基于Kalman算法的大数据存储架构可扩展性优化算法AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于Kalman算法的大数据存储架构可扩展性优化算法
所属分类：技术论文
上传者：
文档大小：587 K
标签：Kalman算法大数据存储架构可扩展性优化
所需积分：0分积分不够怎么办？
文档介绍：为了优化大数据存储架构可扩展性能，提高大数据架构资源利用率，通过引入Kalman算法设计了一种大数据存储架构可扩展性优化算法。首先，综合考虑大数据存储架构与多核环境内存布局之间的兼容性，设计架构内存布局。其次，设计分布式共享内存协议，确保各个进程在访问共享内存时能够正确地协同工作，提高存储架构的容错性。在此基础上，利用Kalman算法，动态调整存储节点的负载，进而优化大数据存储架构，以提高其可扩展性。实验结果表明，应用该算法后，大数据存储架构的资源利用率始终高于对照组，均达到了96%以上，最高达到了98%，架构可扩展性优化效果显著，服务器资源利用更充分，大规模数据处理更高效。
现在下载
VIP会员，AET专家下载不扣分；重复下载不扣分，本人上传资源不扣分。

活动