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基于Spark的时态查询扩展与时态索引优化研究

作者:周亮; 李格非; 邰伟鹏; 郑啸 上海交通大学计算机科学与工程系; 上海200240; 安徽工业大学计算机科学与技术学院; 安徽马鞍山243032

摘要:时空数据库和基于集群计算的时间分析工具大多基于外存,将其应用在大数据处理场景下系统性能将迅速降低。为此,基于Spark构建一个易用且高可扩展的时态大数据查询分析系统。通过扩展Spark SQL解析器,使其能够支持类SQL形式的时态操作,运用SIMBA开源项目的方法,引入全局过滤和局部时态索引2种优化策略,使得系统能以高吞吐量及低延迟执行时态查询操作。基于时态查询效率的评估实验结果表明,在不同影响参数下,该系统的时态查询性能优于原生的Spark SQL查询处理方案。

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计算机工程

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国际刊号:1000-3428

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