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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明涉及一种基于热点预测的Hudi异步压缩的方法和系统，包括：步骤一：将原始数据入湖和更新操作后的数据入湖；步骤二：数据入湖后，获取数据集；步骤三：基于获取的时间戳和数据操作的次数，采用训练好的LSTM模型预测热点时间段和非热点时间段；步骤四：基于训练好的LSTM模型输出的预测热点时间段和非热点时间段，执行数据异步压缩。本发明兼顾提升查询效率和获得较新的数据。解决了MOR表默认同步压缩会造成计算资源浪费的问题，以实现计算资源负载均衡，提高了资源利用率。
主权项：1.一种热点预测的Hudi异步压缩的方法，其特征在于，包括：步骤一：将原始数据入湖和更新操作后的数据入湖；步骤二：数据入湖后，获取数据集，包括：Hudi的Timeline生成相应的Instant，记录了本次操作的具体类型、时间戳和状态，并保存在.deltacommit文件中；获取.deltacommit文件，并通过.deltacommit文件名获取时间戳；步骤三：基于获取的时间戳和数据操作的次数，采用训练好的LSTM模型预测热点时间段和非热点时间段；步骤四：基于训练好的LSTM模型预测输出的多个非热点时间段，多次执行数据异步压缩。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 齐鲁工业大学(山东省科学院) 一种基于热点预测的Hudi异步压缩的方法和系统
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