【摘 要】
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在大数据时代,每天都会产生大量的数据,而在这些产生的数据中有很大部分是重复数据,如何对海量重复数据进行快速检索越来越受到人们的关注。Bloom Flter作为一种轻量级的数据
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在大数据时代,每天都会产生大量的数据,而在这些产生的数据中有很大部分是重复数据,如何对海量重复数据进行快速检索越来越受到人们的关注。Bloom Flter作为一种轻量级的数据结构在数据的检索中受到 了广泛的应用,但是Bloom Filter也存在着不足之处,由于其是一种概率型数据结构,故在数据的检索中存在误判的发生,同时Bloom Filter只针对于静态数据集的表示与查找,而不能进行动态扩展存储。近年来,针对Bloom Filter以上所提到的不足之处存在多种改进,其中拆分Bloom Filter和动态BloomFilter实现了元素的动态增长存储,从而解决了 Bloom Filter静态存储的问题,并且能够有效地减少误判率,但是拆分Bloom Filter和动态Bloom Filter却增加了元素的查询时间开销。本文根据当前Bloom Filter的动态存储以及查询等问题,提出了多路平衡型矩阵 BloomFilter(Multi-groups Balance Matrix Bloom Filter,M-BMBF),M-BMBF根据数据集合大小建立一个r×m矩阵型Bloom Filter,设计多个定位哈希函数将该矩阵Bloom Filter分为多组(多路)以实现平衡插入和高效查询操作。为减缓BloomFilter中比特的消耗速度,应用一种“最长位匹配”填充方式,新元素的插入将从多路备选Bloom Filter中选择新置为1比特个数最少的Bloom Filter中进行。HDFS是一种开源的分布式文件系统,为了保证文件的可靠性,通常在HDFS中会存储文件的多个副本,默认是3个,当用户每一次向HDFS中上传同一个文件时,在HDFS中都会保留该文件的多个副本,故在HDFS中存在着大量的重复数据,而HDFS对用户所上传的重复数据并没有做出有效的处理,都将其视为新数据写入系统中,同时还在系统中保留多个副本,导致存储空间的极大浪费,本文最后在对HDFS进行深入的分析和研究的基础上,设计和实现了一个基于M-BMBF的HDFS重复数据删除系统,并对系统进行了测试,实验结果表明,相较典型拆分Bloom Filter,M-BMBF能在维持算法消耗时间为常量的基础上,有效节省存储空间,降低误判率,同时通过M-BMBF算法能够通过快速判断重复数据从而节省数据上传到HDFS的时间以及节省HDFS的存储空间。
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