基于MapReduce的内存并行Join算法研究

传统的并行Join算法缺少必要的容错能力,且数据划分不均往往导致单个线程的阻塞成为整个任务执行的瓶颈。针对以上问题,分析内存连接的各个阶段对Join算法性能的影响,提出一种可利用MapReduce的动态机制,避免了传统并行连接算法的数据任务分派不均和容错问题。算法使用MapReduce编程框架,并通过封装分块标记减少MapReduce Join执行过程中标记和排序的计算开销,使算法性能显著提高。实验结果表明,该算法在共享内存体系结构下,性能上相比已有算法有显著改进。

RESEARCH ON MAPREDUCE-BASED IN-MEMORY PARALLEL JOIN ALGORITHM