基于概率的大数据查询系统
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针对大数据环境下完整性查询时间代价消耗过高的问题，提出了一种采用近似完整性查询方法的系统-Probery。Probery所采用的近似完整性查询方法不同于传统的近似查询，其近似性主要体现为数据查全的可能性，是一种新型的数据查询方法。Probery首先将存入系统的数据划分为多个数据分段；然后，根据概率放置模型将各个数据分段的数据存储在分布式文件系统中；最后，对于给定的查询条件，Probery采用一种启发式查询方法进行概率查询。通过与其他主流的非关系型数据管理系统的查询性能进行比较，对Probery进行验证，Probery在损失8%查询完整性的情形下，查询时间较HBase相比节约了51%，较Cassandra相比节约了23%，较MongoDB相比节约了12%，较Hive相比节约了3%。实验结果表明，Probery可以适当地损失查询完整性来提高数据的查询性能，具有较好的通用性、适应性和可扩展性。
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