【摘 要】
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针对传统分布式大数据存储方法效率慢、能耗高、容易出现冗余信息的问题,提出一种基于密度演化的分布式大数据云存储方法。采用随机系统分析密度演化基础理论,确定相关参数值和关联规则,据此建立分布式云存储基础模型,保证大数据传输存储过程中每条数据能够独立存在,并增强冗余数据的分配准确率和分配效率,通过计算获得云存储中冗余数度分类,构建最佳冗余数据分配策略,最大程度将低存储时间和空间。通过计算数据融合概率实现
【基金项目】
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湖北省教育厅指导项目(B2015051)。
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针对传统分布式大数据存储方法效率慢、能耗高、容易出现冗余信息的问题,提出一种基于密度演化的分布式大数据云存储方法。采用随机系统分析密度演化基础理论,确定相关参数值和关联规则,据此建立分布式云存储基础模型,保证大数据传输存储过程中每条数据能够独立存在,并增强冗余数据的分配准确率和分配效率,通过计算获得云存储中冗余数度分类,构建最佳冗余数据分配策略,最大程度将低存储时间和空间。通过计算数据融合概率实现存储压缩,得出大数据的变化特征识别数学模型,由此实现密度演化的分布式大数据云存储。仿真结果表明,所提方法
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