基于概率的大數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)
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針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下完整性查詢時間代價消耗過高的問題,提出了一種采用近似完整性查詢方法的系統(tǒng)-Probery。Probery所采用的近似完整性查詢方法不同于傳統(tǒng)的近似查詢,其近似性主要體現(xiàn)為數(shù)據(jù)查全的可能性,是一種新型的數(shù)據(jù)查詢方法。Probery首先將存入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)劃分為多個數(shù)據(jù)分段;然后,根據(jù)概率放置模型將各個數(shù)據(jù)分段的數(shù)據(jù)存儲在分布式文件系統(tǒng)中;最后,對于給定的查詢條件,Probery采用一種啟發(fā)式查詢方法進行概率查詢。通過與其他主流的非關(guān)系型數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的查詢性能進行比較,對Probery進行驗證,Probery在損失8%查詢完整性的情形下,查詢時間較HBase相比節(jié)約了51%,較Cassandra相比節(jié)約了23%,較MongoDB相比節(jié)約了12%,較Hive相比節(jié)約了3%。實驗結(jié)果表明,Probery可以適當?shù)負p失查詢完整性來提高數(shù)據(jù)的查詢性能,具有較好的通用性、適應(yīng)性和可擴展性。
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