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基于Spark的空间范围查询索引研究
被引量:
5
1
作者
陈业斌
刘娜
+1 位作者
徐宏
刘敏
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第2期96-101,共6页
由于传统的数据处理系统的数据存储与数据处理能力有限,不能满足处理大量数据的需求。为了发挥数据的价值,高效、高性能地处理大量数据集,提出基于Spark系统结合SIMBA的思路共同建立的大数据分析处理系统,基于Spark SQL的查询方式进行检...
由于传统的数据处理系统的数据存储与数据处理能力有限,不能满足处理大量数据的需求。为了发挥数据的价值,高效、高性能地处理大量数据集,提出基于Spark系统结合SIMBA的思路共同建立的大数据分析处理系统,基于Spark SQL的查询方式进行检索;在Spark中嵌入索引管理机制,将其封装在RDD内,用于提高查询效率;通过建立线段树存储数据的方式提高数据检索的效率。对于数据预处理时采用Range Partitioner分区策略的方式对数据进行分区,基于全局过滤和局部索引进行查询。保证该系统在进行查询操作时能够保持高吞吐量和低延迟特性,提高查询效率。
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关键词
Spark系统
大数据
范围
查询
SparkSQL组件
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职称材料
题名
基于Spark的空间范围查询索引研究
被引量:
5
1
作者
陈业斌
刘娜
徐宏
刘敏
机构
安徽工业大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第2期96-101,共6页
基金
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2015A130)
文摘
由于传统的数据处理系统的数据存储与数据处理能力有限,不能满足处理大量数据的需求。为了发挥数据的价值,高效、高性能地处理大量数据集,提出基于Spark系统结合SIMBA的思路共同建立的大数据分析处理系统,基于Spark SQL的查询方式进行检索;在Spark中嵌入索引管理机制,将其封装在RDD内,用于提高查询效率;通过建立线段树存储数据的方式提高数据检索的效率。对于数据预处理时采用Range Partitioner分区策略的方式对数据进行分区,基于全局过滤和局部索引进行查询。保证该系统在进行查询操作时能够保持高吞吐量和低延迟特性,提高查询效率。
关键词
Spark系统
大数据
范围
查询
SparkSQL组件
Keywords
Spark system
Big data
Range queries
Components of Spark SQL
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Spark的空间范围查询索引研究
陈业斌
刘娜
徐宏
刘敏
《计算机应用与软件》
北大核心
2018
5
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