重复数据删除技术现状及发展方向
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相似性的块级重复数据删除算法的研究页数:2
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重复数据删除技术的发展及应用页数:8
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基于相同数据检测的去重技术在存储系统中的应用与实现中期报告
基于相同数据检测的去重技术在存储系统中的应用与实现中期报告一、研究背景及意义随着数据的不断增长，数据的去重技术越来越被应用到存储系统中，从而减少存储系统的容量需求。
传统的数据去重技术主要是基于哈希值的比较方法，该方法虽然速度快，但因为哈希冲突的存在，会导致误判，有一定的误删风险。
基于相同数据检测的去重技术可以更准确地检测出相同的数据，从而避免了误删的问题，同时也能提高存储系统的效率。
在存储系统中应用基于相同数据检测的去重技术，可以减少存储系统的容量需求，节省成本，提高存储系统的性能，降低数据处理和传输的负担，从而提高用户的体验和满意度。
二、研究现状目前，基于相同数据检测的去重技术已经被广泛应用到存储系统中。
其中主要有以下几种基于相同数据检测的去重技术：1.基于指纹的去重技术这种技术是一种非常有效的去重技术，它通过对数据块生成唯一的指纹，并将其存储在索引表中，当需要查找相同数据时，只需比较其指纹是否相同即可。
这种技术可以提高处理速度和准确性，但也存在哈希碰撞的问题。
2.基于局部敏感哈希(LSH)的去重技术这种技术是一种基于哈希函数的去重技术，它通过将相似的数据块哈希到同一个桶中，从而实现相同数据的检测。
这种技术虽然能够有效地避免哈希碰撞问题，但需要预先建立哈希表，建立成本较高。
3.基于快速哈希的去重技术这种技术是一种基于快速哈希的去重技术，它通过对数据块进行快速哈希，并将其存储在哈希表中，从而实现去重。
它的检测速度非常快，但因为只是哈希值的比较，存在误删风险。
三、研究内容本研究的主要内容是研究基于相同数据检测的去重技术在存储系统中的应用与实现。
具体来说，研究内容包括以下方面：1.研究基于指纹的去重技术在存储系统中的应用与优化。
2.研究基于局部敏感哈希(LSH)的去重技术在存储系统中的应用与优化。
3.研究基于快速哈希的去重技术在存储系统中的应用与优化。
4.对比不同的去重技术的优缺点，选取最优方案，实现其算法并应用到存储系统中。
大数据处理中的数据去重与融合技术研究
大数据处理中的数据去重与融合技术研究随着互联网的普及和数据的爆发式增长，大数据处理已成为当今时代的重要课题之一。
在大数据处理过程中，数据去重与融合技术是非常关键的环节。
本文将深入探讨大数据处理中的数据去重与融合技术的研究现状和发展趋势。
首先，我们来了解一下大数据处理中的数据去重技术。
数据去重是指在数据集中删除重复的数据行或记录的过程。
在大数据环境下，数据的重复性问题尤为突出，可能导致存储空间的浪费和数据分析结果的失真。
为了处理海量数据，传统的排序和哈希算法已经不再适用。
因此，研究者们提出了基于概率算法的数据去重技术。
这些算法根据数据的特征和分布，利用采样和估计的方法来检测重复数据，并进行删除。
例如，布隆过滤器和HyperLogLog算法在数据去重中被广泛应用。
此外，基于机器学习和深度学习的数据去重方法也在迅速发展中。
这些方法可以学习数据的特征和模式，从而更准确地判断数据是否重复。
数据融合是大数据处理中另一个重要的技术。
数据融合是将来自不同数据源的数据集成到一个一致的数据集中的过程。
在实际应用中，常常会遇到多个系统或机构保存着不同格式和结构的数据。
数据融合技术可以帮助我们将这些异构数据进行集成和整合，形成完整的数据视图。
目前，数据融合技术主要包括基于规则的融合、基于概念的融合和基于机器学习的融合。
基于规则的融合方法通过事先定义的规则和映射来进行数据集成，但需要手动编写和维护规则，工作量较大。
基于概念的融合方法则将数据集成问题转化为概念匹配问题，通过计算概念的相似度来完成数据融合。
最近，基于机器学习的融合方法逐渐兴起。
这些方法可以自动学习数据之间的匹配关系，无需人工干预。
在数据去重和数据融合技术的研究中，还面临着一些挑战。
首先，大数据处理的规模和速度要求对数据去重和数据融合技术提出了更高的要求。
传统的数据去重和数据融合算法可能无法处理大规模数据或实时数据流。
因此，需要研究和设计高效的算法和数据结构来加速处理速度。
重复和不完整数据的清理方法研究及应用的开题报告
重复和不完整数据的清理方法研究及应用的开题报告一、选题背景现代社会中数据量呈爆炸式增长，数据质量的好坏直接影响着企业的决策效果和市场竞争力。
然而，在实际的业务操作中，数据往往存在缺失、重复、错误等问题，这种情况对企业数据驱动的发展带来了不良影响。
数据清理是数据预处理的重要步骤，而重复和不完整数据是数据清理过程中经常遇到的问题，因此对其进行深入研究和开发相应的清理方法，对于提高数据质量和数据决策的准确性与可靠性具有重要意义。
二、研究目的和内容本文旨在探讨重复和不完整数据的清理方法，具体目标为：1. 对比和分析常见的重复和不完整数据清理方法，找到适合实际应用的方法；2. 利用Python等工具，设计实现相关算法，处理数据中的重复和不完整问题；3. 利用实际数据集进行验证和实验，评估算法的性能和效果。
