I takt med att antalet sensorer som genomsyrar våra liv ökar (t.ex. miljösensorer, telefonsensorer osv.).) blir den effektiva hanteringen av massiva mängder sensordata allt viktigare. Den oändliga naturen av sensordata utgör en allvarlig utmaning för frågebehandling även i ett moln infrastruktur. Traditionella system för hantering av råsensordata baserade på relationsdatabaser saknar skalbarhet för att effektivt kunna hantera storskaliga sensordata. På så sätt blir distribuerade värdekedjor i molnet ett utmärkt verktyg för att hantera sensordata. Hantering av sensordata för modellvyer, som lagrar sensordata i form av modellerade segment, ger de ytterligare fördelarna med datakomprimering och interpolering av värde. För närvarande finns det dock inga tekniker för indexering och/eller frågeoptimering av modell-vysensordata i molnet; full bord scan behövs för frågebehandling i värsta fall. I detta dokument föreslår vi ett innovativt index för modellerade segment i värdebutiker, nämligen KVI-index. KVI-index består av två intervallindex på tids- och sensorvärdesmåtten, av vilka var och en har ett in-minnessökträd och en sekundär lista materialiserad i nyckelvärdeslagret. Därefter introducerar vi en KVI-index-Scan-MapReduce-hybridstrategi för att utföra effektiv frågebehandling på modellerade dataströmmar. Som bevisats av en rad experiment på en privat molninfrastruktur, vår strategi överträffar i fråge-responstid och index-uppdatering effektivitet både Hadoop-baserad parallellbehandling av råsensordata och flera alternativa indexering metoder för modell-view data.
Med hjälp av ett in-minne trädbaserat index, en distribuerad nyckelvärdeslager och MapReduce REF gör det möjligt att lagra segment och ställa frågor i ett distribuerat system.
Efficient Indexing and Query Processing of Model-View Sensor Data in the Cloud
{'venue': 'Big Data Res.', 'journal': 'Big Data Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}