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基于云边多数仓架构和代价预测模型的查询调度: 收藏
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引用; 《大数据》2025年第1期11卷 150-166页; 作者：高叙宁杨松李明哲张岩峰东北大学医学与生物信息工程学院辽宁沈阳110169 沈阳市纪检监察大数据监督保障中心辽宁沈阳110179 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169; 随着云计算和大数据的发展,传统的本地数据仓库面临着扩容困难、数据处理效率低下的问题,由此云边架构的数据仓库应运而生。该架构的数据仓库分布在云中心和边缘端,使数据存储和处理更加灵活,在保证查询效率的前提下,为数据安全、数据...; 随着云计算和大数据的发展,传统的本地数据仓库面临着扩容困难、数据处理效率低下的问题,由此云边架构的数据仓库应运而生。该架构的数据仓库分布在云中心和边缘端,使数据存储和处理更加灵活,在保证查询效率的前提下,为数据安全、数据隐私和跨地域数据共享等业务提供支持。设计基于云边多数仓的调度框架,集成以机器学习技术为核心的查询代价预测模型,实现了在多个查询粒度上的云边协同执行和云边择优执行,提高了系统的整体性能和查询效率。此外,提出了有利于查询代价信息增强的多特征融合和特征筛选方法。此调度框架和优化算法在SSB和TPC-DS数据集上均表现出显著的性能提升,为云边多数仓架构下的数据仓库查询调度提供了有效的解决方案。; 来源：详细信息评论

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