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針對當前Hadoop存儲效率不高，且副本故障后恢復成本較高的問題，提出一種基于Hopfield神經網絡（HNN）的存儲策略。為了實現系統整體性能的提升，首先分析影響存儲效率的資源特征；然后建立資源約束模型，設計Hopfield能量函數，并化簡該能量函數；最后，通過標準用例Wordcount測試，分析8個節點的平均利用率，并與三個常用算法包括基于資源的動態調用算法、基于能耗的算法和Hadoop默認存儲策略進行性能和資源利用方面的比較。實驗表明，與對比算法相比，基于HNN的存儲策略在效率上分別平均提升15. 63%、32. 92%和55. 92%。因此，該方法在應用中可以更好地實現資源負載平衡，將有助于改善Hadoop的存儲能力，并可以加快檢索。
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