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J-GLOBAL ID：201802236349575458   整理番号：18A1744781

HBaseによるサポートの頻繁な更新とマルチユーザが並行するR木【JST・京大機械翻訳】

R-tree for Frequent Updates and Multi-user Concurrent Accesses Based on HBase

著者 (5件)： Wang Botao (東北大学計算机科学与工程学院 沈陽110169) ,  Liang Wei (東北大学計算机科学与工程学院 沈陽110169) ,  Zhao Kaili (東北大学計算机科学与工程学院 沈陽110169) ,  Zhong Hanhui (東北大学計算机科学与工程学院 沈陽110169) ,  Zhang Yuqi (東北大学計算机科学与工程学院 沈陽110169)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 45  号： 7  ページ： 42-52  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 位置サービスに基づくアプリケーションは,大規模データ時代に入っており,位置サービスに基づく伝統的技術の拡張性と性能の課題に直面している。クラウドコンピューティング技術は,大きなデータ処理の基礎であり,索引は,質問最適化のための重要な方法である。現在、すでに大量の研究成果が存在しているが、HBase上のサポートの頻繁な更新とマルチユーザが合併するR木の索引がない。モバイルオブジェクトインデックスの頻繁な更新とマルチユーザ同時性の要求に照準を定めて,本論文は,HBaseに基づくサポート頻繁な更新とマルチユーザーの並行Rツリーインデックスを提案して,それはモバイルオブジェクトのグリッドだけを含んで,頻繁な更新問題を避けることができた。さらに,HBaseのデータとデータ分割の組織および読み書き特性に基づいて,R木のノードを再構成し,グリッドZ-orderを符号化し,それにより,HBaseの読み書き操作を減らし,そして,クエリの効率を改善した。最後に,ZooKeeperの分散読み書きに基づく最適化戦略を提案し,索引のスループットを改善した。実験結果は,グリッドインデックスと比較して,提案した戦略の質問スループットが25%50%増加し,更新スループットが同一のオーダーであり,分散共有ロックインデクシングと比較して,分散読込み索引のスループットが40%増加したことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応用プログラム ,  携帯電話 ,  同時性 ,  再構成 ,  最適化 ,  取替問題 ,  データ処理 ,  *スループット
準シソーラス用語： クエリー ,  クエリ最適化 ,  クラウドコンピューティング ,  大規模データ ,  *Rツリー ,  *マルチユーザ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 更新 ,  マルチユーザ ,  並行 ,  R木