可扩展的流数据Join处理框架

• 作者: 赛影辉 黄浩
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 连接操作 流数据 查询 分布式环境 优化
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 数据工程
• 页码范围: 33-43
• 页数: 11页
• 分类号: TP31
• 字数: 10410字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.04.007

摘要

在流数据查询过程中,join操作非常重要.单个输入流对上常有多流查询,导致了并发的数据join任务.这造成了更久的join有效时间(join window)和更大的数据流输入率,使得join操作的工作量增加.我们迫切需要一个通用(用途无关)且能高效处理多并发join任务的流数据处理机制.为此提出一个可扩展的流数据join处理框架S2J,此框架采用了数据流导向的处理模型,并将整个join操作分解为适当个数的串联的join处理单元,同时采用基于元组块的信息传输协议减少信息传输中的过载现象.该框架能有效处理θ-join,并保证join操作的实时性和结果完整性.大量实验证明了该框架的高效性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄浩	武汉大学计算机学院	22	283	9.0	16.0
2	赛影辉		2	0	0.0	0.0