【摘 要】
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针对当前Hadoop分布式文件系统数据分析时存在的数据读取时间长,数据本地化率低等问题,本文提出了一种基于Hadoop分布式文件系统的商业银行大数据分析方法。首先对Hadoop分布
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针对当前Hadoop分布式文件系统数据分析时存在的数据读取时间长,数据本地化率低等问题,本文提出了一种基于Hadoop分布式文件系统的商业银行大数据分析方法。首先对Hadoop分布式文件系统的工作原理和流程进行分析,找到引起不足的原因,然后根据商业银行大数据的特点,对Hadoop分布式文件系统的数据副本数量和数据分布位置进行相应的改进,最后通过仿真模拟实验对数据读取速度、本地化率、磁盘负载等进行分析。结果表明,本方法可以有效减少数据读取时间、提升数据本地化率并均衡磁盘负载,整体性能要明显优于对比方法,具有更好的实际应用价值。
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