摘要 : 本文围绕数据湖应用背景下海量数据的高性能存取需求,以新型数据存储模型和分布式存储及缓存机制为目标,通过对数据湖存储结构、数据访问模式和数据处理方法进行分析,开展数据湖存取性能优化问题研究.首先,结合数据湖系统中的文件系统存储方式,设计了... 展开 本文围绕数据湖应用背景下海量数据的高性能存取需求,以新型数据存储模型和分布式存储及缓存机制为目标,通过对数据湖存储结构、数据访问模式和数据处理方法进行分析,开展数据湖存取性能优化问题研究.首先,结合数据湖系统中的文件系统存储方式,设计了一种基于列式存储的数据存储结构,并通过索引优化技术提高数据访问速度.其次,针对数据湖中常用的批处理和流处理这两种访问模式,提出了一种基于数据分区和缓存机制的访问优化方案,以提高数据访问的效率和稳定性.最后,针对数据湖在大规模数据情况下更新和增量计算出现的计算时间长问题,提出了一种基于Spark并行计算和分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)的数据处理方案,以提高数据处理的速度和可靠性.实验结果表明,本文提出的数据湖存储性能优化技术相对于现有方法能够有效地提高数据的存储、访问和处理效率. 收起