關(guān)系數(shù)據(jù)庫中可能存在數(shù)據(jù)不一致性現(xiàn)象，關(guān)系數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)質(zhì)量的一個主要問題是存在違反函數(shù)依賴情況，為找出不一致數(shù)據(jù)需要進(jìn)行函數(shù)依賴沖突檢測．集中式數(shù)據(jù)庫中可以通過SQL技術(shù)檢測不一致情況，盡管檢測效率不高；而分布式環(huán)境下不一致性檢測更富有挑戰(zhàn)性，不僅需要考慮數(shù)據(jù)的遷移，檢測任務(wù)如何分配也是一個難題．在大數(shù)據(jù)背景下，上述問題更加突出．提出了一種分布式環(huán)境單函數(shù)依賴不一致性檢測方法。給出了不一致性檢測響應(yīng)時間代價模型，為減少數(shù)據(jù)遷移量和響應(yīng)時間，基于等價類對待檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理．由于分布式環(huán)境不一致性檢測問題為NP-hard問題，多項式時間內(nèi)難以得到最優(yōu)解，給出了代價模型的多項式時間3/2-近似最優(yōu)解．提出了一種分布式環(huán)境多函數(shù)依賴不一致性檢測方法，基于最小集合覆蓋理論通過一次數(shù)據(jù)遍歷，對多個函數(shù)依賴進(jìn)行并行批檢測，同時考慮檢測過程中的負(fù)載均衡等問題．在真實和人工數(shù)據(jù)集上的實驗表明：相對于傳統(tǒng)的檢測方法以及基于Hadoop的Nalve方法，所提出的檢測方法檢測效率有明顯的提升，且擴(kuò)展性能良好。