优化查询提升异构Hadoop集群性能的研究

"使用查询优化提高异构 Hadoop 集群的性能-研究论文" 这篇研究论文探讨了在异构 Hadoop 集群中如何通过查询优化来提升性能和效率。随着信息技术的发展，数据的生成速度呈指数增长，这对处理和分析这些大数据集的系统提出了更高要求。Hadoop 作为一种分布式计算框架，被广泛用于处理大规模数据，但其性能往往受到集群硬件差异性和数据分布不均等因素的影响。 论文中提出的算法系统专注于满足在 Hadoop 集群中处理受保护和歧视数据的需求。这种需求源于不同硬件和软件组件之间可能存在性能差距，导致数据处理不均衡，从而影响整体效率。论文的目标是评估新算法的有效性，并通过比较和咨询找到优化大数据场景的最优策略。 地图缩减（MapReduce）是 Hadoop 的核心计算模型，论文利用这一技术对底层或低效的 Hadoop 节点进行深入分析，以揭示可能的性能瓶颈并提供改善洞察。通过优化查询执行路径和分配，可以更有效地利用集群资源，减少不必要的数据传输和处理时间，从而提升整体性能。 在 3rd International Conference on Internet of Things and Connected Technologies (ICIoTCT) 2018 年会议上发表的这篇论文，由多位学者共同撰写，他们来自印度的不同学术机构，如 Suresh Gyan Vihar University 和 Manipal University。研究团队成员包括 Pankaj Dadheecha、Dr. Dinesh Goyal、Dr. Sumit Srivastava 和 Ankit Kumar，他们在计算机科学与工程、信息技术和计算机科学教育等领域有深厚的专业背景。 研究的焦点在于解决异构环境中 Hadoop 集群的性能问题，这不仅对于学术研究具有重要意义，也对实际的工业应用有直接价值。通过查询优化，可以更好地管理集群资源，提高大数据处理的速度和准确性，这对于依赖 Hadoop 进行数据分析的企业和组织来说是一个关键的改进方向。 这篇论文通过深入研究和实验，为 Hadoop 集群的性能优化提供了新的视角和解决方案，有助于提升大数据环境下的计算效率，降低处理成本，并推动大数据技术在各种复杂环境中的应用。