混合存储下的MapReduce启发式多表连接优化研究与实现

MapReduce论文 行列混合存储论文 多表连接论文 启发式连接优化论文
论文详情
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
目录第8-10页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景第10-12页
    1.2 研究现状第12-18页
        1.2.1 行、列存储结构第12-13页
        1.2.2 MapReduce 查询优化第13-15页
        1.2.3 MapReduce 连接优化第15-18页
    1.3 论文研究内容与主要贡献第18页
    1.4 本文的组织结构第18-20页
第二章 HDFS 与 MapReduce 简介第20-34页
    2.1 Hadoop 平台介绍第20-21页
    2.2 MapReduce 简介第21-27页
        2.2.1 MapReduce 计算模型第22-25页
        2.2.2 MapReduce 作业流程第25-27页
    2.3 HDFS 简介第27-29页
        2.3.1 HDFS 体系结构第27-28页
        2.3.2 HDFS Block 存储结构第28-29页
    2.4 MapReduce 连接算法第29-33页
        2.4.1 Standard Repartition Join第29页
        2.4.2 Improved Repartition Join第29-30页
        2.4.3 Broadcast Join第30-31页
        2.4.4 Replicated Join第31-33页
        2.4.5 Grouping Join第33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 混合存储下的多表连接优化设计第34-41页
    3.1 行列混合存储第34-36页
    3.2 启发式多表连接优化策略第36-38页
        3.2.1 连接模型与连接优化策略第36-37页
        3.2.2 混合连接优化策略第37-38页
    3.3 代价估计模型策略第38-39页
    3.4 实时优化策略第39-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 多表连接优化策略实现第41-60页
    4.1 定义和符号第41-42页
    4.2 启发式多表连接优化策略 MHMO第42-52页
        4.2.1 连接关系图第43-44页
        4.2.2 多表连接优化策略第44-47页
        4.2.3 混合连接优化策略实现第47-51页
        4.2.4 MHMO 与 AQUA 性能对比第51-52页
    4.3 代价估计模型实现第52-55页
        4.3.1 确定连接顺序第53-54页
        4.3.2 确定连接算法第54-55页
    4.4 实时优化实现第55-58页
        4.4.1 实时确定连接顺序第55-56页
        4.4.2 实时确定连接算法第56-58页
    4.5 本章小结第58-60页
第五章 实验验证与分析第60-69页
    5.1 实验环境第60页
    5.2 数据集第60-62页
    5.3 实验结果与评价第62-68页
        5.3.1 验证行列混合存储 PageFile第63页
        5.3.2 验证代价估计模型第63-64页
        5.3.3 验证实时优化效率第64-66页
        5.3.4 验证 MHMO 优化效率第66-68页
        5.3.5 验证 MHMO 扩展性第68页
    5.4 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69-70页
    6.2 展望第70-71页
参考文献第71-74页
攻读学位期间的研究成果目录第74-75页
致谢第75页
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