【摘 要】
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随着用户数和业务规模的高速增长,电信企业每天产生的信令监测数据高达数十TBs。传统的基于关系型数据库的数据处理方式已经不能应对如此巨大的数据量。如何高效地对信令数据
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随着用户数和业务规模的高速增长,电信企业每天产生的信令监测数据高达数十TBs。传统的基于关系型数据库的数据处理方式已经不能应对如此巨大的数据量。如何高效地对信令数据进行分析是电信业普遍存在的一个棘手问题。Hadoop包括了一个MapReduce的开源实现,可以用来构建低成本、高性能的分布式数据分析系统,从而克服单机分析系统吞吐量不足的问题。另外,Hadoop还提供了安全、可扩展的海量数据存储方案。论文基于MapReduce分布式编程模型,介绍了如何实现海量信令数据的分析。以信令监测系统产生的呼叫详细记录为数据源,设计并实现了一套完整的分布式信令分析方案,包括数据预处理、数据分析和结果输出。详细介绍了利用HIVE将信令分析作业转换为MapReduce任务的过程。论述了任务转换和结果存储的优化方法。信令分析系统内同时运行着大量作业,这些作业共享集群资源。任务调度目的是解决资源分配问题,从而提高系统效能。Hadoop默认的调度器忽略了不同作业的需求差异,可能造成一些作业永远无法获得合适的资源。本文提出了一种MapReduce环境下的最低松弛度优先(Least Laxity First, LLF)任务调度算法,解决了调度的公平性问题,并支持特殊优先级抢占。
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