Abstract-Mest frekventa och dyra frågor i sociala nätverk innebär flera användare verksamhet såsom att begära de senaste tweets eller nyhetsflöden av vänner. Resultaten av sådana frågor är i hög grad beroende av de datapartitionerings- och replikeringsmetoder som antagits av de underliggande systemen. Befintliga lösningar för datadistribution i dessa system omfattar hash- eller grafbaserade metoder som ignorerar multivägsrelationerna mellan data. I detta arbete föreslår vi en ny datapartitionering och selektiv replikeringsmetod som använder tidsinformationen i tidigare arbetsbelastningar för att förutsäga framtida frågemönster. Vår metod använder den sociala nätverksstrukturen och tidsrymden hos interaktionen mellan dess användare för att konstruera en hypergraf som korrekt modellerar flera användares verksamhet. Den utför sedan samtidig partitionering och replikering av denna hypergraf för att minska frågerymden samtidigt som belastningsbalansen och I/O belastningsbegränsningarna under replikering respekteras. För att testa vår modell förbättrar vi Cassandra NoSQL-systemet för att stödja selektiv replikering och vi implementerar ett socialt nätverksprogram (en Twitter-klon) som använder vår förbättrade Cassandra. Vi utför experiment på en cloud computing-miljö (Amazon EC2) för att testa de utvecklade systemen. Jämförelse av den föreslagna metoden med hash- och förbättrade grafbaserade system visar att det avsevärt förbättrar latens och genomströmning.
Data partitionering och selektiv replikering används också tillsammans med tidsinformation i tidigare arbetsbelastningar för att förutsäga framtida frågemönster och minska frågespann REF.
Temporal Workload-Aware Replicated Partitioning for Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}