| 基于Kalman算法的大數據存儲架構可擴展性優化算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
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| 文檔大小：587 K | |
| 標簽： Kalman算法 大數據存儲架構 可擴展性優化 | |
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| 文檔介紹：為了優化大數據存儲架構可擴展性能，提高大數據架構資源利用率，通過引入Kalman算法設計了一種大數據存儲架構可擴展性優化算法。首先，綜合考慮大數據存儲架構與多核環境內存布局之間的兼容性，設計架構內存布局。其次，設計分布式共享內存協議，確保各個進程在訪問共享內存時能夠正確地協同工作，提高存儲架構的容錯性。在此基礎上，利用Kalman算法，動態調整存儲節點的負載，進而優化大數據存儲架構，以提高其可擴展性。實驗結果表明，應用該算法后，大數據存儲架構的資源利用率始終高于對照組，均達到了96%以上，最高達到了98%，架構可擴展性優化效果顯著，服務器資源利用更充分，大規模數據處理更高效。 | |
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