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1.
随着信息技术的发展,分布式系统被广泛应用于金融、医疗等领域。其中以基于MapReduce的数据挖掘为代表的应用对隐私的保护往往有很高的要求。本文提出一个基于分布式信息流控制的MapReduce框架,用以保证MapReduce中信息的私密性和完整性,同时给出系统原型的实现。  相似文献   
2.
为了提高PageRank算法的计算效率, 提出了基于块结构划分的方法, 将网页之间的链接关系转换成网络块间的关系, 减少了map和reduce操作的调用次数, 降低了I/O传输造成的开销, 提高计算的效率。实验证明, 该方法具有一定的优越性。  相似文献   
3.
詹天晟  陈德华  乐嘉锦  王梅 《计算机应用》2014,(Z2):126-129,139
针对互联网搜索引擎环境中,基于海量搜索历史数据分析用户兴趣的问题,提出一种改进的用户兴趣模型。该模型根据用户搜索的历史数据,结合向量空间模型( VSM )和TF-IDF算法,递归地回溯出用户兴趣权重列表。为解决用户兴趣变化和时间性能的问题,该模型引入时间遗忘机制进行动态更新,并在Hadoop分布式系统架构下利用MapReduce分布式编程模型进行实现。实验结果表明,改进的用户兴趣模型的查准率和召回率都能达到50',具有较好的可行性和可用性。  相似文献   
4.
大数据的存储与分析是近年来数据库领域研究的热点,高效的索引技术是提高大数据查询分析性能的重要技术手段。在现有的数据存储模型及索引技术研究基础上,提出使用MapReduce构建列存储数据的索引。该索引技术结合MapReduce编程模型,先在Map阶段完成数据划分,然后在Reduce阶段完成数据的排序,最后在数据有序的Reduce节点上创建RB+树索引,从而减少索引创建时因为RB+树内部节点递归分裂而产生的昂贵代价和树的高度,提高数据查询的性能。通过在真实数据集上进行实验,验证了所提出方法的有效性。  相似文献   
5.
对Hadoop平台下的MapReduce现有的调度器进行分析研究。针对LATE调度算法在分配节点执行落后任务的备份任务时的不足,结合Hadoop集群的异构性和工作负载的特殊性,在LATE调度算法的基础上提出了一种改进的LATE调度算法。对该算法进行实验和性能分析,表明该算法在完成时间和负载均衡方面有很大改进。  相似文献   
6.
现如今,GPU作为一种低功耗高性能图形处理器单元,被广泛应用于高度并行化的应用程序中。其线程和内存的层次结构在诸多成功的多线程应用和科学研究中表现出巨大的优势。为了简化多GPU集群的编程模式以及更好地利用GPU的计算性能,设计并实现了一个新的基于多GPU的MapReduce并行编程框架。使用了并行虚拟文件系统(PVFS)来存储数据,考虑了动态的负载平衡和GPU相关的权重要素以达到优化系统的效率、透明性以及系统的可伸缩性的目的。在文中,将演示使用该编程模式解决地质应用的一个典型的偏移应用-叠前时间偏移(PKTM),并给出实验结果。  相似文献   
7.
Hadoop Map Reduce框架的公平调度算法以统一的固定配置文件管理计算节点上计算槽的数量,这不能保障集群负载均衡,亦不能满足不同用户的资源需求。针对公平调度算法配置方式的不足,提出一种动态反馈的调度算法。该算法结合公平调度算法预先分配的特性,能够对计算节点上的计算槽进行动态调整。实验结果表明,基于动态反馈的改进算法有效地提高了集群的执行效率。  相似文献   
8.
大数据具有规模大、深度大、宽度大、处理时间短、硬件系统普通化、软件系统开源化等特点。传统关系型数据库在对大数据进行操作时,系统性能严重下降。因此,大数据管理技术研究成为当前研究热点。分别从并行数据库,面向大数据处理的MapReduce模型,NoSQL与数据库技术的对比以及MapReduce与数据库技术相结合四个方面,对国内外的研究发展状况进行分析和评述,最后展望了未来大数据研究发展方向。  相似文献   
9.
王肇国  易涵  张为华 《软件学报》2014,25(7):1432-1447
随着互联网的发展,各种类型的数据呈爆炸式增长.通过机器学习的方法对大量数据进行实时或离线的分析,获取规律性信息,已成为各行业提升决策准确性的重要途径.因此,这些机器学习算法成为各个数据中心运行的主要应用.然而,随着数据规模的增大和数据中心面临的能耗问题的突出,如何实现这些算法的低功耗处理,已成为实现绿色数据中心亟待解决的关键问题之一.为了实现对这些机器算法的绿色计算,首先对运行在数据中心中的关键算法进行了深入的分析,并观察到在这些算法中存在大量的冗余计算.在此基础上,设计和实现了一种面向数据中心典型应用的低功耗调度策略.该算法通过对不同计算部分的输入数据进行匹配来判断计算过程中的冗余部分,并对算法进行调度.实验数据显示,对于数据中心的两种典型应用k-means和PageRank,该算法可以实现23%和17%的能耗节约.  相似文献   
10.
针对模糊C均值算法需要不断迭代来计算样本数据的隶属度值以及聚类中心的特点,利用MapReduce模型解决海量数据下的模糊C均值问题,进而提出高效的模糊C均值算法。在Map阶段和Reduce阶段分别完成隶属度和聚类中心的计算,每次迭代都需要启动一次完整的MapReduce执行过程。通过多次迭代计算出隶属度值以及聚类中心,并更新聚类中心文件,供下一轮作业使用,重复执行这一过程直至得到最终聚类结果。实验结果表明,该算法能够有效减少MapReduce计算过程中的迭代次数,从而提高整体执行效率。  相似文献   
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