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SOH(SQL over HDFS)系統(tǒng)通常將數據存儲于分布式文件系統(tǒng) HDFS(Hadoop distributed file system)中,采用 Map/Reduce 或分布式查詢引擎來處理查詢任務.得益于 HDFS 以及 Map/Reduce 的容錯能力和可擴展性,SOH 系統(tǒng)可以很好地應對數據規(guī)模的飛速增長,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,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,可以應用于 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 HDFS 文件的過程,指出了其中影響數據加載時間的關鍵因素.提出了 split 層和 split 內部雙層索引機制;設計并實現(xiàn)了聚集索引和非聚集索引;最后,在標準數據集上進行了大量實驗,并與現(xiàn)有基于 HDFS 的索引技術進行了比較.實驗結果表明,所提出的索引技術可以有效地提高查詢處理的效率。
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