并行计算框架Spark的自动检查点策略

针对现有的Spark检查点机制需要编程人员根据经验选择检查点,具有一定的风险和随机性,可能导致恢复开销较大的问题,通过对RDD属性的分析,提出了自动检查点策略,包括权重生成(WG)算法和检查点自动选择(CAS)算法.首先,WG算法分析作业的DAG结构,获取RDD的血统长度和操作复杂度等属性,计算RDD权重;然后,CAS算法选择权重大的RDD作为检查点进行异步备份,来实现数据的快速恢复.结果表明:在使用CAS算法时,不同数据集执行时间和检查点容量大小都有所增加,其中Wiki-Talk由于其计算量较大,增幅明显;使用CAS算法设置检查点后,在单点失效恢复的情况下,数据集的恢复时间较短.因此,自动检查点策略在略微增加执行时间开销的基础上,能够有效地降低作业的恢复开销.

基于建筑信息模型自动生成施工质量检查点的算法

依据国家标准,提出基于建筑信息模型(BIM)自动生成建筑工程施工质量检查点的算法.首先阐述国家标准在传统施工质量验收过程中的作用,接着深入分析IFC(industry foundation classes)数据,提出结合BIM技术改善这一过程的可能性,然后将国家标准与IFC数据关联,建立基于BIM自动生成施工质量验收检查点的算法,最后分析实现这一算法的平台和技术,并就其典型界面和应用情形进行简单说明.