【摘 要】
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通过对Hadoop平台下MapReduce作业处理方式及布鲁姆过滤器算法的深入研究,将优化的压缩型布鲁姆过滤器算法用于节点间数据联结操作,解决了基于Hadoop平台同时处理多个大规模
【机 构】
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海南大学应用科技学院,海南大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61162010);海南大学青年基金(qnjj118)
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通过对Hadoop平台下MapReduce作业处理方式及布鲁姆过滤器算法的深入研究,将优化的压缩型布鲁姆过滤器算法用于节点间数据联结操作,解决了基于Hadoop平台同时处理多个大规模数据集时的数据关联问题.实验证明,压缩型布鲁姆过滤器算法在MapReduce作业中的应用,使得大数据集之间的联结效率显著提高.
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