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混合MapReduce环境下大数据划分的查询优化
外文标题：Query Optimization of Big Data Partition in Hybrid MapReduce System
文献类型：期刊
作者：李伏^[1]朱青^[2]
机构：[1]中国人民大学信息学院计算机系
[2]中国人民大学信息学院计算机系

年：2012
期刊名称：计算机科学与探索
卷：06
期：10
页码范围：877-887
增刊：增刊
收录情况：中国科技核心期刊CSCD(CSCD:4654050)
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1673-9418
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjkxyts201210002.aspx
DOI：10.3778/j.issn.1673-9418.2012.10.002
人气指数：1
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基金：国家自然科学基金; 上海市高可信计算重点实验室开放课题
关键词：混合架构;查询优化;划分建议器
摘要：在MapReduce与数据库的混合架构中,数据划分是影响查询性能的重要因素.对于开销最大的连接和聚集操作,采用混合MapReduce的方式实现,需要大规模数据的跨结点传输,网络传输和I/O开销巨大.为了减少传输的数据量,并提高连接操作的查询效率,提出了划分建议器模型.实现了MapReduce和数据库混合架构上的划分建议器,并计算划分代价,生成最优的数据划分方案,提高了系统效率.为了减少查询时间,依据划分建议器模型,提出了基于代价优先的生成策略和空间搜索算法,减少了划分建议器生成最优方案的时间.通过实验验证了划分建议器的有效性,使系统的整体查询代价最小,显著提高了系统性能.
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