计算机科学与探索

作者：赵恒泰, 赵宇海, 袁野, 季航旭, 乔百友, 王国仁

单位：1.东北大学 计算机科学与工程学院,沈阳 110169；2.北京理工大学 计算机学院,北京 100081

关键词：分布式计算,维表关联,缓存技术,Apache Flink

基金：国家重点研发计划(2018YFB1004402);国家重点研发计划(2016YFCl401900)

分布式环境下大规模维表关联技术是当前在线大数据分析的关键技术之一,其广泛应用于实时推荐、实时分析等领域。维表关联是指将流数据和离线存储的维表数据进行关联,并根据这种关联进行数据处理。首先,对已有的维表连接技术方案进行了研究,调研了相关的优化技术和主流分布式引擎的设计路线,主要通过优化维表数据查询提高性能,但传统的优化方式受到维表规模和数据流速的限制。其次,针对已有优化技术在分布式环境下对集群整体考虑使用的不足,提出了适用于对离线的批数据和实时的流数据进行混合计算的计算模型,然后提出了一种单点读取维表数据,切分后进行分发和计算的维表关联数据方式,并优化了维表关联计算逻辑,使之能适应更高的维表规模,且不再局限于对数据的连接。最后,在流计算引擎Apache Flink上实现了提出的维表关联技术和传统维表关联技术,通过实验在阿里巴巴“双十一”产生的数据上对吞吐量和延迟进行了对比,证明了对面向分布式流计算的维表关联技术的优化的有效性。

来源：2022年第2期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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