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云数据管理系统能耗基准测试与分析
  • ISSN号：0254-4164
  • 期刊名称：计算机学报
  • 时间：2013.7.15
  • 页码：1485-1499
  • 分类：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]东北大学软件学院
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(61202088);辽宁省自然科学基金项目(200102059);中央高校基本科研业务费专项资金项目(N120817001)
  • 相关项目：基于Hadoop的分布式并行联机分析处理技术研究
作者： 李甜甜|朱志良|鲍玉斌|于戈|
关键词： 海量数据, 连接聚集查询, MAPREDUCE, I/O代价, 算法优化
中文摘要：

数据的指数级增长给数据管理和分析带来了严峻的挑战.连接聚集查询是数据分析中一种常用运算,而MapReduce是一种用于大规模数据集并行处理的编程模型,研究基于MapReduce的连接聚集查询算法有着学术意义和应用价值.首先在归纳和扩展现有连接算法的基础上总结出4种基于MapReduce的连接聚集查询算法;接着根据应用场景的不同又提出另外两种实现算法;同时提出I/O代价是决定基于MapReduce的连接聚集查询算法性能的主要因素;最后通过大量实验分析这6种算法在不同查询应用下的优劣,总结了它们各自的适用场景,并分析了各个算法的性能与数据特征之间的关系.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编：孙凝晖
  • 地址：北京中关村科学院南路6号
  • 邮编：100190
  • 邮箱：cjc@ict.ac.cn
  • 电话：010-62620695
  • 国际标准刊号：ISSN：0254-4164
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:48433