本文将从以下几个方面进行研究：1. 研究重复数据的发现和清理方法，包括传统的基于规则的方法，以及基于机器学习的方法等；2. 研究不完整数据的处理方法，包括常见的缺失值处理方法、异常值处理方法和数据修复方法等；3. 基于Python等工具，设计和实现重复和不完整数据的清理算法；4. 利用实际数据集进行算法测试和评价，比较算法的性能和效果。
三、研究意义和价值数据清理是数据预处理的重要步骤，数据清理的好坏决定了数据质量的好坏，这对于企业数据驱动的发展至关重要。
研究重复和不完整数据的清理方法，可为企业提高数据质量和数据决策的准确性与可靠性提供有力保障，具有一定的实际应用价值和推广意义。
四、预期研究成果本文将研究和实现不同的重复和不完整数据的清理算法，并在实际数据集上进行测试和评价，预期达到以下几个方面的成果：1. 对比和分析常见的重复和不完整数据清理方法，找到适合实际应用的方法；2. 设计实现相关算法，处理数据中的重复和不完整问题；3. 通过实际数据集的测试和评价，评估算法的性能和效果。
五、论文大纲本文的大致结构将包括以下几个部分：第一部分：绪论1. 研究背景和意义2. 国内外研究现状3. 研究目的和内容4. 研究方法和思路5. 论文大纲第二部分：重复数据的发现和清理1. 重复数据的定义和分类2. 基于规则的重复数据清理方法3. 基于机器学习的重复数据清理方法4. 实验设计和结果分析第三部分：不完整数据的处理方法1. 不完整数据的定义和分类2. 缺失值处理方法3. 异常值处理方法4. 数据修复方法5. 实验设计和结果分析第四部分：算法设计和实现1. 数据处理流程和算法设计2. 算法实现和程序设计3. 程序测试和性能优化4. 实验设计和结果分析第五部分：总结与展望1. 研究结论和贡献2. 研究不足和思考3. 发展方向和展望参考文献附录六、研究计划本研究计划于2021年9月开始，预计于2022年5月完成。
云计算环境中的数据去重技术研究
云计算环境中的数据去重技术研究随着云计算的快速发展，大数据在各个领域得到了广泛的应用。
然而，大数据的快速增长也带来了诸多挑战，其中之一就是数据的去重问题。
数据去重是指在大规模数据集中识别和删除重复的数据项，以减少存储空间、提高数据处理效率，以及保障数据质量。
在云计算环境中，数据去重技术的研究和应用变得尤为重要。
一、云计算环境中的数据去重介绍在传统计算环境中，数据去重通常通过在本地存储和处理数据来实现。
然而，在云计算环境中，由于数据存储和计算资源分布在多个不同的物理节点上，传统的数据去重方法不再适用。
云计算环境中的数据去重可以分为两种模式：客户端去重和服务端去重。
在客户端去重模式中，数据去重处理由数据发送方的客户端完成，只传输去重后的数据。
而在服务端去重模式中，数据发送方将原始数据传输至云服务器，然后由云服务器完成数据去重处理。
二、云计算环境中的数据去重技术1. 传统的数据去重技术传统的数据去重技术主要包括哈希函数去重和差异比较去重。
哈希函数去重是将数据块映射为固定长度的哈希值，通过比较哈希值来判断数据是否重复。
差异比较去重是将数据块与参考数据块进行比较，计算相似度来判断数据是否重复。
然而，传统的数据去重技术在大规模数据集和分布式环境下面临一些挑战。
例如，哈希函数去重对碰撞的处理较为困难，同时需要大量的存储空间来维护哈希表；差异比较去重需要对每个数据块进行逐一比较，计算复杂度较高。
2. 基于局部敏感哈希的数据去重技术基于局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）的数据去重技术近年来得到了广泛的研究和应用。
LSH是一种将相似的数据映射到相同或近似哈希值的技术，它可以在保持数据局部特征的同时进行去重操作。
LSH可以通过将数据划分为多个桶（bucket）来实现数据去重。
具有相似特征的数据项会被映射到同一个桶中，然后在桶内进行比较来判断数据是否重复。
相比于传统的哈希函数去重，LSH具有更好的去重性能和可伸缩性。
重复数据删除对数据归档的影响
重复数据删除对数据归档的影响刘季哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院，哈尔滨（150040）E-mail：jiliu209@摘要：重复数据删除是一种非常高级的数据缩减方式，可以极大的减少归档数据的数量。
这种技术通过减少存储的数据量，改变数据保护方式，卓越的提升了磁盘归档方式的经济性。
重复数据删除被业界公认为归档技术的下一代发展步骤，是今日数据中心的“必备”技术。
关键词：重复数据删除存储冗余数据1.引言今日，IT 经理及管理员们不仅要面对日益爆炸的数据增长难题，还要担负由此引发的不断上升的归档及容灾所需的主存储的成本压力。
然而，每完成一次全归档，都会归档大量与之前的全归档相同的文件和数据，相同数据的多个归档，占据了大量昂贵的磁盘空间。
随着时间的推移，一次归档中的重复数据会充斥于所有服务器、所有归档工作(全归档及增量归档)。
重复数据删除是一种非常高级的数据缩减方式，可以极大的减少归档数据的数量。
这种技术通过减少存储的数据量，改变数据保护方式，卓越的提升了磁盘归档方式的经济性。
重复数据删除被业界公认为归档技术的下一代发展步骤，是今日数据中心的“必备”技术。
重复数据删除应运而生重复数据删除是一项非常新的技术，专门用于在减少需要归档的数据量、最大化存储利用率的同时，使更多的归档数据在线保留更长时间。
通常来讲，重复数据删除技术会将最新的归档数据与已有的之前的归档数据进行比对，从而消除冗余数据。
