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针对当前Hadoop存储效率不高，且副本故障后恢复成本较高的问题，提出一种基于Hopfield神经网络（HNN）的存储策略。为了实现系统整体性能的提升，首先分析影响存储效率的资源特征；然后建立资源约束模型，设计Hopfield能量函数，并化简该能量函数；最后，通过标准用例Wordcount测试，分析8个节点的平均利用率，并与三个常用算法包括基于资源的动态调用算法、基于能耗的算法和Hadoop默认存储策略进行性能和资源利用方面的比较。实验表明，与对比算法相比，基于HNN的存储策略在效率上分别平均提升15. 63%、32. 92%和55. 92%。因此，该方法在应用中可以更好地实现资源负载平衡，将有助于改善Hadoop的存储能力，并可以加快检索。
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