基于Flink的多表连接计算性能优化算法研究
5星 · 超过95%的资源 需积分: 8 178 浏览量
更新于2024-09-05
收藏 687KB PDF 举报
"面向Flink的多表连接计算性能优化算法"
面向Flink的多表连接计算性能优化算法是分布式计算引擎Flink中的一个重要研究方向。Flink作为一个基于内存的高性能计算引擎,已经被广泛应用到大规模数据分析处理领域。然而,在Flink中执行多表连接操作时,存在着一些性能瓶颈问题,例如连接算法需要shuffle的数据量过大、无法充分发挥Flink基于线程的轻量级计算模型的性能优势等。
因此,本文提出了优化连接并行度的MultiBushyTree算法和优化星型连接的SemiJoin算法,以提高多表连接计算的性能。MultiBushyTree算法可以尽可能提高多表连接计算的并行度,减少作业运行时间和星型连接中的网络IO代价。SemiJoin算法可以大大减少需要shuffle的数据量,提高多表连接计算的效率。
在分布式计算引擎Flink中,多表连接是常见的一种操作,提升Flink多表连接的性能可以加速数据处理和分析的速度。然而,直接将现有的多表连接优化算法应用到Flink上会带来两个问题:(1)现有算法不能充分发挥Flink基于线程的轻量级计算模型的性能优势;(2)连接算法需要shuffle的数据量过大。
为了解决这些问题,本文提出了优化连接并行度的MultiBushyTree算法和优化星型连接的SemiJoin算法。MultiBushyTree算法可以尽可能提高多表连接计算的并行度,减少作业运行时间和星型连接中的网络IO代价。SemiJoin算法可以大大减少需要shuffle的数据量,提高多表连接计算的效率。
在实验中,我们使用TPC-H数据集对提出的算法进行了实验,结果表明提出的算法可以有效提高多表连接计算的并行度,缩短作业运行时间,减小星型连接中的网络IO代价。
本文提出的优化连接并行度的MultiBushyTree算法和优化星型连接的SemiJoin算法可以提高Flink多表连接计算的性能,提高数据处理和分析的速度,减少作业运行时间和星型连接中的网络IO代价。
知识点:
1. 分布式计算引擎Flink已经被广泛应用到大规模数据分析处理领域。
2. 多表连接是Flink常见的一种操作,提升Flink多表连接的性能可以加速数据处理和分析的速度。
3. 直接将现有的多表连接优化算法应用到Flink上会带来两个问题:(1)现有算法不能充分发挥Flink基于线程的轻量级计算模型的性能优势;(2)连接算法需要shuffle的数据量过大。
4. 优化连接并行度的MultiBushyTree算法可以尽可能提高多表连接计算的并行度,减少作业运行时间和星型连接中的网络IO代价。
5. 优化星型连接的SemiJoin算法可以大大减少需要shuffle的数据量,提高多表连接计算的效率。
6. 提出的算法可以有效提高多表连接计算的并行度,缩短作业运行时间,减小星型连接中的网络IO代价。
2021-06-21 上传
2021-05-19 上传
2019-08-29 上传
2021-06-10 上传
2022-05-16 上传
2021-01-07 上传
2018-06-29 上传
2009-12-13 上传
weixin_38507121
- 粉丝: 10
- 资源: 928
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手