分布式流数据加载和查询技术优化 |
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作者姓名: | 易佳 薛晨 王树鹏 |
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作者单位: | 中国科学院信息工程研究所 北京100093,国家计算机网络与信息安全管理中心 北京100029,中国科学院信息工程研究所 北京100093 |
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基金项目: | 本文受国家自然科学基金(61271275,61202067)资助 |
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摘 要: | 分布式流查询是一种基于数据流的实时查询计算方法,近年来得到了广泛的关注和快速发展。综述了分布式流处理框架在实时关系型查询上取得的研究成果;对涉及分布式数据加载、分布式流计算框架、分布式流查询的产品进行了分析和比较;提出了基于Spark Streaming和Apache Kafka构建的分布式流查询模型,以并发加载多个文件源的形式,设计内存文件系统实现数据的快速加载,相较于基于Apache Flume的加载技术提速1倍以上。在Spark Streaming的基础上,实现了基于Spark SQL的分布式流查询接口,并提出了自行编码解析SQL语句的方法,实现了分布式查询。测试结果表明,在查询语句复杂的情况下,自行编码解析SQL的查询效率具有明显的优势。
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关 键 词: | 大数据 流处理系统 分布式流查询 查询优化 Kafka快速加载 |
收稿时间: | 2016-08-02 |
修稿时间: | 2016-12-11 |
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