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摘要:
针对传统大数据密集型的可扩展计算系统在数据源利用和数据传输方面效率不高的问题,提出基于并行流数预测的应用层吞吐量优化模型.为提高并行流数预测精度,以提高瓶颈链路的利用效率为目的,设计等效并行流数选取方式.借鉴部分C阶矩模型和完全二阶矩模型,构建全级C阶矩模型,并且设计低采样吞吐量优化框架,降低计算复杂度.在不同大小数据集上的实验结果表明,全级C阶矩并行流数的预测模型更适合大数据传输,且效率更高.
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文献信息
篇名 基于全级C阶矩模型并行流数预测的广域大数据吞吐量优化
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 C阶矩模型 二阶矩模型 大数据 并行流数预测 吞吐量
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 开发研究与工程应用
研究方向 页码范围 295-300,306
页数 7页 分类号 TP311
字数 5208字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.04.050
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 龙敏 长沙理工大学计算机与通信工程学院 40 182 8.0 11.0
2 李芝 长沙理工大学计算机与通信工程学院 1 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
C阶矩模型
二阶矩模型
大数据
并行流数预测
吞吐量
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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