巧用MapReduce+HDFS,海量数据去重的五大策略
随着存储数据信息量的飞速增长,越来越多的人开始关注存储数据的缩减方法。数据压缩、单实例存储和重复数据删除等都是经常使用的存储数据缩减技术。 重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩,重复数据删除对于数据本身并没有改变,只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势,并对扩展性有所帮助。 举个简单的例子:在专门为电信运营商定制的呼叫详单去重应用程序中,我们就可以看到删除重复数据的影子。同样的,对于包含相同数据包的通信网络,我们可以使用这种技术来进行优化。 在存储架构中,删除重复数据的一些常用的方法包括:哈希、二进制比较和增量差分。在HadoopSphere这篇文章中,将专注于如何利用MapReduce和HDFS来消除重复的数据。(下面列出的方法中包括一些学者的实验方法,因此把术语定义为策略比较合适)。 策略1:只使用HDFS和MapReduce Owen O’Malley在一个论坛的帖子中建议使用以下方法: 让你的历史数据按照MD5值进行排序。 运行一个MapReduce的作业,将你的新数据按照MD5进行排序。需要注意的是:你要做所有数据...