NoSQL 기반 병렬 데이터의 증분 처리 메커니즘에 대 한 연구

NoSQL 기반 병렬 데이터의 증분 처리 메커니즘에 대 한 연구

소 류 대학

클라우드 컴퓨팅 새로운 기회를 제공 하 고 데이터 처리에 도전. 전통적인 관계형 데이터베이스 큰 데이터의 요구 사항을 충족 수 이며 분산된 비 관계형 데이터베이스는 높은 동시성 및 읽기 및 쓰기의 높은 안정성 및 고가용성의 높은 수요를 만족 시킬 수 있다. 그러나, 분산, 관계형 데이터베이스의 뛰어난 성능을 SQL 데이터 처리 기능을 희생 해 서 이다. 그러므로, 비 관계형 데이터베이스의 데이터 처리 능력을 개선 하는 중요 한 연구 주제 이다. 오프 라인 데이터 처리 및 두 가지 측면에서 온라인 데이터 처리에서 비-관계형 데이터베이스 데이터 처리 능력을 개선할 수 있습니다. 오프 라인 데이터 처리의 분야에서이 종이 비 관계형 데이터베이스와 오픈 소스 MapReduce 데이터 처리 시스템 하 둡을 결합, Hadoop 작업 구성 모듈, 데이터 조각 모듈, 데이터 입력 및 비 관계형 데이터베이스에 대 한 출력 모듈을 실현 Hadoop 직접 높은 신뢰성과 관계형 데이터베이스의 고가용성을 유지 하 고 시스템의 오프 라인 일괄 처리 기능을 향상 시켜 비 관계형 데이터베이스에 저장 된 대규모 데이터 취급할 수 있다. 온라인 데이터 처리 분야에서 분산된 다중 라인 트랜잭션 알고리즘 일련의 관계형 데이터베이스에 단일 분산된 트랜잭션 기능에 따라 스토리지 제어 프로세스를 통해 구현 됩니다. 둘째, 비슷한 트리거의 메시지 알림 메커니즘 비 관계형 데이터베이스에서 중복 열을 데이터베이스 테이블 및 등록 호출 연결 데이터베이스 시스템에 대 한 기능을 추가 하 여 구현 됩니다. 여러 줄 거래 알고리즘 및 메시지 알림 메커니즘, 증분 데이터 처리는 온라인 데이터 처리에 맞게 비 관계형 데이터베이스에 구현 됩니다. 4200000 구조적된 데이터 레코드가 포함 된 데이터 집합을 테스트 합니다.

NoSQL 기반 병렬 데이터의 증분 처리 메커니즘에 대 한 연구