摘要 | 第10-12页 |
ABSTRACT | 第12-13页 |
第一章 引言 | 第14-24页 |
1.1 研究背景 | 第14-15页 |
1.1.1 聚合查询的概念及分类 | 第14页 |
1.1.2 聚合查询的特点 | 第14-15页 |
1.2 研究问题 | 第15-17页 |
1.2.1 大规模离线近似聚合查询的快速性和准确性问题 | 第15-16页 |
1.2.2 在线的实时聚合查询的快速性和可靠性问题 | 第16页 |
1.2.3 Straggler导致聚合查询作业延迟问题 | 第16-17页 |
1.3 研究现状 | 第17-21页 |
1.3.1 大规模离线近似聚合查询技术的研究现状 | 第17-18页 |
1.3.2 在线的实时聚合查询的研究现状 | 第18-19页 |
1.3.3 Straggler消除技术的研究现状 | 第19-21页 |
1.4 研究内容与成果 | 第21-22页 |
1.5 论文框架 | 第22-24页 |
第二章 基于采样的大数据近似离线聚合查询方法 | 第24-40页 |
2.1 概述 | 第24-26页 |
2.2 聚合查询的符号化描述 | 第26-28页 |
2.3 IBML的实现架构 | 第28-29页 |
2.4 误差约束的数据采样 | 第29-31页 |
2.4.1 选择合适样本容量的理论依据 | 第30页 |
2.4.2 获取数据集的上界和下界 | 第30-31页 |
2.5 增量式样本扩容 | 第31-35页 |
2.5.1 确定bootstrap trials的个数 | 第32页 |
2.5.2 增量式的样本扩容 | 第32-35页 |
2.6 实验性能验证 | 第35-39页 |
2.6.1 实验配置 | 第35页 |
2.6.2 样本容量对聚合查询结果误差的影响 | 第35页 |
2.6.3 确定Bootstrap trials的数量 | 第35-36页 |
2.6.4 IBML的性能测试 | 第36-39页 |
2.6.5 验证IBML满足用户定义的误差范围 | 第39页 |
2.7 本章小结 | 第39-40页 |
第三章 基于索引的大数据在线实时聚合查询优化方法与实现 | 第40-55页 |
3.1 概述 | 第40-42页 |
3.2 IndexStream的设计 | 第42-47页 |
3.2.1 基于Hash Table的索引结构的缺点 | 第42-43页 |
3.2.2 IndexStream的设计思路 | 第43-44页 |
3.2.3 树型索引结构的建立 | 第44-45页 |
3.2.4 Partition内部结构的详细介绍 | 第45-47页 |
3.3 高效的并行数据获取管道 | 第47-49页 |
3.3.1 最大并行化数据获取管道 | 第47-49页 |
3.3.2 可靠的数据获取过程 | 第49页 |
3.4 在线实时聚合查询平台的实现 | 第49-51页 |
3.5 实验性能验证 | 第51-54页 |
3.5.1 IndexStream的性能测试 | 第51-53页 |
3.5.2 数据获取管道的性能检测 | 第53-54页 |
3.6 本章小结 | 第54-55页 |
第四章 大数据聚合查询任务中Straggler的缓解方法 | 第55-66页 |
4.1 概述 | 第55-56页 |
4.2 Straggler的风险预测模型 | 第56-58页 |
4.2.1 Dolly的风险预测模型 | 第56-57页 |
4.2.2 Hummer的Straggler风险预测模型 | 第57-58页 |
4.3 Hummer的设计及实现 | 第58-61页 |
4.3.1 任务落伍风险的动态更新 | 第58-59页 |
4.3.2 确定聚合查询作业中需要克隆的任务数量 | 第59-60页 |
4.3.3 Hummer的架构 | 第60-61页 |
4.4 实验性能验证 | 第61-64页 |
4.4.1 作业平均完成时间的比较 | 第61-63页 |
4.4.2 Hummer的集群资源消耗 | 第63-64页 |
4.4.3 Hummer的作业延迟风险及每个任务需要启动的副本数 | 第64页 |
4.5 本章小结 | 第64-66页 |
第五章 总结与展望 | 第66-69页 |
5.1 工作总结与主要贡献 | 第66-67页 |
5.2 研究展望 | 第67-69页 |
致谢 | 第69-70页 |
参考文献 | 第70-76页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第76-77页 |
附录A 作者在学期间的获奖情况 | 第77页 |