10.3778/j.issn.1673-9418.1407036
混合存储下的MapReduce启发式多表连接优化
对MapReduce下的多表连接查询进行了研究,发现由于MapReduce框架本身的局限性,造成执行效率较低。针对此问题,提出了MapReduce启发式多表连接优化方法(MapReduce based heuristic multi-join opti-mization,MHMO),为不同的连接模式启发式地推荐不同的执行算法。特别的,对于混合连接,首先将其分组为多个简单连接模式,进而定义代价模型确定各分组的最优执行顺序。结合列存储的延迟物化技术,大大提高了MapReduce 下多表连接的执行性能。最后,在数据仓库基准测试数据集TPCH 上进行了实验,验证了 MHMO的有效性。
MapReduce、行列混合存储、延迟物化、多表连接优化
TP311(计算技术、计算机技术)
The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61103046;the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China;the Distinguished Young Professor Program of Donghua University under Grant No. B201312
2014-11-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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