基于内存云的探索式数据恢复策略

作者：卢学远; 钱育蓉^*

来源：计算机工程与设计, 2019, 40(01): 122-196.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2019.01.020

• 内存云
• 数据仓库
• 内存计算框架
• 数据恢复
• 增强学习

由于目前内存云(RAMCloud)平台的不稳定性,存在特定环境下固定数据恢复机制非最优解问题。针对该问题,提出一种适用于该架构下的探索式数据恢复策略。结合数据仓库Hive以及内存计算框架Spark平台,使用随机数据块,对增强学习探索式数据恢复策略与传统固定使用RAMCloud自身数据快速恢复机制的耗时做对比。实验结果表明,目前的RAMCloud版本下,使用探索式数据恢复策略,最高相对提速可达97.1%,最高相对数据恢复成功率可达21.7%。

• 单位
  新疆大学