[发明专利]一种基于大数据模型平台下的细粒度数据溯源方法在审
| 申请号： | 201710385468.0 | 申请日： | 2017-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN107239523A | 公开（公告）日： | 2017-10-10 |
| 发明（设计）人： | 林劼;杜亚伟;刘铸;高泽仁;段炜煜 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 成都金英专利代理事务所(普通合伙)51218 | 代理人： | 袁英 |
| 地址： | 610041 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据模型平台下的细粒度数据溯源方法，针对大数据模型平台构建出一种细粒度数据溯源方法，用于解决大数据平台下细粒度溯源数据的依赖区分问题。该方法包括以下步骤S1模型工作流分析，在Hadoop平台下对Oozie引擎所构成的模型工作流的分析；S2细粒度溯源定义，以一种递归的形式表示工作流的细粒度数据溯源；S3溯源信息捕获，在模型执行过程中，动态地产生并获取溯源信息；S4溯源标记存储，对捕获的溯源信息以关联形式在HDFS上存储；S5溯源追踪，用来追溯产生结果数据文件中的细粒度数据项的来源输入数据项。本发明适用性强，为溯源文件建立索引，减少了IO操作，提高了查询速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据模型 平台 细粒度 数据 溯源 方法 | ||
【主权项】：
一种基于大数据模型平台下的细粒度数据溯源方法，其特征在于，它包括以下步骤：S1：模型工作流分析，在Hadoop平台下对Oozie引擎所构成的模型工作流的分析；S2：细粒度溯源定义，以一种递归的形式表示工作流的细粒度数据溯源；S3：溯源信息捕获，在模型执行过程中，动态地产生并获取溯源信息；S4：溯源标记存储，对捕获的溯源信息以关联形式在HDFS上存储；S5：溯源追踪，用来追溯产生结果数据文件中的细粒度数据项的来源输入数据项。
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