【摘 要】
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针对重复数据删除算法指纹对比I/O瓶颈问题,提出一种基于相似聚类的二级索引重复数据删除算法.首先计算所有数据块的Simhash值,基于Simhash值之间的海明距离,提出一种自适应
【基金项目】
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国家社科青年基金项目(13CRK027)资助
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针对重复数据删除算法指纹对比I/O瓶颈问题,提出一种基于相似聚类的二级索引重复数据删除算法.首先计算所有数据块的Simhash值,基于Simhash值之间的海明距离,提出一种自适应的相似聚类算法,所有聚类中心信息形成一级索引存放在内存中.然后计算每个类中数据块的MD5值,将其信息形成二级索引存放在聚类中心.当需要进行重复数据块检测时,计算待检测数据块Simhash值到一级索引中所有聚类中心Simhash值的海明距离,并将海明距离最小的类的二级索引调入内存中进行MD5指纹对比.实验结果表明,算法没有误判率,在较大提高了指纹对比速度的同时,每次检测只产生一次I/O操作,具有更高效的性能.
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