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时间:2018-12-08
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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。基于FILTER算子匹配的增量式DAG计算复用方法 摘要:伴随着数据的爆炸式增长,越来越多的大数据业务分析与处理选择分布式计算平台。目前针对大数据的分布式计算框架都支持DAG式的任务编排。由于大数据采集来源以及分布式存储系统特点,很多使用DAG框架�M行计算的应用都是增量式的大数据集,但现有的DAG框架对这样的数据集进行计算时有许
2、多冗余,造成计算资源浪费。提出了在DAG框架上进行增量式复用的方法,并针对FILTER算子特点提出了基于FILTER算子匹配的间接复用机制。 关键词:增量计算;分布式计算;计算复用;查询优化;DAG计算 DOIDOI:/ 中图分类号:TP301 文献标识码:A文章编号:1672--0026-03 0引言 利用大数据进行业务分析与处理越来越多,Google的Map-Reduce、ApacheHadoopMR以及ApacheSpark是应用甚广的分布式计算框架[1-2],即便缺乏分布式系统经验的大数
3、据工作者,也能充分利用分布式计算所带来的性能提升。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用,我们不仅把资源运用于课堂教学,还利用系统的特色栏目开展课外活动,对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。 早期这些分布式计算框架主要用于批处理作业,随着数据量的增加以及业务需求的演进,更复杂高效的数据
4、操作手段成为大数据分析与处理的重要需求。Pig、Hive以及SparkSQL都提供了相较于MPI及Map-Reduce等传统分布式计算手段更高层次的分布式数据集接口,通过这些接口可以更轻松地对大数据集进行分析与处理[3�C5]。 大数据计算平台的分布式存储系统,如GFS、HDFS都具备一些共同特征:数据的更新主要通过附加新数据方式完成,而这类增量式数据进行处理时,往往会产生较多的冗余计算[6-7]。 本文提出了在增量计算中进行间接复用的方法,并通过解构、分析FILTER算子方式,达成比算子级更低粒度的计
5、算复用,从而提升算子复用机会,使整体计算效率得到提升。 1相关工作 增量计算中的复用方法有以下两种方式: 对结果集进行局部更新,即通过针对特定的分布式作业管线设计一系列动态算法,并依据该算法对此前的结果集进行小规模的局部更新,从而使剩余大部分结果集得以复用。Google设计的可用来更新PageRank的Percolator就是采用这种方法的代表[8]。该种方式主要针对特定的分布式计算任务。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用,我们不仅把资源运用于课堂教学,还利用系统的特色栏目开展课外
6、活动,对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。 对作业管线中的子任务进行缓存及复用,从而透明地重用此前的计算结果,由系统自动地将可复用的子任务计算结果进行缓存,在缓存命中的情况下,就可避免相关子任务计算。 ReStore通过分析并改写作业的物理计划达到复用之前计算的目的[9]。ReStore不仅可复用完
7、整的计算作业,还可复用作业中的子作业,有效提升了复用发生几率。 与Restore不同,Nectar系统所对应的输入是DAG作业,而非传统的MR作业[10]。Nectar在DryadInc的两个DAG作业复用算法IDE及MER基础上,阐述了整个复用体系的工作机制,并重点阐述了对数据中心的数据管理方法[7],在复用粒度上与Restore相似。Nectar在查询任务的逻辑计划上进行分析与复用优化,将计算逻辑与计算数据进行复合并作为缓存键,将计算结果存储于分布式文件系统中,并通过缓存服务器对其进行索引。 2基于
8、FILTER算子匹配的间接复用 基本概念 大数据规模庞大,在以事务为中心的数据库中难以进行批量计算和处理,非关系式的数据模型索引建立和维护较为困难,在检索上往往面临性能上的挑战。目前分布式计算框架是通过多节点的并行运算来提升计算效能的。 增量数据往往是对事物的客观记录和描述,通常都是历史信息,这类数据具有不会更新、删除的特点。增量型数据可定义为:为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用,我们不
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