基于新型存储的大数据存取优化技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61672479
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

How to efficiently store big data and support real-time big data processing and analysis has been the most critical issue in the development of big data technologies. As existing technologies including relational databases, Hadoop, and in-memory databases fail to solve this problem, we present in this proposal a new idea that aims at proposing a novel type of storage architecture to realize efficient big data storage and management. Particularly, based on the challenges of efficient storage and real-time processing in big data storage and management, we will focus on storage class memories, represented by phase change memory (PCM), and study new-storage-based big data storage architecture, distributed memory file systems, and big data storage management. Specially, we will investigate some key issues such as PCM-based new storage architecture, random access technologies on distributed hybrid memories, and heterogeneous cache management for new storage architecture. Consequently, we will construct a prototype system for big data access optimization and conduct performance evaluation with real applications. This project is expected to provide fundamental theories and technologies for new-storage-based big data storage and management and advance the development of big data researches.
如何高效地存储大数据并支持实时大数据处理与分析是大数据技术发展所面临的首要问题。由于现有的关系数据库技术、Hadoop技术、内存数据库技术等都不能很好地解决这一问题,因此本项目提出了在新型存储架构上进行创新和突破进而实现高效大数据存储和管理的思路。具体而言,本项目将以相变存储器(PCM)为代表的存储级主存(SCM)技术为切入点,针对大数据存储与管理中的高效存储、实时处理等方面存在的挑战,研究基于新型存储的大数据存储架构、基于新型存储的分布式内存文件系统、基于新型存储的大数据存储管理机制等核心问题,重点突破基于PCM的新型存储架构、分布式混合内存的随机访问技术、基于新型存储架构的异质缓存管理等关键技术,最终构建基于新型存储的大数据存取优化原型系统,并结合实际应用需求开展验证工作,从而为新型存储架构下的大数据存储与管理提供基础理论和技术支撑,同时促进大数据研究的进一步发展。

结项摘要

如何高效地存储大数据并支持实时大数据处理与分析是大数据技术发展所面临的首要问题。由于现有的关系数据库技术、Hadoop技术、内存数据库技术等都不能很好地解决这一问题,因此本项目提出了在新型存储架构上进行创新和突破进而实现高效大数据存储和管理的思路。本项目针对大数据存储与管理中的高效存储、实时处理等方面存在的挑战,提出了基于新型存储的大数据存储架构,设计了基于新型存储的分布式内存文件系统,并针对基于新型存储的索引、存储管理、查询优化等问题开展了深入研究,提出了一系列创新的设计,并最终构建了异构混合内存模拟系统、大数据存取性能验证系统、基于NVM的键值数据库系统等原型系统进行了实验验证,从而为新型存储架构下的大数据存储与管理提供基础理论和技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(1)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(22)
专利数量(0)
基于新型存储的大数据存储管理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    大数据
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    金培权
  • 通讯作者:
    金培权
Energy-Efficient Task Scheduling for CPU-Intensive Streaming Jobs on Hadoop
Hadoop 上 CPU 密集型流作业的节能任务调度
  • DOI:
    10.1109/tpds.2018.2881176
  • 发表时间:
    2019-06
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
  • 影响因子:
    5.3
  • 作者:
    Jin Peiquan;Hao Xingjun;Wang Xiaoliang;Yue Lihua
  • 通讯作者:
    Yue Lihua
非易失性内存友好的线性哈希索引——NVM-LH
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020-12
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤晨;黄国锐;金培权
  • 通讯作者:
    金培权
NVM+DRAM混合内存架构下的连接算法优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗永平;金培权
  • 通讯作者:
    金培权
面向绿色数据中心的能耗有效查询优化技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邢宝平;吕梦圆;金培权;黄国锐;岳丽华
  • 通讯作者:
    岳丽华

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

DBPower:面向绿色数据库系统的能耗有效性测试
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    金培权;杨濮源;陈恺萌;岳丽华
  • 通讯作者:
    岳丽华
基于互联网的商业机构名识别研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    情报学报,
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘彦宏;金培权;赵洁
  • 通讯作者:
    赵洁
一种自适应的闪存存储管理方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    小型微型计算机系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    岳丽华;向小岩;金培权;刘沾沾;YUE Li-hua;XIANG Xiao-yan;JIN Pei-quan;LIU Zhan-zhan
  • 通讯作者:
    LIU Zhan-zhan
一种基于特征演变的新闻话题演化挖掘方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张晖;金培权;岳丽华;戴文锴
  • 通讯作者:
    戴文锴
面向室内空间的移动对象数据管理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    金培权;汪娜;张晓翔;岳丽华
  • 通讯作者:
    岳丽华

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

金培权的其他基金

面向异构混合内存的NVM感知索引及自适应学习方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    56 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向室内空间的移动对象数据库关键技术研究
  • 批准号:
    61379037
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    76.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于时空语义的Web信息检索研究
  • 批准号:
    60776801
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    26.0 万元
  • 项目类别:
    联合基金项目
基于本体和约束理论的统一时空数据模型研究
  • 批准号:
    60403020
  • 批准年份:
    2004
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码