基于Alluxio远程场景下缓存策略的优化

• 作者: 张展 温东新 董文菁
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据块 关联规则 Alluxio 数据预取 数据替换
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 3025-3028
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.10.033

摘要

当今时代数据呈现出指数级增长效应,更多的组织采用多数据中心和分布式来存储数据,Alluxio作为以内存为中心的虚拟分布式存储系统,整合了底层大数据生态系统.在Alluxio与底层存储结合的远程场景中,由于网络的延迟,使得I/0速度成为影响对外服务的重要因素之一.针对以上研究提出一种基于Alluxio远程场景下的缓存策略CPR,利用存储系统中数据块之间的关联性指导数据预取与替换,采用分组思想提高关联规则的利用率,启用后台线程实时更新规则集,并通过仿真实验验证策略的有效性.仿真结果表明,CPR策略指导下的I/O性能要优于Alluxio现有的缓存策略和一些基于数据块间关联规则的缓存策略.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温东新	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	24	167	8.0	12.0
2	张展	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	37	138	6.0	8.0
3	董文菁	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	2	7	2.0	2.0