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数据库有关论文范文数据库,与大数据环境下基于Hbase的分布式查询优化相关论文摘要怎么写
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如Hadoop分布式文件系统（HDFS）异构开发环境以及编程模型如Spark.（5）DSPE的查询处理流程及性能测试.DSPE可以通过标注SQL语句来查询Hbase中的表数据,并且支持为了验证HbaseDSPE在大数据环境下的查询性能,我们使用大规模的数据对HbaseDSPE进行性能测试（1000万条记录行数）,并且针对Hive以及Hbase本身进行了基准比较测试.测试环境由6台机器组成Hbase集群,并且部署HbaseDSPE,同时在Hbase集群上安装Hive,使Hbase集群其同时兼做Hive集群.我们可以从表1中看出HbaseDSPE的查询性能要胜过Hive近2.5倍.3结束语
本文设计的基于Hbase的SQL解析引擎将提供与传统SQL编程模型完全兼容的分布式查询平台,并且直接使用HBaseAPI和协处理器（Coprocessor）,从而实现向外扩展的大数据分布式处理机制.通过性能测试我们可以看HbaseDSPE相对于Hive在查询性能上的优越性,并且对于同样使用了HBaseAPI、协同处理器及自定义过滤器的Impala与OpenTSDB来说,HbaseDSPE进行相似查询的速度预期也会更快.由于使用分布式批处理查询,HbaseDSPE可支持超过1000个并发的查询任务,将大幅度提高服务器的利用率.此外,HbaseDSPE还可以应用Hbase分布式数据库的诸多高级特性,使用户对SQL查询的优化可以通过配置Hbase的各种参数来实现,而不需要进行复杂的SQL查询语句的优化.因此,基于Hbase的SQL解析引擎DSPE是值得进一步深入研究的.
HbaseDSPE未来还计划支持如Cloudera,Spark等分布式数据库以及大数据编程模型,并且逐步在大数据领域的分布式查询应用中进行推广、应用,形成开放的DSPEAPI接口,努力成为公共的大数据分布式查询解决方案.
参考文献：
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作者简介：杜晓东（1983.09-）,男,内蒙古呼和浩特人,现就职于IBM系统与科技开发中心,研发工程师,软件工程硕士学位,研究方向：云计算、大数据环境下的高性能网格计算.
作者单位：上海大学计算机工程与科学学院,上海200122
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