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隨著大數據應用的普及,高效可擴展的數據流操作在實時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是應對大流量、低延時數據流處理任務的一種有效解決方案.然而在 Key-based 分組并行處理中,由于數據的傾斜分布及數據流本身的實時、動態和數據規模不可預知等特性,使得數據流分布并行處理系統存在持續且動態負載不均衡現象,這會造成系統時效性降低、硬件資源浪費等問題.現有的研究工作處理均衡負載有兩種方案:(1) 基于 key 粒度的遷移,使得并行處理節點負載達到均衡;(2) 基于元組粒度級別的拆分,采用隨機分發使系統均衡.前者將系統調整至給定的均衡容忍范圍內,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 Key-based 操作的正確性而增加的額外代價,如內存及網絡通信成本.綜合兩種方法,提出對 key 按需拆分、盡量合并的方法,通過輕量級均衡調整算法以及保證 Key-based 操作特性的拆分方法,使系統既能達到后者的均衡,又能減少細粒度均衡所帶來的額外代價。
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