【摘 要】
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针对海量数据在传统数据集成方式中性能不佳、效率低下问题,提出了一种集中式基于数据空间的优化方案.首先,把平台数据归类为静态数据与动态数据,以解决传统集成方式中数据量
【机 构】
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河源职业技术学院电子与信息工程学院
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针对海量数据在传统数据集成方式中性能不佳、效率低下问题,提出了一种集中式基于数据空间的优化方案.首先,把平台数据归类为静态数据与动态数据,以解决传统集成方式中数据量过大、数据种类混乱,不利平台的实时响应;其次,通过主/从分离的读写方式有效降低静态数据机器上的节点负载,有效提升读写能力;再次,集群分片存储方式极大改善了平台对动态数据处理能力.与联机事务分析(OLAP)集成方式相比,本方案依托数据切片、配置式数据源管理,更加灵活、轻巧,能更好地适应复杂的数据环境,适合中小企业对海量数据运维的需求.
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