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SOH(SQL over HDFS)系統(tǒng)通常將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于分布式文件系統(tǒng) HDFS(Hadoop distributed file system)中,采用 Map/Reduce 或分布式查詢引擎來(lái)處理查詢?nèi)蝿?wù).得益于 HDFS 以及 Map/Reduce 的容錯(cuò)能力和可擴(kuò)展性,SOH 系統(tǒng)可以很好地應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模的飛速增長(zhǎng),完成分析型查詢處理.然而,在處理選擇型查詢或交互式查詢時(shí),這類系統(tǒng)暴露出了性能上的缺陷.提出一種通用的索引技術(shù),可以應(yīng)用于 SOH 系統(tǒng)中,以提高其查詢處理的效率.分析了 SOH系統(tǒng)訪問(wèn) HDFS 文件的過(guò)程,指出了其中影響數(shù)據(jù)加載時(shí)間的關(guān)鍵因素.提出了 split 層和 split 內(nèi)部雙層索引機(jī)制;設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了聚集索引和非聚集索引;最后,在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn),并與現(xiàn)有基于 HDFS 的索引技術(shù)進(jìn)行了比較.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的索引技術(shù)可以有效地提高查詢處理的效率。
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