DCuckoo:基于片内摘要的高性能哈希表

来源 :第22届全国信息存储技术学术会议 (NASAC) | 被引量 : 0次 | 上传用户:gaofeijacky1
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  迅速发展的互联网积累了越来越多的数据,同时用户对大数据的响应能力也提出了越来越高的需求。面临对大数据的高并发数据操作需求,哈希表由于其O(1)的平均查找和更新时间以及小巧灵活的特点,在键值存储系统、包分拣、自然语言处理、负载均衡、IP 查找、入侵检测等领域有着广泛应用。
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基于BM25L 模型提出一个查询精度更高并支持排序的可搜索加密方案,并将该方案与Lucene 系统结合实现一个密文全文检索系统Bluce.该系统主要包括密文索引构建以及密文检索两个部分.在密文索引构建阶段,我们采用对称加密算法AES 对源文档内容以及索引文件进行加密,然后上传至云服务器,从而保证了系统的安全性.
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在大数据应用方面,基于NoSQL的OLAP提供基本的聚合分析功能.MongoDB作为NoSQL数据库中的一类,MongoDB是近年广泛使用的NoSQL数据库,其拥有动态的数据模式、自动分片功能和聚合计算等特征.MongoDB能完成数据存储和分析的工作.
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大数据时代的高速发展,使得Web服务器集群将面临更加严峻的负载挑战。传统的负载均衡主要分为静态负载均衡和动态负载均衡。静态负载均衡是基于无状态的,故其在应对实时的负载变化方面能力较弱,同时使用上也缺少灵活性和通用性;动态负载均衡存在着系统开销大、信息获取滞后、自适应(稳定性)能力差、负载值的精确性略显不足、通用性差的缺点。
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