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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
991.
992.
993.
大数据作为新的战略资源,在信息领域发挥着重要作用。大数据的检索规模往往达到十亿甚至百亿级,导致传统的查询机制效率低下成为常态。因此,提高大数据的查询效率、降低查询负担成为大数据研究的重要方面。为 此提出了一种面向批量处理的大数据检索过滤模型IMFM,介绍了其核心思想及工作原理,论证了IMFM对于多维查询的支持,并给出了IMFM的部署策略。在大数据索引结构中的适当位置部署该模型,在检索请求通过节点时对检索请求进行快速过滤,避免无关请求对节点下方索引结构的操作,从而降低检索对性能的消耗。实验证明,在大数据批量处理环境下,该模型可以有效缩短大数据一维和多维查询的路径长度,提高检索效率,大幅减轻大数据存储和处理平台的负担。 相似文献
994.
针对大数据离线分析类和交互式查询类负载,首先对这些负载的一些共性进行分析,提取出公共操作集,并对它们进行分组整理;然后在大数据平台上测试这些负载运行过程中的微体系结构特征,采用PCA和SimpleKMeans算法对这些体系结构特征参数进行降维和聚类处理。实验分析结果表明负载之间有公共的操作集,如Join和Cross Production;有些负载有相似的属性,如Difference和Projection共享相同的微体系结构特征。实验结果对于 处理器等硬件平台的设计以及应用程序的优化具有指导性的意义,并且为大数据基准测试平台的设计提供了参考。 相似文献
995.
996.
基于Spark的大数据混合计算模型 总被引:2,自引:0,他引:2
现实世界大数据应用复杂多样,可能会同时包含不同特征的数据和计算,在这种情况下单一的计算模式多半难以满足整个应用的需求,因此需要考虑不同计算模式的混搭使用。混合计算模式之集大成者当属UCBerkeley AMPLab的Spark系统,其涵盖了几乎所有典型的大数据计算模式,包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算(Spark Streaming)、数据查询分析计算(Shark)、以及图计算(GraphX)。 Spark提供了一个强大的内存计算引擎,实现了优异的计算性能,同时还保持与Hadoop平台的兼容性。因此,随着系统的不断稳定和成熟, Spark有望成为与Hadoop共存的新一代大数据处理系统和平台。本文详细研究和分析了Spark生态系统,建立了基于Spark平台的混合计算模型架构,并说明通过spark生态系统可以有效地满足大数据混合计算模式的应用。 相似文献
997.
998.
针对供水行业水表计量的信息化发展要求,本文在介绍大口径水表远传工作原理的基础上,采用可测倒流的计数装置,将水表信息传送给水表传输端站,利用网络运营商提供的GRPS网络,实现公户水表表字传输到远程抄表系统的数据库中。系统具有倒转预警功能,数据及图表统计等功能。 相似文献
999.
由于传统存储设备容量、传输带宽有限,而且设备节点扩展难、使用难、数据管理难,不足以应付不断增长的用户及数据存储要求。针对这种情况,通过对现有大数据底层支撑技术的梳理,搭建了一种基于大数据集群架构的数据管理系统,该系统为满足支持不同地域海量数据服务的需求,考虑了高性能、易用性、易扩展和可靠性等方面的因素,解决了在用户激增的情况下,较容易的通过增加硬件就完成系统的扩容,并具备异地就近服务、异地互备的能力。 相似文献
1000.
当下信息技术与教育革新的前沿,就是制定“互联网+”的行动计划,推动大数据与教育的融合,促进教育持续、健康发展,从而引领教育在新领域创造出一种新生态.文章分析了“互联网+”时域下大数据革新教育的新图景,总结出与大数据同行的学习就是未来的教育. 相似文献