这项技术的优势在于数据的减少不仅使存储的效率更高、成本更节约，带宽的利用也降到最低，使更经济、更快速的实现归档数据的远程复制成为可能。
然而，目前市场中的重复数据删除解决方案还有很大差异，有些解决方案会使归档处理的速度变的很慢，甚至引发无法预计且不可恢复的数据丢失。
2.重复数据删除的发展方向2.1块级重复数据删除多年以前的重复数据删除技术，可以看作是文件级的技术，当时称之为“单一实例存储(Single Instance Store，SIS)”，通过SIS技术，整个文件系统或电子邮件系统的重复文件可以被减少为单一的拷贝，当再出现这一文件时，会被指向到这一单一拷贝，从而减少容量需求。
关于“重复数据删除”技术，你还需要知道这些
关于“重复数据删除”技术，你还需要知道这些展开全文重复数据删除(De-duplication)，简称“去重”，是主流的存储技术之一，通过对比校验技术删除存储设备上重复的数据，只保留其中一份，从而消除冗余数据，优化存储设备的物理空间，从而满足日益增长的数据存储需求。
经过近些年的发展，重复数据删除技术已经很成熟，本文整理了部分知识，有助于大家进一步了解重复数据删除。
一、重复数据删除技术的价值虽然存储介质的价格已经非常廉价，但若能在有限的存储介质上实现更高的存储效率，何乐而不为呢？此外，重复数据删除技术最大的一个收益点是能降低备份大数据量时对各资源的消耗和依赖。
巨量数据的备份不论对生产系统还是备份系统都是一个不小的冲击，况且随着系统的发展，备份系统越来越大，备份的数据越来越多，备份的计划与安排越来越受制于备份数据量的规模。
重复数据删除技术提供了一个物美价廉的解决方案，更提高了整个系统的效率。
也许在很多不太关注重复数据删除技术的工程师心中，重复数据还是那个效率低、成本高的空壳子，但实际上重复数据删除技术早已发展到了一个新的高度。
借个人实施经历中一个真实的案例，看看现如今的重复数据删除技术的性能：一台Windows虚拟机存储着490 GB（有效数据）非结构化文件（文件主要为word/Excel/PPT/PDF 等），日变化量大约15 GB/DAY,虚拟机的配置为2 * 2.8 GHz CPU，8 GB内存，千兆网卡。
部署了一套源端、在线、基于CPU-内存的重复数据删除备份（重复数据删除设备并非物理机而是虚拟机），所有配置均采用默认配置、不作定制优化。
首次备份耗时35 min，消重效率87%，消重时CPU消耗上涨5%，内存占用小于200MB，网络负载约3 MB/S左右。
第二次备份耗时19min，消重效率98%，CPU、内存消耗与首次备份差不多，但网络负载明显下降，偶尔占用1~2MB/S。
（@Li Fei 某保险公司系统架构师）二、主流的几种重复数据删除技术重复数据删除已经不是一个新的话题了，如今各个厂商的存储或备份产品都有这项功能。
云存储技术中的数据去重技术(Ⅰ)
云存储技术中的数据去重技术随着信息技术的飞速发展，云存储技术成为了人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
云存储技术的应用已经渗透到各个领域，包括个人用户的照片、视频存储，企业的数据备份和共享，以及科学研究中的数据存储和处理等。
然而，随着数据量的增加，数据去重技术逐渐成为了云存储技术中不可或缺的一部分。
数据去重技术是指在不改变数据语义的情况下，通过对数据进行分析和处理，去除冗余的重复数据，以节省存储空间和提高数据传输效率。
在云存储技术中，数据去重技术可以有效地减少存储成本，提高数据的访问效率，保护数据的安全性等。
本文将从数据去重技术的原理、应用和未来发展等方面进行探讨。
数据去重技术的原理数据去重技术的原理主要是通过对数据进行哈希计算和比较来实现。
哈希计算是指将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值，不同的数据将产生不同的哈希值，相同的数据将产生相同的哈希值。
在数据去重技术中，通过对数据进行哈希计算，可以快速地识别出重复的数据块。
一旦发现重复数据块，系统就可以只保留一个副本，而在其他地方只需记录该数据块的哈希值即可，从而达到节省存储空间的效果。
除了哈希计算，数据去重技术还可以结合压缩算法和特征提取算法等来进一步提高数据去重的效率。
压缩算法可以将重复的数据块进行压缩存储，而特征提取算法可以识别出数据块中的特征信息，从而更精确地进行数据去重。
数据去重技术的应用数据去重技术在云存储技术中有着广泛的应用。
首先，对于个人用户来说，数据去重技术可以帮助他们在云端存储大量的照片、视频等数据，而不用担心存储空间不足的问题。
其次，对于企业用户来说，数据去重技术可以帮助他们进行数据备份和共享，提高数据的存储效率和传输速度。
此外，对于科学研究领域来说，数据去重技术可以帮助科研人员在云端存储和处理大量的科研数据，提高数据的管理和分析效率。
除了在云存储技术中的应用，数据去重技术还可以应用于数据备份和数据恢复等方面。
通过数据去重技术，可以快速地进行数据备份，并且在数据丢失时快速地进行数据恢复，提高数据的安全性和可靠性。
文本数据去重技术研究
文本数据去重技术研究引言在当今信息爆炸的时代，我们面临着海量的文本数据，如何高效地处理和管理这些数据成为了一个重要的挑战。
其中，文本数据去重技术的研究与应用，对于提高数据处理效率和准确性具有重要意义。
本文将深入探讨文本数据去重的技术研究现状以及相关应用。
