一種語義規則為指導的增量優化方法
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標簽：增量(6397)
大數據蘊含著巨大的價值．分析類查詢是獲取數據價值的一種重要手段．為及時把握分析結果的變化。查詢需要周期性地重復．為此，將不可避免地引入對舊數據的重復分析．目前，以重用歷史數據的中間結果、優化冗余計算為核心思路的增量分析技術。存在用戶透明性不佳、對歷史結果存儲位置的選擇不夠智能化等問題，對周期性增量查詢的優化效果有限，從兼顧用戶透明性和優化收益的角度出發。設計了一種以語義規則為指導的增量優化方法．該方法擴展了增量描述語法，以查詢操作符的操作語義和輸出語義指導對歷史數據存儲、合并位置的選擇，再根據代價模型和物理查詢任務的劃分位置對選擇結果進行調整，生成優化后可以在分布式計算框架（如MapReduce）周期性調度執行的物理查詢任務．以Apache Hive為基礎，實現了上述方法的原型Hivelnc．實驗結果表明：對于擴展了增量語法描述的TPC-H測試集，Hivelnc相對于優化前可以獲得平均2.93倍、最高5.78倍的加速：與經典的優化技術IncMR、Dryadlnc相比，分別可以獲得1.69倍和1.61倍的加速．
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