Skalbar gå med bearbetning i en parallell delad-ingenting miljö kräver en partitionering politik som jämnt distribuerar bearbetningsbelastningen samtidigt minimera storleken på staten underhållna och antal meddelanden som kommuniceras. Tidigare forskning föreslår statisk partitionering system som kräver statistik i förväg. I en online- eller streamingmiljö där ingen statistik om arbetsbelastningen är känd, fungerar traditionella statiska metoder dåligt. Detta dokument presenterar en ny parallell online dataflow gå med operatör som stöder godtyckliga gå predikat. Den föreslagna operatören anpassar sig kontinuerligt till datadynamiken genom adaptive dataflow routing och tillståndsfördelning. Operatören är motståndskraftig mot data skew, upprätthåller höga genomströmningshastigheter, undviker blockerande beteende under staten repartitioning, tar en eventuell konsekvens strategi för att upprätthålla sin lokala tillstånd, och beter sig starkt konsekvent som en svart-box dataflödesoperatör. Vi bevisar att operatören säkerställer ett konstant konkurrensförhållande 3,75 i datadistribution optimalitet och att kostnaden för att bearbeta en inmatning tuple amortized konstant, med hänsyn till anpassningskostnader. Vår utvärdering visar att vår operatör överträffar toppmoderna statiska partitioneringssystem i resursutnyttjande, genomströmning och genomförandetid.
Adaptive online går med i REF föreslås i en online- eller strömmande inställning där statiska partitioneringssystem är ogenomförbara.
Scalable and Adaptive Online Joins
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}