一、文本数据去重的意义和挑战在互联网时代，我们所面临的大部分数据都是文本数据，如新闻、博客、社交网络等。
然而，这些文本数据却可能存在大量的重复内容，这不仅浪费了储存空间，也降低了数据处理和分析的效率。
文本数据去重的目标是在海量的文本数据中识别和删除重复的内容，以减小数据的规模和提高数据处理的效率。
然而，由于文本数据的特殊性和复杂性，文本数据去重面临着许多挑战。
首先，文本数据的去重需要考虑文本的语义信息。
传统的基于字符串匹配的去重方法无法处理语义相似但内容不同的文本，而且文本数据的语义信息多样复杂，如同义词、词序等。
其次，文本数据的规模庞大且不断增长，要在巨大的数据集上实现高效的去重是非常具有挑战性的。
在面对海量数据的情况下，去重算法需要具备高效的时间和空间复杂度。
另外，文本数据的去重也需要考虑实时性的要求。
大多数应用场景下，需要在数据流中实时进行去重，而且处理速度要快，以避免数据积压和延迟。
二、文本数据去重技术研究现状针对文本数据去重的挑战，研究者们提出了许多高效的去重技术，主要包括基于特征提取的方法和基于近似匹配的方法。
1. 基于特征提取的方法基于特征提取的方法通过从文本数据中提取关键特征，并据此计算文本之间的相似度，来判断是否为重复文本。
常用的特征包括词频、N-gram等。
在特征提取的基础上，研究者还提出了基于词频、TF-IDF、Word2Vec等技术来计算文本之间的相似度。
这些方法能够有效地处理文本数据的语义信息，但是在处理大规模数据时，时间和空间复杂度较高。
2. 基于近似匹配的方法基于近似匹配的方法通过构建索引结构来加速文本数据的去重算法。
重复数据删除技术为何成备份容灾的利器？
专
题
．
重复数据删除技术 为何成备份容灾的利器？
侯继伟 ／ 文
不管是权 威机构 ， 还是众厂商 ， 都非 常看好 重复数据删除技术 的
前景 。重复数据 删除将成 为降低数据存储成 本的重要技术 。在消除备 份重复数据方 面 ， 它的效果尤 其显著。这种将 数据量减少数 十倍 的技 术 ， 对于 降低数据存 储成本具有极大价值。
间 ，甚至是数据块 内 ，发现重 复的文件 和数据段 。 实 际所需 的存储 空间也就相对 于所保存 的数据量低
一
个 数据量级 。
容量优化 有效率 的关 键是不依 赖于数据 格式 ， 全局 压缩技术可 以应用到任 意类 型 的重复数 据— — 结构 化数据 （ 比如 数据库 ） 者非结构化数 据 （ 或 比 如文本 文件 ，存储在 文件系统上 的数据 ）。不 管什
却又是无法 预知的 ； 日常备份业 务的维护和管理涉
正常运转 。 数 据的安全性保障包括多个方 面 ，如 防病毒 、 系统入侵检测 、硬件 故障 、系统冗余 、系统数 据备 份等 ，而数据备份是上述安全性保 障最核 心也是最
及到备份软件 、磁 带库运行报告的监 控 ，磁带的保 存和管理 ，整体维护 和管理成本偏 高 ；在 当前情况 下 ，完成异地 的备份数据复制需 占用远程链路 ，如 采用本地盘 阵 ，成本将非常昂贵 。 备份数据 中一般会包含很 多的冗余 ，而当我们 将某一周 的全备 份镜像 和其随后 的各个周的全备份
过 四个 星期 ，预计压 缩率 可 以达 到 １ ：１ ０ 。八个 星
理 、安全监控、作业监控 。提供各用户信息中心容灾
设施的部署 、配置 、运维 、恢复等全程管理功能。具
有较强 的 日志功能 ，随时记录备份用户信息、备份执
题
．
重复数据删除技术 为何成备份容灾的利器？
侯继伟 ／ 文
不管是权 威机构 ， 还是众厂商 ， 都非 常看好 重复数据删除技术 的
前景 。重复数据 删除将成 为降低数据存储成 本的重要技术 。在消除备 份重复数据方 面 ， 它的效果尤 其显著。这种将 数据量减少数 十倍 的技 术 ， 对于 降低数据存 储成本具有极大价值。
间 ，甚至是数据块 内 ，发现重 复的文件 和数据段 。 实 际所需 的存储 空间也就相对 于所保存 的数据量低
一
个 数据量级 。
容量优化 有效率 的关 键是不依 赖于数据 格式 ， 全局 压缩技术可 以应用到任 意类 型 的重复数 据— — 结构 化数据 （ 比如 数据库 ） 者非结构化数 据 （ 或 比 如文本 文件 ，存储在 文件系统上 的数据 ）。不 管什
却又是无法 预知的 ； 日常备份业 务的维护和管理涉
正常运转 。 数 据的安全性保障包括多个方 面 ，如 防病毒 、 系统入侵检测 、硬件 故障 、系统冗余 、系统数 据备 份等 ，而数据备份是上述安全性保 障最核 心也是最
及到备份软件 、磁 带库运行报告的监 控 ，磁带的保 存和管理 ，整体维护 和管理成本偏 高 ；在 当前情况 下 ，完成异地 的备份数据复制需 占用远程链路 ，如 采用本地盘 阵 ，成本将非常昂贵 。 备份数据 中一般会包含很 多的冗余 ，而当我们 将某一周 的全备 份镜像 和其随后 的各个周的全备份
过 四个 星期 ，预计压 缩率 可 以达 到 １ ：１ ０ 。八个 星
理 、安全监控、作业监控 。提供各用户信息中心容灾
设施的部署 、配置 、运维 、恢复等全程管理功能。具
有较强 的 日志功能 ，随时记录备份用户信息、备份执
存储系统重复数据删除技术研究综述
存储系统重复数据删除技术研究综述存储系统中的重复数据是指在存储系统中存在多份相同或非常相似的数据。
重复数据占用了存储空间，增加了存储成本。
同时，重复数据还会降低系统性能，增加数据访问的时间消耗。
因此，重复数据删除是存储系统中一个重要的研究方向。
