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1.
云数据库研究   总被引:7,自引:1,他引:6       下载免费PDF全文
林子雨  赖永炫  林琛  谢怡  邹权 《软件学报》2012,23(5):1148-1166
随着云计算的发展,云数据库的重要性和价值日益显现.介绍了云数据库的特性、影响、相关产品.详细讨论了云数据库领域的研究问题,包括数据模型、系统体系架构、事务一致性、编程模型、数据安全、性能优化和测试基准等.最后讨论了云数据库未来的研究方向.  相似文献
2.
基于Hadoop的仿射传播大数据聚类分析方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
仿射传播聚类算法(AP)是一个新的聚类分析方法,已经被广泛应用于各种领域。APC算法不能用于大型数据的分析。为了克服这个限制,在Hadoop分布式框架的基础上提出一种改进的放射传播聚类分析方法(基于Ha-doop的仿射传播大数据聚类分析方法,简称APCH)。通过在Hadoop环境下重新设计算法流程,APCH算法成为了一个并行化的大数据聚类分析方法。此外APCH算法能够高效操作大数据,并能够直接决定聚类的个数。为了验证方法的性能,在多个数据集上进行了实验。实验结果表明APCH对大数据处理有很好的适应性和延展性。APCH采用开源的方式提供可执行软件程序和源代码,用户可以下载后部署在自己的分布式集群中或者是部署在亚马逊EC2等云计算环境中。所有编译后的执行程序,源代码,用户手册,部分测试数据集均可以从https://github.com/Hel-loWorldCN/MapReduceAPC上下载。  相似文献
3.
秦秀磊  张文博  王伟  魏峻  赵鑫  钟华  黄涛 《软件学报》2013,24(6):1403-1417
Key/Value存储系统在大规模、高性能云应用支撑方面扮演了重要的角色,对云端Key/Value存储系统而言,数据迁移是实现节点动态扩展与弹性负载均衡的关键技术.如何降低迁移开销,是云服务提供商需着力解决的问题.已有研究工作大多针对非虚拟化环境下的数据迁移问题,这些方法对于云端Key/Value存储系统而言往往并不适用.为应对上述挑战,将数据迁移问题纳入负载均衡场景解决.提出一种基于面积的迁移开销模型,该模型可以有效感知底层VM性能干扰状况,权衡迁移时间与性能衰减值.进一步提出一种开销敏感的数据迁移算法,该算法基于开销模型与均衡度制订数据迁移计划,选取最优的迁移操作.基于雅虎的云服务基准测试工具YCSB验证了该方法的有效性.  相似文献
4.
索引结构是提高闪存键值存储插入和查询性能的关键技术之一.在分析目前相关索引结构特点的基础上提出了一种面向闪存键值存储的矩阵索引布鲁姆过滤器(matrix-indexed Bloom filter,MIBF),由m×s的位矩阵表示的多个布鲁姆过滤器组(multiple Bloom filter group,MBFG)和一个附加布鲁姆过滤器(additional Bloom filter,ABF)组成,其核心思想是键值对的闪存页地址被拆分为多组位串,每组位串采用MBFG中的一组布鲁姆过滤器(Bloom filter,BF)来表示,同时将键值对的Key与闪存页地址组合值存入ABF中.根据Key查询Value时,MBFG中的每组BF产生多位,组合生成键值对的闪存页地址,并通过ABF滤掉部分伪闪存页地址达到较精确地址定位,从而降低闪存访问次数,提高系统性能.与已有类似方法相比,MIBF的查询地址定位精度提高,内存和闪存访问次数降低明显,插入和查询性能显著提升.  相似文献
5.
谢沛东  武延军 《计算机应用》2015,35(1):99-102,114
Key-Value存储系统在各种互联网服务中被广泛使用,但现有的Key-Value存储系统通常在用户态空间设计和实现,因为频繁的模式切换和上下文切换,导致访问接口、事务处理效率不高,在高并发、低延迟的数据存储需求中尤为突出.针对该问题,给出了一个内核态Key-Value存储系统的实现——KStore:提供内核空间的索引和内存分配机制,并在此基础上,通过基于内核Socket的远程接口以及基于文件系统的本地接口,保证了KStore的低延迟;同时,通过基于内核多线程的并发处理机制,保证了KStore的并发性.实验结果表明,与Memcached相比,KStore在实时性和并发性方面都取得显著优势.  相似文献
6.
介绍基于键值存储的优点以及发展趋势,提出键值存储模型中支持事务的方法。新型的键值存储数据库应该具备传统数据库的事务能力,新型数据库实现事务控制,需要与传统关系型数据库不同的策略,本文描述使用写前日志WAL(Write-ahead Log)和并发版本系统CVS(Concurrent Versions System)的事务控制,满足ACID特性。  相似文献
7.
随着云计算的发展,云数据库的重要性和价值日益显现。介绍了云数据库的特性、影响、相关产品。详细讨论了云数据库领域的研究问题,包括数据模型、系统体系架构、事务一致性、编程模型、数据安全、性能优化和测试基准等。最后讨论了云数据库未来的研究方向。  相似文献
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