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题名流式计算框架下的实时数据库分区技术研究
被引量：2
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作者
黎宇轩
范怡敏
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机构
南昌理工学院计算机信息工程学院
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出处
《信息与电脑》
2019年第11期149-150,共2页
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基金
江西省教育厅科学技术研究项目“基于数据库系统的应用与实践研究”(项目编号:GJJ171050)
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文摘
大数据技术的应用为互联网的发展提供了助力,但其也带来了极高的数据处理压力。它的应用使互联网数据呈现数量级增长。对于数据的后台管理与处置,是保障大数据的根本,尤其是云数据库的正式商用,增加了此过程的难度。基于此,采用流式计算框架,实现数据库的实时分区管理,有效提高数据库服务器的综合负载,从而达到更高效能、更高质量的数据处理。
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关键词
流式计算框架
数据库分区
技术分析
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Keywords
flow computing framework
database partitioning
technical analysis
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于流式计算框架的实时数据库分区系统
被引量：7
- 2
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作者
郭蒙雨
康宏
袁晓洁
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机构
南开大学计算机与控制工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期8-15,共8页
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基金
天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(14JCYBJC15500)
高等学校博士学科点专项科研基金(20130031120029)
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文摘
为实现大数据环境下大规模动态分区信息的高效处理,结合流式计算框架,提出一种实时数据库分区系统。采用大数据环境下的流式计算技术处理大规模动态的工作负载,设计实时数据分区算法实现数据分区的自动与即时生成,并利用流式计算框架的水平扩展机制提高系统扩展性和吞吐量。实验结果表明,该系统可在大数据环境下实现高效、实时的数据库分区,与传统分区算法相比,具有更高的分区质量和更少的分区时间。
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关键词
数据库分区
流式计算框架
大数据管理
分布式存储
动态负载
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Keywords
database partitioning
streaming computing framework
big data management
distributed storage
dynamic load
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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