基于决策树模型的分布式存储数据纠删码修复

摘要：

当今大数时代背景下,海量大数据的存储备份时刻冲击着当前先进的数据存储与纠删技术.分布式数据存储系统作为经典数据容错技术,在进行数据保障的过程中采用容错技术、多副本存储备份技术以及误码数据纠删等方式来保证数据存储的可靠性.纠删码技术以其数据存储过程中资源消耗低、可靠性高等优点在数据纠删存储领域得到了广泛应用,但是传统纠删技术依然存在数据修复速度低、修复率低等缺点.因此,结合数据决策模型提出基于决策树模型的分布式数据纠删码修复算法.算法首先建立决策树模型,然后将决策树与纠删码技术相结合建立纠删决策树模型.最后,给出了对应的数据仿真,同时实验对比可以看出提出的决策树纠删数据模型在修复速度、数据修复率、容错性等方面具有很好的有效性.

关键词：决策树、分布式系统、数据存储、纠删码、大数据

所属期刊栏目：39

分类号：TP333;TN929.53;TP274

在线出版日期：2022-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：473-477