改進布隆過濾器算法在服務器去重中應用
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針對服務器中存儲的大量重復和相似數(shù)據(jù)造成的空間浪費問題，改進的布隆過濾器（ Bloom Filter）算法通過增加位數(shù)組并根據(jù)位數(shù)組的重復命中次數(shù)所計算的權重來動態(tài)優(yōu)化重復數(shù)據(jù)的副本數(shù)，然后在Hadoop分布式集群下對改進的算法進行并行實現(xiàn)，以進一步提高作業(yè)處理效率。實驗結果表明，與傳統(tǒng)網頁去重算法相比，改進的Bloom Filter算法的并行實現(xiàn)不僅提高了作業(yè)的處理效率，而且通過基于位數(shù)組下動態(tài)重復次數(shù)對副本數(shù)的優(yōu)化，在一定程度上節(jié)省了服務器的存儲空間。
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