基于MapReduce的海量文本数据的并行查询技术研究

• 作者: 师金钢
• 来源期刊: 数字化用户
• 关键词: 海量文本 并行 MapReduce Hadoop
• 年，卷（期）: 2017,（41）
• 所属期刊栏目: 综合论坛
• 页码范围: 259
• 页数: 1页
• 字数: 1003字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0843.2017.41.238

摘要

对海量文本数据的查询检索,目前并没有高效方便的方法,传统方法一般是将其导入到数据库中再结合SQL语言进行处理,费时费力.本文基于MapReduce架构,给出了直接基于海量文本数据的并行查询检索算法,使用集群系统,通过多节点多任务并行处理,来实现高效的查询检索,并利用开源的Hadoop框架,对该算法进行了实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	师金钢	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	7	3	1.0	1.0