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摘要:
对MapReduce下的多表连接查询进行了研究,发现由于MapReduce框架本身的局限性,造成执行效率较低。针对此问题,提出了MapReduce启发式多表连接优化方法(MapReduce based heuristic multi-join opti-mization,MHMO),为不同的连接模式启发式地推荐不同的执行算法。特别的,对于混合连接,首先将其分组为多个简单连接模式,进而定义代价模型确定各分组的最优执行顺序。结合列存储的延迟物化技术,大大提高了MapReduce 下多表连接的执行性能。最后,在数据仓库基准测试数据集TPCH 上进行了实验,验证了 MHMO的有效性。
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文献信息
篇名 混合存储下的MapReduce启发式多表连接优化
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 MapReduce 行列混合存储 延迟物化 多表连接优化
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 1334-1344
页数 11页 分类号 TP311
字数 9102字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1407036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙莉 东华大学计算机科学与技术学院 56 452 12.0 17.0
2 王梅 东华大学计算机科学与技术学院 36 264 9.0 14.0
3 邢露露 东华大学计算机科学与技术学院 1 7 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
MapReduce
行列混合存储
延迟物化
多表连接优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
2215
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4
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10748
论文1v1指导