【摘 要】
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大数据给数据存储与处理带来巨大挑战,采用经验模态分解大数据迁移方法和粒子群大数据迁移方法都有其弊端,导致迁入与迁出速率不匹配、数据迁移效率较低.针对该问题,文章提出了基于时态密集度特征的大数据高效迁移策略.依据时态密集度特征,对大数据进行格式统一与分割处理,使大数据迁入与迁出速率匹配,完成大数据高效迁移.通过实验可知,基于时态密集度特迁移方法比以往方法迁移效率要高.
【机 构】
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甘肃同兴智能科技发展有限责任公司,甘肃兰州 730050
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大数据给数据存储与处理带来巨大挑战,采用经验模态分解大数据迁移方法和粒子群大数据迁移方法都有其弊端,导致迁入与迁出速率不匹配、数据迁移效率较低.针对该问题,文章提出了基于时态密集度特征的大数据高效迁移策略.依据时态密集度特征,对大数据进行格式统一与分割处理,使大数据迁入与迁出速率匹配,完成大数据高效迁移.通过实验可知,基于时态密集度特迁移方法比以往方法迁移效率要高.
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