[1]张猛,钱育蓉,蒲勇霖,等.基于内存云的数据存储优化策略[J].计算机技术与发展,2018,28(06):26-29.[doi:10.3969/ j. issn.1673-629X.2018.06.006]
　ZHANG Meng,QIAN Yu-rong,PU Yong-lin,et al.Data Storage Optimization Strategy Based on Memory Cloud[J].,2018,28(06):26-29.[doi:10.3969/ j. issn.1673-629X.2018.06.006]
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基于内存云的数据存储优化策略()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
28
期数:
2018年06期
页码:
26-29
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
2018-06-10

文章信息/Info

Title:
Data Storage Optimization Strategy Based on Memory Cloud
文章编号:
1673-629X(2018)06-0026-04
作者:
张猛; 钱育蓉; 蒲勇霖; 范迎迎; 杜娇
新疆大学 软件学院,新疆 乌鲁木齐 830008
Author(s):
ZHANG Meng; QIAN Yu-rong; PU Yong-lin; FAN Ying-ying; DU Jiao
School of Software,Xinjiang University,Urumqi 830008,China
关键词:
内存云; 大数据; 数据副本; 数据指纹; 布隆过滤器
Keywords:
RAMCloud; big data; data replica; data fingerprint; Bloom filter
分类号:
TP393.02
DOI:
10.3969/ j. issn.1673-629X.2018.06.006
文献标志码:
A
摘要:
为了解决数据在内存云(RAMCloud)存储过程中易丢失的问题,采用重复数据覆盖删除的思想,在前人的基础上提出了基于内存云的数据存储优化策略(data storage optimization strategy,DSOS)。首先,确定内存云数据的存储处理的情况,并建立相关的数据副本模型;其次,对系统中的重复数据建立数据指纹索引查找到重复的数据;最后,通过布隆过滤器将内存云中的重复数据过滤,从而实现了内存云数据处理存储的优化。 实验结果表明,在 20 台普通 PC 机搭建的内存云集群中,实施数据存储优化策略的系统比原系统在存储处理数据时提高了 0. 5%,此外,提出的数据存储优化策略在不影响系统性能的前提下,还有效节约了系统在存储处理数据时的内存空间,并且提高了存储效率。

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更新日期/Last Update: 2018-07-30