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10.12141/j.issn.1000-565X.180497

非结构化云数据管理系统不稳定数据分区识别算法

引用
在大数据背景下,非结构化云数据管理系统中数据节点需要处理不断膨胀的原始数据、索引数据和中间数据,“数据膨胀”将显著增加云数据管理系统的时间和能耗等各类开销.为降低非结构化数据管理系统因数据频繁移动而导致的数据传输开销,文中提出了一种不稳定数据分区的识别算法.首先面向非结构化数据管理系统,通过引入云模型理论对存储系统中的数据分区进行云建模,识别出不稳定的数据分区,然后调用相关算法对其进行重新布局.实验结果显示,不稳定数据分区识别算法可以有效地识别出不稳定的数据分区,对其重新布局后,降低数据传输开销的效果显著.

大数据、云模型、数据分区、数据传输、不稳定分区

47

TP393(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金资助项目61602525,61572525;中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2018zzts624

2019-09-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

105-112

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华南理工大学学报(自然科学版)

1000-565X

44-1251/T

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2019,47(8)

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