重复数据删除技术可以分为两大类：基于内容相似度的技术和基于存储位置的技术。
基于内容相似度的技术是通过比较数据的内容，来判断数据是否相似或重复。
这类技术可以进一步细分为基于指纹的技术和基于相似度量的技术。
基于指纹的技术是通过为每个数据生成唯一的指纹，并将指纹存储在索引中来进行重复数据删除的。
常见的指纹生成算法包括MD5、SHA-1等。
基于指纹的技术可以在存储系统中快速检索指纹并进行比对，从而找出重复的数据。
然而，基于指纹的技术由于哈希碰撞的问题，可能会导致误判，即将不同的数据判定为相同的数据。
基于存储位置的技术是通过检查数据的存储位置来判断数据是否重复。
这类技术可以将数据分块存储，并为每个块生成唯一的标识符。
存储系统在写入数据时，可以检查新写入的数据块是否已经存在于存储系统中。
如果存在，则只需记录数据的位置信息，而无需将数据块写入磁盘。
基于存储位置的技术能够高效地删除重复数据，并且可以支持在线重复数据删除，即在数据写入过程中进行删除。
除了以上三类技术，还有一些辅助技术可以与重复数据删除技术结合使用，以提高效果。
例如，压缩算法可以在数据写入时对数据进行压缩，并将压缩后的数据进行存储，从而减少存储空间的占用。
数据分块技术可以将数据拆分成多个较小的块，并进行索引，以提高检索效率。
综上所述，重复数据删除是存储系统中一个重要的研究方向。
各种不同的技术可以用于判断数据是否相似或重复，并进行删除。
在实际应用中，需要根据不同的需求和场景选择合适的技术，并结合辅助技术以提高效果。
随着存储系统的发展，重复数据删除技术将会得到进一步的改进和完善。
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content 和 content'，使满足 H c (content ) H c (content ' ) ，此谓强抗冲突性。 第三是映射分布均匀性和差分分布均匀性，Hash 结果中，为 0 的 位 和为 1 的 位 ，其总数应该大致相等；输入中一个位的变化，Hash 结果中将有一半以上的位 改变，这又叫做雪崩效应(avalanche effect)；要实现使 Hash 结果中出现 1 位的 变化，则输入中至少有一半以上的位必须发生变化。和文件内的相同和相似性，处理的粒度可以文件、数据块、
字节甚至位，处理粒度越细，删除冗余数据越多，存储容量减少越大，但处理消耗的计算资 源更多。
2.1 文件相似性
为了理解文件相似性对重复数据删除效率的重要性，首先我们看看相似性与存储量之间 的关系。数据的相似性变化范围极大，压缩效率变化范围也很大，然而，文件相似性和文件 压缩量之间的关系是相同的。 使用不同版本的 Linux 的源代码来评估文件相似性，对 gzip 压缩（仅文件内压缩）与 delta 压缩（文件内+文件间压缩）进行比较，结果见图 1：在 8 万多个文件(1GB 大小)中， 有相当多的文件具有很高的相似性，事实上，很多是相同的，gzip 压缩后文件体积减少到 原来的 25％到 30％，delta 压缩后文件体积减少到原来的 4%。这表明利用文件相似性对文 件内和文件间压缩大有好处，对文件内和文件间的冗余数量进行删除实现高压缩是可能的， 即使包含压缩计算产生的索引数据，因为这些数据不足原始数据总大小的 1％。
MD5 和 SHA1 可以说是目前应用最广泛的 Hash 算法。MD5(RFC 1321)是对输入以 512 位分组，其输出是 4 个 32 位字的级联，尽管 MD5 被破解过，但仍然比较安全；SHA1 产生长 度为 160 位的 Hash 值，因此抗穷举(brute-force)性更好。 Hash 算法可以看作管道， 文件内容从一端流入， 文件或数据块的 Hash 就从另一端流出， 如图 2 所示。
文 件
Hash
Fingerprint
图 2 Hash 计算过程的示意图 在存储领域中，Hash 算法首先被应用于内容寻址存储（Content Addreeable Storage， CAS），它用于在存储系统中唯一地表征特定的数据实体，称为内容地址（Content Address， CA）或数字指纹（fingerprint）。 在 CAS 中，通过 Hash 实现一种独特文件寻址与定位方法， 并有效地消除文件复制。这可以说是重复数据删除技术的一个开端，不过在重复数据删除技术
块的划分方法是数据块的大小固定， 可变大小方法就文件被分成大小可变的数据块， 块大小 在一个规定的最小尺寸和最大尺寸之内， 固定尺寸可以看成可变尺寸的退化。 可变大小的数 据块用一个滑动的窗口来划分，当滑动窗口的 Hash 值与一个基准值相匹配时就创建一个分 块，这样数据块的尺寸分布就可到达一个希望的情形。 通常， 基准值可以采用 Rabin 指纹进行计算， 并可通过设定块尺寸上下限减少块大小变 化范围。在确定数据块边界的同时，即增加一个滑动窗口，就可计算出数据块的 hash。对 数据块的存储类似于整个文件 Hash 法的方式，相同的块用线性的块号进行标识。虽然细化 粒度比整个文件 Hash 要好，但每个块都进行 hash 计算以进行匹配，并必须同时计算两个 Hash 序列；另外，固定块尺寸可以减少对块划分算法的需求，但相同块的相似性检测将降 低。分块 Hash 的缺点是，必须保存块的 hash 索引，当没有冗余存在时，反而加进了不必要 的开销，虽然这存储开销不大，但当数据块的平均尺寸变大时（1KB，甚至更大） ，冗余消除 效率就会降到很低。 