【摘 要】
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随着现代应用中数据规模的迅速增长,以及复杂处理要求的出现,传统的集中式和分布式数据处理技术已经不能满足需要;而大规模集群由于具有可伸缩性、高可用性、容错性的优势,逐
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随着现代应用中数据规模的迅速增长,以及复杂处理要求的出现,传统的集中式和分布式数据处理技术已经不能满足需要;而大规模集群由于具有可伸缩性、高可用性、容错性的优势,逐渐为数据密集型应用所广泛使用.这里针对大规模集群上数据连接(join)操作的效率问题:1)分析了基于Map/Reduce框架的连接操作实现的效率瓶颈;2)提出了一种采用预散列(hash)的连接操作实现技术;3)研究了针对星型连接的优化技术.代价模型分析与实验显示,此处提出的方法能够有效提高连接操作的效率.
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