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隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及,高效可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)流操作在實(shí)時(shí)分析處理中扮演著越來越重要的角色.分布式并行處理架構(gòu)是應(yīng)對大流量、低延時(shí)數(shù)據(jù)流處理任務(wù)的一種有效解決方案.然而在 Key-based 分組并行處理中,由于數(shù)據(jù)的傾斜分布及數(shù)據(jù)流本身的實(shí)時(shí)、動態(tài)和數(shù)據(jù)規(guī)模不可預(yù)知等特性,使得數(shù)據(jù)流分布并行處理系統(tǒng)存在持續(xù)且動態(tài)負(fù)載不均衡現(xiàn)象,這會造成系統(tǒng)時(shí)效性降低、硬件資源浪費(fèi)等問題.現(xiàn)有的研究工作處理均衡負(fù)載有兩種方案:(1) 基于 key 粒度的遷移,使得并行處理節(jié)點(diǎn)負(fù)載達(dá)到均衡;(2) 基于元組粒度級別的拆分,采用隨機(jī)分發(fā)使系統(tǒng)均衡.前者將系統(tǒng)調(diào)整至給定的均衡容忍范圍內(nèi),類似于一維裝箱的 NP 問題;后者對 key 的拆分勢必帶來新的為維護(hù) Key-based 操作的正確性而增加的額外代價(jià),如內(nèi)存及網(wǎng)絡(luò)通信成本.綜合兩種方法,提出對 key 按需拆分、盡量合并的方法,通過輕量級均衡調(diào)整算法以及保證 Key-based 操作特性的拆分方法,使系統(tǒng)既能達(dá)到后者的均衡,又能減少細(xì)粒度均衡所帶來的額外代價(jià)。
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