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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异步数据聚类的方法和系统;包括:SQL查询语句解析,包括收集SQL语句、分词处理、建立词汇表、建立嵌入层;基于获取并解析后的SQL语句,采用训练好的基于在线学习算法的LSTM模型预测查询热点字段和查询热点表;获取训练好的基于在线学习算法的LSTM模型预测的查询热点字段和查询热点表,多次自动化进行异步数据聚类分析。本发明可以一定程度地避免异步聚类时产生的数据不一致问题,使得分区中的数据文件有较高的新鲜度;另外,通过优化热点数据布局,大大提高了以Hudi作为Presto引擎数据源时的查询效率。
主权项:1.一种基于热点预测的Hudi异步数据聚类的方法,其特征在于,包括:SQL查询语句解析,包括收集SQL语句、分词处理、建立词汇表、建立嵌入层;基于获取并解析后的SQL语句,采用训练好的基于在线学习算法的LSTM模型预测查询热点字段和查询热点表;获取训练好的基于在线学习算法的LSTM模型预测的查询热点字段和查询热点表,多次自动化进行异步数据聚类分析。
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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异步数据聚类的方法和系统
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