加州大学的研究结果： 使用与上相同普通的硬件条件下， 块尺寸设定为 64～16384 字节 范围，采用 32 位的 Rabin 指纹，文件分块 Hash 的处理速度为 36MB/S。 2.2.4 delta 压缩 Delta 压缩用于计算一个新文件和一个已经存储在系统中的参考文件之间的 delta 编 码，当两文件间的相似性超过了预先设定阀值时，那么就计算出一个 delta，并只需把这个 delta 存储在系统里。在具有相似性的文件集进行存储时，使用 delta 编码实现文件间压缩 可以极大地减少存储。Delta 压缩分四个步骤： 首先， 采用内容无关的方法从文件中选取特征集。 一种选取特征的方法是对整个文件沿 着字节边界的滑动窗口计算 Rabin 指纹。 滑动窗口的大小是一个预先选定的参数， 产生的中 间指纹数量与文件大小成正比。 然后， 在系统中找出一个与新文件具有高度相似性的参考文件。 为了加快检测的速度必 须减少了需要比较的指纹数量， 具体方法是把特征集降为超级特征或超级指纹组成的更小数 量的特征集合，选择固定数量的指纹作为特征子集，每个超级指纹是特征子集的一个 Hash。 如果一个或更多的超级指纹匹配了，那将可能有更大的相似性。 第三，对两个相似的文件计算 delta。由 delta 所得的存储效率与文件的相似性相关， 文件的相似性越高在降低存储空间的效率更高。加州大学的研究结果：Delta 压缩的性能较 差，相同的硬件条件下，采用 32 位的 Rabin 指纹，delta 编码的处理速度为 8.7MB/S。 最后，存储压缩文件。
同但是内容完全相同的文件，或者不同目录下相同的文件，可以避免相同文件的多次存储； 数据块冗余消除比文件复制消除的存储效率更高， 它可以在文件中搜索相同的数据块， 将相 同的块保存一个唯一的副本。 重复数据删除是一种独特存储技术， 分析师认为它可能是存储行业最重要的一项新兴技 术，将改写存储行业的经济规则：借助于重复数据删除技术，使得实际存档的数据呈几何级 别递减，用户的存档数据所占用的空间将会缩减为现在的 5%，从而大幅削减存储成本。
3. 重复数据删除技术的应用
目前， 重复数据删除技术并没有成为一个独立存储产品， 而是作为存储系统的一个重要 功能。 首先， 重复数据删除技术为数据保护领域带来革命性突破， 有效地改善了基于磁盘数据 保护的成本效益。 因为在传统数据保护中无法实现重复数据删除的， 往往采用廉价的磁带库 作为备份设备，磁带备份在备份窗口、恢复速度方面难以用户的需求。现在，基于盘的数据 保护方案例如 VTL(虚拟磁带库)被广泛采用，并且在未来会继续增长。备份到 VTL 或其他基 于磁盘的备份已经缩短了备份窗口，改善了备份和恢复能力；但由于数据量的不断增加，我 们所要备份的数据越来越多，面临容量膨胀的压力，重复数据删除技术的出现，为最小化存 储容量找到有效的方法。 其次，重复数据删除技术对归档存储也非常重要。由于参考数据的数量不断增长，而法 规遵从要求数据在线保留的时间更长，并且由于高性能需求需要采用磁盘进行归档，因此， 企业一旦真正开始进行数据的归档存储就面临成本问题。 理想的归档存储系统应能满足长期 保存归档数据的需求， 并且总拥有成本也要低于生产环境。 重复数据删除技术通过消除冗余 实现高效率的归档存储，从而实现最低的成本。
content H c1 (CA) 不可行。
第二是抗冲突性(collision-resistant)， 即在统计上无法产生 2 个 Hash 值相同的 预 映 射 。 给 定 content ， 计 算 上 无 法 找 到 content' ， 满 足
H c (c o n t) eH n c t(c o n t' )e n t ，此谓弱抗冲突性；计算上也难以寻找一对任意的
文 件 的 压 缩 比 （ 压 缩 后 比 压 缩 前 ）
文件的相似性（相似特征的个数） 图1. 文件相似性与压缩效率的关系(来源：美国加州大学的研究)
2.2 重复数据删除的算法
2.2.1 Hash 算法 Hash 一般翻译为散列， 或音译为哈希， 就是把任意长度的输入 （称为预映射） 通过 Hash 算法变换成固定长度的输出，该输出就是 Hash(Hash)值。这种转换是一种压缩映射，Hash 值的空间通常远小于输入的空间。 Hash 算法的数学表述为：
CA H C (content )
其中 H c() --单向 Hash 函数，content--任意长度字符串，CA--固定长度 Hash 值。 Hash 算法在信息安全领域中广泛应用，可满足如下关键特性： 第一是单向性(one-way)，从预映射，能够简单迅速的得到 Hash 值，而在计算上不 可能构造一个预映射，使其 Hash 结果等于某个特定的 Hash 值，即构造相应的
中，一个文件可以计算一个 Hash，也可以分成多个数据块计算多个 Hash。
