Hadoop云存储中基于Ordinal Bloom filter的多维索引关键技术研究

项目名称： Hadoop云存储中基于Ordinal Bloom filter的多维索引关键技术研究

项目编号： No.61363021

项目类型： 地区科学基金项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 周维

作者单位： 云南大学

项目金额： 45万元

中文摘要： 针对当前云存储辅助多维索引中基于哈希结构的索引研究不足的现状,本项目拟研究并提出新型概率数据结构Ordinal bloom filter(OBF)，并对其性能进行建模分析与评价,使其能适应云存储动态变化的需求。以此为基础，在Hadoop存储系统中研究构建多维索引结构，该结构能够和Hadoop中MapReduce框架有效整合，提高Hadoop的检索效率，并便于维护。除此之外，本项目还尝试建立一套相对完整的评价模型（cost model），将这一模型作为后面一系列优化工作的基石。再针对不同的索引优化目标（如：索引的压缩、性能，空间利用率 等等）来开展研究工作。本课题针对Hadoop云环境下辅助多维索引的特性，提出新的理论、方法和解决方案。其关键技术的突破，对于未来云存储索引效率提高和海量数据过滤，以及一些重要理论问题，如概率哈希数据结构对云存储的动态适应性等做出有意义的提示。

中文关键词： Hadoop；多维索引；布隆滤波；索引优化；

英文摘要： The current research of auxiliary multi-dimensional Cloud storage index based on hash data structure is not enough. This project intends to propose a new probabilistic data structure called ordinal bloom filter(OBF) and analyze its performance, so that it

英文关键词： Hadoop；multi-dimensional index；Bloom filter；Index optimization；