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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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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