分布式大數據不一致性檢測
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關系數據庫中可能存在數據不一致性現象，關系數據庫數據質量的一個主要問題是存在違反函數依賴情況，為找出不一致數據需要進行函數依賴沖突檢測．集中式數據庫中可以通過SQL技術檢測不一致情況，盡管檢測效率不高；而分布式環境下不一致性檢測更富有挑戰性，不僅需要考慮數據的遷移，檢測任務如何分配也是一個難題．在大數據背景下，上述問題更加突出．提出了一種分布式環境單函數依賴不一致性檢測方法。給出了不一致性檢測響應時間代價模型，為減少數據遷移量和響應時間，基于等價類對待檢測數據進行預處理．由于分布式環境不一致性檢測問題為NP-hard問題，多項式時間內難以得到最優解，給出了代價模型的多項式時間3/2-近似最優解．提出了一種分布式環境多函數依賴不一致性檢測方法，基于最小集合覆蓋理論通過一次數據遍歷，對多個函數依賴進行并行批檢測，同時考慮檢測過程中的負載均衡等問題．在真實和人工數據集上的實驗表明：相對于傳統的檢測方法以及基于Hadoop的Nalve方法，所提出的檢測方法檢測效率有明顯的提升，且擴展性能良好。
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