2.2.2 全文件 Hash 用整个文件进行 Hash，然后对不同文件的 Hash 进行排序，将相同的文件找出。这种方 法好处是：在普通硬件条件下计算速度非常快，加州大学的研究表明，SHA-1 是 83MB/S，而 MD5 是 227MB/S；如果对很多文件进行了处理，可以检测到所有相同的文件，节省存储空间 是巨大的。这种方法的主要缺点是：即使不同文件存在很多相同的数据，也不能被检测和实 现冗余消除。 2.2.3 文件分块 Hash 文件分块 Hash 的类似于数据压缩技术，从本质上讲，数据压缩就是要消除信息冗余。 早期的数据压缩技术就是基于编码上的优化技术， 对信息进行编码时， 如果为出现概率 较高的字符串赋予较短的编码， 为出现概率较低的字母赋予较长的编码， 总的编码长度就能 缩短不少。 统计文件里面的字符串概率要消耗很长的计算时间， 实际的方法是采用自适应编 码的方式，也就是在压缩的时候统计字符串的概率。 现在应用更多的数据压缩技术是字典型的模式压缩。 字典压缩算法就是构造一本实际的 字典，通用算法使用的动态创建字典方法，把每一个第一次出现的字符串放入字典中，并用 一个数字来表示， 这个数字与此字符串在字典中的位置有关， 并将这个数字存入压缩文件中， 如果这个字符串再次出现时，即可用表示它的数字来代替，并将这个数字存入文件中，压缩 完成后将串表丢弃。 字典型的数据压缩方式压缩比例远远比编码上的优化的压缩要高， 而且 这种压缩算法无论是在压缩还是在解压的执行效率都比编码优化压缩要高得多。 字典型数据压缩的关键问题是如何确定字符串的位置和字符串的长度。文件分块 Hash 与字典型数据压缩非常相似。 文件分块 Hash 分为两个步骤，首先是数据块的划分，然后对数据块进行 Hash。最简单
字节甚至位，处理粒度越细，删除冗余数据越多，存储容量减少越大，但处理消耗的计算资 源更多。
2.1 文件相似性
为了理解文件相似性对重复数据删除效率的重要性，首先我们看看相似性与存储量之间 的关系。数据的相似性变化范围极大，压缩效率变化范围也很大，然而，文件相似性和文件 压缩量之间的关系是相同的。 使用不同版本的 Linux 的源代码来评估文件相似性，对 gzip 压缩（仅文件内压缩）与 delta 压缩（文件内+文件间压缩）进行比较，结果见图 1：在 8 万多个文件(1GB 大小)中， 有相当多的文件具有很高的相似性，事实上，很多是相同的，gzip 压缩后文件体积减少到 原来的 25％到 30％，delta 压缩后文件体积减少到原来的 4%。这表明利用文件相似性对文 件内和文件间压缩大有好处，对文件内和文件间的冗余数量进行删除实现高压缩是可能的， 即使包含压缩计算产生的索引数据，因为这些数据不足原始数据总大小的 1％。
MD5 和 SHA1 可以说是目前应用最广泛的 Hash 算法。MD5(RFC 1321)是对输入以 512 位分组，其输出是 4 个 32 位字的级联，尽管 MD5 被破解过，但仍然比较安全；SHA1 产生长 度为 160 位的 Hash 值，因此抗穷举(brute-force)性更好。 Hash 算法可以看作管道， 文件内容从一端流入， 文件或数据块的 Hash 就从另一端流出， 如图 2 所示。
文 件
Hash
Fingerprint
图 2 Hash 计算过程的示意图 在存储领域中，Hash 算法首先被应用于内容寻址存储（Content Addreeable Storage， CAS），它用于在存储系统中唯一地表征特定的数据实体，称为内容地址（Content Address， CA）或数字指纹（fingerprint）。 在 CAS 中，通过 Hash 实现一种独特文件寻址与定位方法， 并有效地消除文件复制。这可以说是重复数据删除技术的一个开端，不过在重复数据删除技术
块的划分方法是数据块的大小固定， 可变大小方法就文件被分成大小可变的数据块， 块大小 在一个规定的最小尺寸和最大尺寸之内， 固定尺寸可以看成可变尺寸的退化。 可变大小的数 据块用一个滑动的窗口来划分，当滑动窗口的 Hash 值与一个基准值相匹配时就创建一个分 块，这样数据块的尺寸分布就可到达一个希望的情形。 通常， 基准值可以采用 Rabin 指纹进行计算， 并可通过设定块尺寸上下限减少块大小变 化范围。在确定数据块边界的同时，即增加一个滑动窗口，就可计算出数据块的 hash。对 数据块的存储类似于整个文件 Hash 法的方式，相同的块用线性的块号进行标识。虽然细化 粒度比整个文件 Hash 要好，但每个块都进行 hash 计算以进行匹配，并必须同时计算两个 Hash 序列；另外，固定块尺寸可以减少对块划分算法的需求，但相同块的相似性检测将降 低。分块 Hash 的缺点是，必须保存块的 hash 索引，当没有冗余存在时，反而加进了不必要 的开销，虽然这存储开销不大，但当数据块的平均尺寸变大时（1KB，甚至更大） ，冗余消除 效率就会降到很低。 加州大学的研究结果： 使用与上相同普通的硬件条件下， 块尺寸设定为 64～16384 字节 范围，采用 32 位的 Rabin 指纹，文件分块 Hash 的处理速度为 36MB/S。 2.2.4 delta 压缩 Delta 压缩用于计算一个新文件和一个已经存储在系统中的参考文件之间的 delta 编 码，当两文件间的相似性超过了预先设定阀值时，那么就计算出一个 delta，并只需把这个 delta 存储在系统里。在具有相似性的文件集进行存储时，使用 delta 编码实现文件间压缩 可以极大地减少存储。Delta 压缩分四个步骤： 首先， 采用内容无关的方法从文件中选取特征集。 一种选取特征的方法是对整个文件沿 着字节边界的滑动窗口计算 Rabin 指纹。 滑动窗口的大小是一个预先选定的参数， 产生的中 间指纹数量与文件大小成正比。 然后， 在系统中找出一个与新文件具有高度相似性的参考文件。 为了加快检测的速度必 须减少了需要比较的指纹数量， 具体方法是把特征集降为超级特征或超级指纹组成的更小数 量的特征集合，选择固定数量的指纹作为特征子集，每个超级指纹是特征子集的一个 Hash。 如果一个或更多的超级指纹匹配了，那将可能有更大的相似性。 第三，对两个相似的文件计算 delta。由 delta 所得的存储效率与文件的相似性相关， 文件的相似性越高在降低存储空间的效率更高。加州大学的研究结果：Delta 压缩的性能较 差，相同的硬件条件下，采用 32 位的 Rabin 指纹，delta 编码的处理速度为 8.7MB/S。 最后，存储压缩文件。
