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針對當(dāng)前Hadoop存儲(chǔ)效率不高，且副本故障后恢復(fù)成本較高的問題，提出一種基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（HNN）的存儲(chǔ)策略。為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體性能的提升，首先分析影響存儲(chǔ)效率的資源特征；然后建立資源約束模型，設(shè)計(jì)Hopfield能量函數(shù)，并化簡該能量函數(shù)；最后，通過標(biāo)準(zhǔn)用例Wordcount測試，分析8個(gè)節(jié)點(diǎn)的平均利用率，并與三個(gè)常用算法包括基于資源的動(dòng)態(tài)調(diào)用算法、基于能耗的算法和Hadoop默認(rèn)存儲(chǔ)策略進(jìn)行性能和資源利用方面的比較。實(shí)驗(yàn)表明，與對比算法相比，基于HNN的存儲(chǔ)策略在效率上分別平均提升15. 63%、32. 92%和55. 92%。因此，該方法在應(yīng)用中可以更好地實(shí)現(xiàn)資源負(fù)載平衡，將有助于改善Hadoop的存儲(chǔ)能力，并可以加快檢索。
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