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大數據處理技術之冗余消除
2019-03-19
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我們在分析數據的時候，需要對數據進行整理，這樣就能夠方便數據分析工作。當然，數據加工是數據分析工作之前的工作，而在大數據處理中有很多數據整理的技術，其中最常見的就是冗余消除，那么什么是數據冗余呢？在這篇文章中我們就詳細地給大家解答一下這個問題。


首先我們說一下數據冗余，其實數據冗余就是指數據的重復或過剩，這是許多數據集的常見問題。數據冗余無疑會增加傳輸開銷，浪費存儲空間，導致數據不一致，降低可靠性。所以許多研究提出了數據冗余減少機制，比如說冗余檢測和數據壓縮。這些方法能夠用于不同的數據集和應用環境，提升性能，但同時也帶來一定風險。舉一個例子，數據壓縮方法在進行數據壓縮和解壓縮時帶來了額外的計算負擔，因此需要在冗余減少帶來的好處和增加的負擔之間進行折中。而由廣泛部署的攝像頭收集的圖像和視頻數據存在大量的數據冗余。在視頻監控數據中，大量的圖像和視頻數據存在著時間、空間和統計上的冗余。視頻壓縮技術被用于減少視頻數據的冗余，許多重要的標準已被應用以減少存儲和傳輸的負擔。


而對于普通的數據傳輸和存儲，這就涉及到了一個技術，那就是數據去重技術，數據去重技術是專用的數據壓縮技術，用于消除重復數據的副本。在存儲去重過程中，一個唯一的數據塊或數據段將分配一個標識并存儲，這個標識會加入一個標識列表。當去重過程繼續時，一個標識已存在于標識列表中的新數據塊將被認為是冗余的塊。該數據塊將被一個指向已存儲數據塊指針的引用替代。通過這種方式，任何給定的數據塊只有一個實例存在。去重技術能夠顯著地減少存儲空間，對大數據存儲系統具有非常重要的作用。


在上面的內容中我們給大家介紹了很多數據預處理的方法，其實還有一種方法就是對特定數據對象進行預處理的技術，比如說特征提取技術，在多媒體搜索和DNS分析中起著重要的作用。這些數據對象通常具有高維特征矢量。數據變形技術則通常用于處理分布式數據源產生的異構數據，對處理商業數據非常有用。


通過這篇文章我們不難發現數據處理的技術是十分的復雜，不過這些技術都是能夠更好地幫助我們進行數據冗余消除工作。所以說我們在進行清除冗余數據之前一定要多多掌握清除冗余的方法。這樣才能夠為后續的數據分析工作做好基礎。


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