同但是内容完全相同的文件，或者不同目录下相同的文件，可以避免相同文件的多次存储； 数据块冗余消除比文件复制消除的存储效率更高， 它可以在文件中搜索相同的数据块， 将相 同的块保存一个唯一的副本。 重复数据删除是一种独特存储技术， 分析师认为它可能是存储行业最重要的一项新兴技 术，将改写存储行业的经济规则：借助于重复数据删除技术，使得实际存档的数据呈几何级 别递减，用户的存档数据所占用的空间将会缩减为现在的 5%，从而大幅削减存储成本。
3. 重复数据删除技术的应用
目前， 重复数据删除技术并没有成为一个独立存储产品， 而是作为存储系统的一个重要 功能。 首先， 重复数据删除技术为数据保护领域带来革命性突破， 有效地改善了基于磁盘数据 保护的成本效益。 因为在传统数据保护中无法实现重复数据删除的， 往往采用廉价的磁带库 作为备份设备，磁带备份在备份窗口、恢复速度方面难以用户的需求。现在，基于盘的数据 保护方案例如 VTL(虚拟磁带库)被广泛采用，并且在未来会继续增长。备份到 VTL 或其他基 于磁盘的备份已经缩短了备份窗口，改善了备份和恢复能力；但由于数据量的不断增加，我 们所要备份的数据越来越多，面临容量膨胀的压力，重复数据删除技术的出现，为最小化存 储容量找到有效的方法。 其次，重复数据删除技术对归档存储也非常重要。由于参考数据的数量不断增长，而法 规遵从要求数据在线保留的时间更长，并且由于高性能需求需要采用磁盘进行归档，因此， 企业一旦真正开始进行数据的归档存储就面临成本问题。 理想的归档存储系统应能满足长期 保存归档数据的需求， 并且总拥有成本也要低于生产环境。 重复数据删除技术通过消除冗余 实现高效率的归档存储，从而实现最低的成本。
content H c1 (CA) 不可行。
第二是抗冲突性(collision-resistant)， 即在统计上无法产生 2 个 Hash 值相同的 预 映 射 。 给 定 content ， 计 算 上 无 法 找 到 content' ， 满 足
H c (c o n t) eH n c t(c o n t' )e n t ，此谓弱抗冲突性；计算上也难以寻找一对任意的
文 件 的 压 缩 比 （ 压 缩 后 比 压 缩 前 ）
文件的相似性（相似特征的个数） 图1. 文件相似性与压缩效率的关系(来源：美国加州大学的研究)
2.2 重复数据删除的算法
2.2.1 Hash 算法 Hash 一般翻译为散列， 或音译为哈希， 就是把任意长度的输入 （称为预映射） 通过 Hash 算法变换成固定长度的输出，该输出就是 Hash(Hash)值。这种转换是一种压缩映射，Hash 值的空间通常远小于输入的空间。 Hash 算法的数学表述为：
CA H C (content )
其中 H c() --单向 Hash 函数，content--任意长度字符串，CA--固定长度 Hash 值。 Hash 算法在信息安全领域中广泛应用，可满足如下关键特性： 第一是单向性(one-way)，从预映射，能够简单迅速的得到 Hash 值，而在计算上不 可能构造一个预映射，使其 Hash 结果等于某个特定的 Hash 值，即构造相应的
中，一个文件可以计算一个 Hash，也可以分成多个数据块计算多个 Hash。
2.2.2 全文件 Hash 用整个文件进行 Hash，然后对不同文件的 Hash 进行排序，将相同的文件找出。这种方 法好处是：在普通硬件条件下计算速度非常快，加州大学的研究表明，SHA-1 是 83MB/S，而 MD5 是 227MB/S；如果对很多文件进行了处理，可以检测到所有相同的文件，节省存储空间 是巨大的。这种方法的主要缺点是：即使不同文件存在很多相同的数据，也不能被检测和实 现冗余消除。 2.2.3 文件分块 Hash 文件分块 Hash 的类似于数据压缩技术，从本质上讲，数据压缩就是要消除信息冗余。 早期的数据压缩技术就是基于编码上的优化技术， 对信息进行编码时， 如果为出现概率 较高的字符串赋予较短的编码， 为出现概率较低的字母赋予较长的编码， 总的编码长度就能 缩短不少。 统计文件里面的字符串概率要消耗很长的计算时间， 实际的方法是采用自适应编 码的方式，也就是在压缩的时候统计字符串的概率。 现在应用更多的数据压缩技术是字典型的模式压缩。 字典压缩算法就是构造一本实际的 字典，通用算法使用的动态创建字典方法，把每一个第一次出现的字符串放入字典中，并用 一个数字来表示， 这个数字与此字符串在字典中的位置有关， 并将这个数字存入压缩文件中， 如果这个字符串再次出现时，即可用表示它的数字来代替，并将这个数字存入文件中，压缩 完成后将串表丢弃。 字典型的数据压缩方式压缩比例远远比编码上的优化的压缩要高， 而且 这种压缩算法无论是在压缩还是在解压的执行效率都比编码优化压缩要高得多。 字典型数据压缩的关键问题是如何确定字符串的位置和字符串的长度。文件分块 Hash 与字典型数据压缩非常相似。 文件分块 Hash 分为两个步骤，首先是数据块的划分，然后对数据块进行 Hash。最简单