【摘 要】
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作为一项能够有效缩减数据存储量的技术,重复数据删除在存储系统中获得广泛应用.然而,目前针对删冗系统数据冗余特征的研究存在不足,大多仅关注如何提高针对特定数据集的删冗
【机 构】
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中国石油昌平数据中心,北京,102206清华大学高性能计算研究所,北京,100084;
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作为一项能够有效缩减数据存储量的技术,重复数据删除在存储系统中获得广泛应用.然而,目前针对删冗系统数据冗余特征的研究存在不足,大多仅关注如何提高针对特定数据集的删冗率.本文对删冗系统文件层次的数据冗余特征进行更深入的挖掘.首先基于冗余数据块定义了文件和文件集合相关性的概念,将相关性挖掘问题归结为频繁项集挖掘问题.然后给出离线生成事务组数据库的流程,以便应用频繁项集挖掘算法进行相关性计算.最后提出内嵌到删冗系统之中的相关性挖掘增量式算法,从而准实时地进行数据冗余特征分析.通过本文工作可以更好地理解删冗系统中冗余数据的来源和分布,从而针对实际应用环境设计更有效的删冗算法和IO优化算法.
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