Mapreduce下改进Skyline的高效算法  

Improved efficient skyline algorithm based on Mapreduce

作　　者：刘建邦[1] 刘旭敏[1] 

机构地区：[1]首都师范大学信息工程学院,北京100048

出　　处：《传感器与微系统》2016年第11期116-119,共4页Transducer and Microsystem Technologies

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61272029)

摘　　要：目前基于MapReduce的Skyline算法随着维度增大会陷入维度灾难,不能高效地解决大数据条件下的计算问题。提出高效算法MRBPS,利用数据间的互不支配特性,通过一个优化轴点对数据集建立区域标识,在Map和Reduce阶段优先比较每个点的区域标识,将多维比较简化为一维比较,提高了计算效率,通过系统实验证明:此算法在大数据量时能够明显提高计算效率,与现有算法相比具有高效性和可靠性。Existing Mapreduce-based Skyline algorithms is inefficient facing large scale database,to solve this problem,an MapReduce with balanced point skyline（ MRBPS） algorithm is proposed,using incomparability of dataset,map points to different regions with a computed balanced point,simplified multi-dimensional comparison to one dimensional comparison,reduce number of tests in Map and Reduce Task. Systematic experiments prove that the algorithm is efficient in large scale database,and more efficient and reliable than existing algorithms.

关 键 词：SKYLINE查询 MAPREDUCE 大数据 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]