随着数据时代的来临,各行各业传统的生产管理方式发生着深刻而具革命性的变化,数据信息作为信息活动的主要对象和核心资源,如何确保管理过程中数据信息的完整性已经成为学术以及实际应用领域共同关注的热点问题。云存储作为一种数据资源存储、使用和管理的有效途径,其在为人们提供存储服务的同时亦面临着巨大的安全挑战。当数据所有者将数据上传到云端后,数据可能会遭受丢失、损坏、恶意攻击和篡改等威胁。数据完整性审计方法作为确保数据安全存放在云端的一种有效途径,其能迅速、准确识别出已损坏的数据,保证数据在篡改后能及时被发现。本文以云存储中数据完整性为研究对象,针对传统的公开审计方案易造成单点故障、审计堵塞等问题,利用Hadoop分布式平台并行处理审计任务,采用基于负载均衡的动态延迟调度算法(LBDDS,The Dynamic Scheduling Based on Heterogeneous Load Balance),对审计代理节点进行负载分级,基于分布式审计代理节点的实际负载、网络传输速率以及待执行的数据完整性审计任务数量等因素,弹性设置延迟等待的时间阈值,既确保了方案整体审计效率,又在一定程度上兼顾了数据本地性。实验分析表明,该方案利用Hadoop分布式审计代理并行执行验证任务,充分发挥了审计代理节点的性能,提高了审计效率。采用LBDDS算法对待审计任务进行动态调度,避免了审计节点负载过载,与传统的FIFO、SAA和DDS调度算法相比,分布式审计代理的实际审计任务负载量比较均衡,负载均衡度比较低,数据完整性审计整体响应时间较短。