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上传时间: 2021-03-23
详细说明：物联网（IoT）的快速发展使人们能够通过使用RFID传感器在室内空间中跟踪多个传感器来跟踪对象，例如，多传感器对象跟踪数据通常会产生大量记录，然后将这些记录整理成小文件并写入服务器。 但是，多传感器对象跟踪数据的小尺寸属性和高到达率将导致诸如HDFS之类的I / O性能差的系统。本文提出了一种针对HDFS存储多传感器对象跟踪数据的首个读/写优化解决方案。 特别是，我们利用分布式缓存机制和并行文件合并功能。policyto改善了HDFS的I / O性能。通过我们的设计，对象跟踪数据首先放在HDFS顶部的分布式缓存文件系统（DMFS）。 We.demonstrate thatthismechanismisabletoimprovethewritethroughputofHDFSandoutperformsexisting集中缓存-based.approaches.Inaddition，序toimprove thesearchperformanceofobjectqueriesover多传感器对象trackingdata，我们propose.aSensor-DependenceGraph（SDG）tomodelsensordependenceandfurther presentanSDG-basedalgorithmtoefficientlycluster.sensors.Theobject-trackingdatafromthesensorsinthesameclusteraremergedintothesame大型文件，whichcanreducefilescans.duringqueryprocessingandthereforeimprove searchperformance。我们进行了广泛的实验以评估建议的性能。因此，建议在磁盘写入吞吐量，内存写入吞吐量，搜索性能和传感器群集方面考虑建议的效率。
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