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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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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。

DOI 0dp60w5oj2/1461769

作者侯健卫;杨波;李栓林;刘浩熙;鲁瑞

机构地区不详

出处《中国新通信》 2015年1期

关键词大数据低价值数据 HADOOP MPP

分类 [电子电信][通信与信息系统]

出版日期 2015年01月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）