【摘 要】
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通过数据分析发现海量数据中的潜在价值,能够带来巨大的收益.Spark具有良好的系统扩展性与处理性能,因而被广泛运用于大数据分析.Spark SQL是Spark最常用的编程接口.在数据分
【机 构】
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计算机体系结构国家重点实验室（中国科学院计算技术研究所）,中国科学院大学
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFB1000202);国家自然科学基金项目(61379042)~~
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通过数据分析发现海量数据中的潜在价值,能够带来巨大的收益.Spark具有良好的系统扩展性与处理性能,因而被广泛运用于大数据分析.Spark SQL是Spark最常用的编程接口.在数据分析应用中存在着大量的重复计算,这些重复计算不仅浪费系统资源,而且导致查询运行效率低.但是Spark SQL无法感知查询语句之间的重复计算.为此,提出了基于收益模型的、细粒度的自动数据重用机制Criss以减少重复计算.针对混合介质,提出了感知异构I O性能的收益模型用于自动识别重用收益最大的算子计算结果,并采用Partitio
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