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排序方式：

基于MapReduce的内存并行Join算法研究被引量：1: 2016年; 传统的并行Join算法缺少必要的容错能力,且数据划分不均往往导致单个线程的阻塞成为整个任务执行的瓶颈。针对以上问题,分析内存连接的各个阶段对Join算法性能的影响,提出一种可利用MapReduce的动态机制,避免了传统并行连接算法的数据任务分派不均和容错问题。算法使用MapReduce编程框架,并通过封装分块标记减少MapReduce Join执行过程中标记和排序的计算开销,使算法性能显著提高。实验结果表明,该算法在共享内存体系结构下,性能上相比已有算法有显著改进。; 李成许胤龙郭帆吴思; 关键词：数据封装 MAPREDUCE

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李成