【摘 要】
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目前处理时态大数据连接操作多数运用分布式系统,但现有的分布式系统尚不能支持原生的时态连接查询,无法满足时态大数据低延迟和高吞吐量的处理需求。为此,提出一个基于Spark
【机 构】
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上海交通大学计算机科学与工程系,中山大学数据科学与计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1636210,61729202),广东省科技计划项目(2015A030401057,2016B030307002)
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目前处理时态大数据连接操作多数运用分布式系统,但现有的分布式系统尚不能支持原生的时态连接查询,无法满足时态大数据低延迟和高吞吐量的处理需求。为此,提出一个基于Spark的二级索引内存解决方案。运用全局索引进行分布式分区的剪枝,使用局部时态索引进行分区内查询,提高数据检索效率。针对时态数据设计分区方法,以对全局剪枝进行优化。基于真实和合成数据集的实验结果表明,与基准方案相比,该方案可明显提高时态连接操作的处理效率。
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