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单位为小时，[54]公式(6)(7)中，sf代表每个独立文件的大小，单位为GB;λ和μ代表读写能力指数，与计算实例的配置与网络配置有关，能够通过实验测得，单位为小时每GB；texe/node/GB代表计算实例的计算效率，单位为小时每实例每GB。[55]所述数据副本数目决策算法模块通过公式(I)(2)(3)(4)(5)模型，将数据创建成本转换为数据执行成本、数据存储成本与数据I/O读写成本，[57]公式(8)中，Ccreate代表数据创建成本，单位为美元；T_ate代表数据创建时间，单位为小时。在数据创建过程中，计算节点(实例)仍处于运行状态，因此数据创建成本包括实例的执行成本，以及原有数据的存储成本。
可以根据其中之一来确定所述关联规则中的关键词与对应的关联词间关联关系的强弱，比如分别设置支持度阈值和置信度阈值，在计算得到的支持度超过所述支持度阈值后，认为是强关联，否则认为是弱关联；同样，在计算得到的置信度超过所述置信度阈值后，认为是强关联。当然，也可以综合考虑这两个值，在计算得到的支持度和置信度均超过对应的阈值后，才认为是强关联。[34]另外，在根据确定结果对所述关联规则数据库中的关联规则进行维护时，可以根据其关联关系的强弱来确定是否需要删除、添加、或修改所述关联规则数据库中的关联规贝U，比如，在确定某关联规则中的关联关系属于弱关联后，删除该关联规则。[35]需要说明的是，上述仅是对实施例中利用支持度和/或置信度来判断关联规则中关联关系的强弱的具体举例。
云计算用户的计算成本与计算时间的优化问题。[2]随着信息技术的发展，越来越多的工业和学术组织都面临着处理不断增长的大量大规模数据的挑战，例如文件分析处理、科学模拟等应用。作为处理大规模数据和数据密集型应用 主流的编程模型，MapReduce将大规模输入数据集有效分解为固定大小的数据块，分布式的存储在集群中的不同节点，并通过分布式并行计算模型，大大简化了大规模数据的计算任务。其中，为了解决系统的容错与数据可用性问题，在大型计算集群中，大部分基于MapReduce的存储系统均采用数据冗余的方法，即通过创建数据副本的方式，在任一数据块由于某种原因不可用的情况下，使用其副本以避免任务的重新启动与重复执行。
(整理：电动车维修培训学校)
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