【摘 要】
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随着数据量的增加,Skyline查询在许多领域具有较高的实用价值。由于传统的Skyline算法在大数据情况下处理效率较低,论文研究了MapReduce编程框架下的Skyline查询算法,通过选
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(编号:61772244,61572498)资助
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随着数据量的增加,Skyline查询在许多领域具有较高的实用价值。由于传统的Skyline算法在大数据情况下处理效率较低,论文研究了MapReduce编程框架下的Skyline查询算法,通过选取支配能力较强的数据点对原始数据集进行过滤,能够有效过滤大部分不能成为Skyline查询结果的数据点,同时保持全局变量的更新,减少数据点之间重复比较的次数,避免数据点的换入换出,提高了算法的效率。大量实验表明:算法具有良好的可用性和高效性。
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