[发明专利]内存计算的缓存优化方法有效
申请号: | 201310531246.7 | 申请日: | 2013-11-01 |
公开(公告)号: | CN103631730A | 公开(公告)日: | 2014-03-12 |
发明(设计)人: | 陈康;艾智远;冯琳;周佳祥 | 申请(专利权)人: | 深圳清华大学研究院 |
主分类号: | G06F12/12 | 分类号: | G06F12/12 |
代理公司: | 深圳市鼎言知识产权代理有限公司 44311 | 代理人: | 孔丽霞 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山区高*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 发明提供一种内存计算的缓存优化方法,该方法包括:在Spark源程序中插入监听代码,对应用程序进行动态语义分析以构造DAG图;计算DAG中各顶点出度并筛选出出度大于1的顶点对应的RDD,筛选出的RDD为需要缓存至内存的RDD;根据贪心算法调整Action的执行顺序以优化RDD数据计算的访问顺序;计算RDD的权重,根据内存替换算法决定内存中被替换出的RDD;及根据多级缓存算法决定如何处理被替换出的RDD。应用本发明所述内存计算的缓存优化方法,无需程序员在编程时考量内存使用以及显示指定加载内存的RDD,降低程序员的编程负担,同时提高了内存的利用率进而提升大数据处理的速度。 | ||
搜索关键词: | 内存 计算 缓存 优化 方法 | ||
【主权项】:
一种内存计算的缓存优化方法,其特征在于,该方法包括:构造DAG步骤:在Spark的源程序代码中插入监听代码,以样本数据作为输入预先执行应用程序,对应用程序进行动态语义分析,获取所有RDD函数操作的输入RDD ID、操作类型、输出RDD ID,根据获取的信息构造DAG;筛选RDD步骤:遍历上述DAG,计算各顶点的出度,筛选出出度大于1的顶点对应的RDD并建立RDD集合S,该集合S中的RDD为需要缓存至内存中的RDD;Action执行顺序调整步骤:调整上述RDD集合S中所有RDD的Action执行顺序,以优化需要缓存至内存的RDD数据计算的访问顺序;RDD权重计算步骤:计算所述RDD集合S中所有RDD的权重;RDD替换步骤:当输入真正的作业数据执行应用程序时,根据优化的RDD数据计算的访问顺序,依次将RDD缓存至内存,若内存已满,根据内存替换算法决定从内存中被替换出的RDD;RDD处理步骤:根据多级缓存算法确定被替换出的RDD是直接丢弃还是存储至磁盘。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳清华大学研究院,未经深圳清华大学研究院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201310531246.7/,转载请声明来源钻瓜专利网。