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摘要:本发明公开一种优化跨域数据编织计算效能的数据加速处理方法及系统,涉及大数据处理与分析技术领域,针对当前跨域数据编织计算效率低的问题,采用方案:在数据采集环节构建分布式的数据采集架构,以通过优化参数和配置各节点数据采集策略实现对原始数据的定时采集或触发采集;在数据预处理环节搭建数据压缩器,以对采集的原始数据进行数据压缩,并输出到数据编织引擎;在数据协同计算环节构建数据加速引擎,以优化数据在数据编织引擎的存储和访问路径;在数据资源调度环节构建智能调度模型,以根据计算任务的优先级、资源可用性和网络带宽,动态调整计算任务的调度策略,生成调度方案。本发明可以提升跨域数据编织过程的计算效率与传输速度。
主权项:1.一种优化跨域数据编织计算效能的数据加速处理方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、在数据采集环节,构建分布式的数据采集架构,所述分布式的数据采集架构采用分布式架构的FLink集群,通过优化TaskManager参数和配置各节点数据采集策略,实现对原始数据的定时采集或触发采集;S2、在数据预处理环节,搭建数据压缩器,所述数据压缩器采用Gzip作为数据压缩算法,对通过Flink集群采集到的原始数据进行数据压缩,并将压缩后的数据输出到Trino引擎中;S3、在数据协同计算环节,构建数据加速引擎,所述数据加速引擎采用数据缓存视图和自适应物化加速两种方式,优化数据在Trino引擎中的存储和访问路径,提升数据协同计算效率;S4、在数据资源调度环节,构建智能调度模型,所述智能调度模型根据计算任务的优先级、资源可用性和网络带宽,动态调整计算任务的调度策略,生成调度方案,随后将生成的调度方案转化为具体的执行指令,并传输给对应计算资源池中进行协同计算处理,实现计算资源的合理分配和高效利用。
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