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摘要:
在大规模离线数据的分析场景中,由于元数据库被频繁访问造成的性能瓶颈导致集群计算速度急剧下降.典型的Hadoop平台多基于磁盘进行数据读写,磁盘的读写速度又明显不如内存.针对这种情况,本文基于Hadoop平台,结合对其他分布式缓存的研究,提出了一种新的分布式缓存技术来加快数据的计算速度,从而提高数据的计算时效性.实验结果表明应用于Hadoop的MMap内存模型能极大地提升了集群的计算速度.该模型能有效将文件映射到内存区域,减少内核与用户空间来回拷贝数据,同时数据异步式追加方式不会阻塞计算进程,能有效提升集群整体的计算能力.
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文献信息
篇名 基于Hadoop分布式缓存的研究与实践
来源期刊 智能计算机与应用 学科 工学
关键词 Hadoop 分布式 缓存
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 29-32
页数 4页 分类号 TP392
字数 3489字 语种 中文
DOI
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 王绍宇 东华大学计算机科学与技术学院 12 76 4.0 8.0
2 梁晓杰 东华大学计算机科学与技术学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
Hadoop
分布式
缓存
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
智能计算机与应用
双月刊
2095-2163
23-1573/TN
大16开
哈尔滨市南岗区繁荣街155号(哈工大新技术楼916室)
14-144
1985
chi
出版文献量(篇)
6183
总下载数(次)
26
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