基于面向对象的大数据存储模型研究

• 作者: 廖海生
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 大数据 面向对象存储 非结构化数据 半结构化数据
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 机械电子与计算机科学
• 页码范围: 2505-2510
• 页数: 6页
• 分类号: TP302.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.13537/j.issn.1004-3918.2014.12.020

摘要

随着大数据存储需求的不断扩大，网络存储技术面临如何存储并管理海量数据的问题。通过对现有各种大数据存储模型进行了对比分析，针对现有存储模型存储的局限性和大数据存储的特点，提出了一种基于数据特征的面向对象存储思想。采用虚拟类技术设计并实现了一种基于面向对象的大数据存储模型。在仿真环境中，对该模型的分类关键模块与非结构化数据存储性能进行了测试与分析，实验结果表明该模型分类模块误差较小，读写效率较高，而且随着数据的增大，非结构化存储性能保持稳定。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖海生		4	4	1.0	2.0