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基于Flink的k-支配skyline体并行求解算法
被引量:
1
1
作者
孙国璋
黄山
+2 位作者
艾力卡木·再比布拉
徐浩桐
段晓东
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第1期17-27,共11页
k-支配skyline算法弱化了数据点之间的支配关系,更适合高维数据。k-支配skyline体适应于多名用户使用k-支配skyline算法查询,而现有的求解算法在时间效率和代码扩展性方面都有待提高。因此,提出了面向多用户的k-支配skyline体求解优化算...
k-支配skyline算法弱化了数据点之间的支配关系,更适合高维数据。k-支配skyline体适应于多名用户使用k-支配skyline算法查询,而现有的求解算法在时间效率和代码扩展性方面都有待提高。因此,提出了面向多用户的k-支配skyline体求解优化算法MKSSOA,该算法对每名用户的候选集和中间集分别进行存储,同时在k-支配检查过程中利用2集合中数据点出现的先后次序将候选集中的非k-支配skyline点存储到对应用户的中间集中,以便下一名用户筛选使用,这样可以减少数据点之间的比较次数,避免重复计算,从而提升查询效率。同时,提出了面向多用户的k-支配skyline体并行求解算法MKSPSA,通过Apache Flink并行处理框架有效减少了数据点的比较时间。理论研究和实验结果显示,提出的算法具有较高的效率,能很好地处理多用户k-支配skyline问题。
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关键词
k-支配
SKYLINE查询
多用户
Apache
Flink
并行查询
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职称材料
面向云环境的Flink负载均衡策略
被引量:
1
2
作者
徐浩桐
黄山
+2 位作者
孙国璋
贺菲莉
段晓东
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2022年第5期779-787,共9页
作为新一代的大数据计算引擎,Flink得到了广泛应用。Flink在云环境下进行容器化部署时,其默认任务调度算法不能感知节点的资源信息,导致即时调整负载和自主均衡能力较差,而主流的容器编排工具虽然提供了管理容器的可能性,却也未能结合Fl...
作为新一代的大数据计算引擎,Flink得到了广泛应用。Flink在云环境下进行容器化部署时,其默认任务调度算法不能感知节点的资源信息,导致即时调整负载和自主均衡能力较差,而主流的容器编排工具虽然提供了管理容器的可能性,却也未能结合Flink特点解决平衡资源利用的同时降低容器组内的通信开销问题。针对以上问题开展研究,提出了一种面向云环境的Flink负载均衡策略FLBS,综合考虑了Flink集群中算子的分布特点和容器间通信机制,以节点间通信开销和均衡负载作为评估标准。实验结果表明,与Flink默认调度策略相比,FLBS能够有效提高计算效率,提升系统性能。
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关键词
Flink
容器
通信开销
负载均衡
迁移
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职称材料
题名
基于Flink的k-支配skyline体并行求解算法
被引量:
1
1
作者
孙国璋
黄山
艾力卡木·再比布拉
徐浩桐
段晓东
机构
大连
民族大学
计算机科学与工程学院
大数据应用
技术
国家民委
重点
实验室
(
大连
民族大学
)
大连市
民族
文化
数字
技术
重点
实验室
(
大连
民族大学
)
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第1期17-27,共11页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1004402)。
文摘
k-支配skyline算法弱化了数据点之间的支配关系,更适合高维数据。k-支配skyline体适应于多名用户使用k-支配skyline算法查询,而现有的求解算法在时间效率和代码扩展性方面都有待提高。因此,提出了面向多用户的k-支配skyline体求解优化算法MKSSOA,该算法对每名用户的候选集和中间集分别进行存储,同时在k-支配检查过程中利用2集合中数据点出现的先后次序将候选集中的非k-支配skyline点存储到对应用户的中间集中,以便下一名用户筛选使用,这样可以减少数据点之间的比较次数,避免重复计算,从而提升查询效率。同时,提出了面向多用户的k-支配skyline体并行求解算法MKSPSA,通过Apache Flink并行处理框架有效减少了数据点的比较时间。理论研究和实验结果显示,提出的算法具有较高的效率,能很好地处理多用户k-支配skyline问题。
关键词
k-支配
SKYLINE查询
多用户
Apache
Flink
并行查询
Keywords
k-dominant
skyline query
multi-user
Apache Flink
parallel query
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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职称材料
题名
面向云环境的Flink负载均衡策略
被引量:
1
2
作者
徐浩桐
黄山
孙国璋
贺菲莉
段晓东
机构
大连
民族大学
计算机科学与工程学院
大数据应用
技术
国家民委
重点
实验室
(
大连
民族大学
)
大连市
民族
文化
数字
技术
重点
实验室
(
大连
民族大学
)
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2022年第5期779-787,共9页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1004402)。
文摘
作为新一代的大数据计算引擎,Flink得到了广泛应用。Flink在云环境下进行容器化部署时,其默认任务调度算法不能感知节点的资源信息,导致即时调整负载和自主均衡能力较差,而主流的容器编排工具虽然提供了管理容器的可能性,却也未能结合Flink特点解决平衡资源利用的同时降低容器组内的通信开销问题。针对以上问题开展研究,提出了一种面向云环境的Flink负载均衡策略FLBS,综合考虑了Flink集群中算子的分布特点和容器间通信机制,以节点间通信开销和均衡负载作为评估标准。实验结果表明,与Flink默认调度策略相比,FLBS能够有效提高计算效率,提升系统性能。
关键词
Flink
容器
通信开销
负载均衡
迁移
Keywords
Flink
container
communication overhead
load balancing
migration
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Flink的k-支配skyline体并行求解算法
孙国璋
黄山
艾力卡木·再比布拉
徐浩桐
段晓东
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
面向云环境的Flink负载均衡策略
徐浩桐
黄山
孙国璋
贺菲莉
段晓东
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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