基于概率的大數據查詢系統
大小：0.78 MB 人氣： 2017-12-25 需要積分：3
針對大數據環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-Probery。Probery所采用的近似完整性查詢方法不同于傳統的近似查詢，其近似性主要體現為數據查全的可能性，是一種新型的數據查詢方法。Probery首先將存入系統的數據劃分為多個數據分段；然后，根據概率放置模型將各個數據分段的數據存儲在分布式文件系統中；最后，對于給定的查詢條件，Probery采用一種啟發式查詢方法進行概率查詢。通過與其他主流的非關系型數據管理系統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相比節約了51%，較Cassandra相比節約了23%，較MongoDB相比節約了12%，較Hive相比節約了3%。實驗結果表明，Probery可以適當地損失查詢完整性來提高數據的查詢性能，具有較好的通用性、適應性和可擴展性。
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