下载此文档

一种高性能重复数据删除系统设计及研究的中期报告.docx


文档分类:论文 | 页数:约1页 举报非法文档有奖
1/1
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/1 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【一种高性能重复数据删除系统设计及研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【1】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【一种高性能重复数据删除系统设计及研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。一种高性能重复数据删除系统设计及研究的中期报告本中期报告主要介绍了一种高性能的重复数据删除系统的设计和研究工作。该系统采用了分布式的架构,能够处理大规模数据的去重任务。首先,我们介绍了系统的整体架构。该系统分为三个模块:数据导入模块、去重处理模块和结果输出模块。数据导入模块负责将数据写入分布式文件系统;去重处理模块使用MapReduce框架进行并行处理,通过一系列的算法和技术实现了高效的去重功能;结果输出模块将去重后的数据输出到指定的目录。接着,我们详细介绍了系统中用到的核心技术。这些技术包括倒排索引、布隆过滤器、局部敏感哈希和相似度计算。倒排索引用于记录每个数据的特征值和对应的文件名,以便后续的相似度计算;布隆过滤器用于过滤掉低概率的重复数据,从而降低计算量;局部敏感哈希用于快速确定候选数据,提高去重的效率;最后,相似度计算用于计算候选数据的相似度,并决定是否为重复数据。此外,我们还介绍了系统的实现细节和优化技巧。例如,我们采用了多种语言和工具来实现系统中的不同组件,例如Java、Python和Hadoop。我们还对各个组件进行优化,例如对MapReduce任务进行了并行优化,对数据存储进行了分片,对数据进行了压缩等等。最后,我们展示了系统的实验结果。我们使用了多个不同大小的数据集进行测试,并进行了性能和准确度方面的评估。实验结果表明,该系统具有较高的去重效率和准确度。具体的评估结果将在最终报告中进行详细介绍。未来的工作中,我们将继续优化系统的性能和精度,并进一步探索如何应用该系统于实际应用场景中。

一种高性能重复数据删除系统设计及研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数1
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuww
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-03-28