基于MPP和Hadoop的低价值密度结构数据联合处理方法的设计与实现 |
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引用本文: | 侯健卫,杨波,李栓林,刘浩熙,鲁瑞.基于MPP和Hadoop的低价值密度结构数据联合处理方法的设计与实现[J].中国新通信,2015(1). |
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作者姓名: | 侯健卫 杨波 李栓林 刘浩熙 鲁瑞 |
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作者单位: | 中国移动通信集团公司山西分公司 |
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摘 要: | 针对当前RDBMS、MPP等关系型数据管理系统在处理低价值密度数据过程中的诸多不足,提出了一种基于MPP和Hadoop的海量低价值密度的机构化数据处理方案。该方案通过结合MPP和Hadoop技术解决了目前处理手段 I/O性差的问题,并在很大程度上提高了系统的可扩展性;同时,该方案明显降低了低价值密度数据的分析成本,具有明显的经济意义。实验结果表明:该方案能够用于处理海量低价值密度数据,解决目前低价值密度数据操作方案I/O性能低、读写响应慢、价格高昂等缺点,达到设计要求。
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关 键 词: | 大数据 低价值数据Hadoop MPP |
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