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随着大数据时代的到来,大规模数据的处理技术研究层出不穷。MapReduce计算框架的出现,暂时缓解了大数据的处理难题。虽然MapReduce能够实现大规模数据(通常为PB级甚至EB级)的高效并行处理,但在企业应用环境中,MapReduce底层架构和处理模式上的缺陷逐渐暴露出来,造成了处理效率、执行性能上的一些瓶颈。针对这些不足,结合企业实际处理需求,产生了针对MapReduce的各个方面的优化研究。文中首先阐述了MapReduce的编程模型和实现机制,然后总结了对MapReduce作业调度、实时处理、架构和服务等方面的优化研究,最后对MapReduce各种优化技术进行了总结和展望。 相似文献
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一种基于规则的OWL-S本体语法一致性维护方法 总被引：1，自引：0，他引：1
OWL-S本体语法一致性维护是语义Web服务维护工程中需要重点研究的问题.提出一个一致性维护框架指导知识工程师进行OWL-S本体语法一致性维护,定义并抽象出OWL-S本体基本变化,提出变化关联矩阵分析基本变化间的依赖关系,基于关联矩阵提出额外变化序列生成算法分析基本变化对全局的影响,并分析了算法时间复杂性.对OWL-S本体语法一致性规则进行了形式化定义,使机器能够自动检测这些规则,辅助知识工程师完成OWL-S本体语法一致性维护工作. 相似文献
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