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GPU上基于Hadoop的高效连接操作算法研究

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GPU上基于Hadoop的高效连接操作算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章绪论第8-21页
  1.1 课题背景及研究的目的和意义第8-9页
    1.1.1 课题的来源第8页
    1.1.2 课题研究的背景和意义第8-9页
  1.2 连接操作加速的发展概况第9-20页
    1.2.1 连接操作的分类第10-11页
    1.2.2 Map-Reduce实现连接操作第11-16页
    1.2.3 新硬件加速连接操作的发展第16-20页
  1.3 本文的主要研究内容第20-21页
第2章背景知识第21-26页
  2.1 引言第21页
  2.2 GPU第21-23页
  2.3 CUDA第23-24页
  2.4 图像处理器加速适用条件第24-25页
  2.5 本章小结第25-26页
第3章基于GPU的等值连接操作第26-40页
  3.1 引言第26页
  3.2 数据预过滤第26-30页
  3.3 数据预处理第30-34页
    3.3.1 映射第30-31页
    3.3.2 行列转换第31-34页
  3.4 GPU加速等值连接操作第34-38页
    3.4.1 基于GPU的嵌套循环连接第34-36页
    3.4.2 基于GPU的哈希连接第36-37页
    3.4.3 对连接结果尺寸的估计第37-38页
    3.4.4 线程层次第38页
  3.5 GPU与MAP-REDUCE的结合第38页
  3.6 本章小结第38-40页
第4章基于GPU的非等值连接操作第40-46页
  4.1 引言第40页
  4.2 数据预处理第40-44页
    4.2.1 经典Map-Reduce处理非等值连接算法第40-41页
    4.2.2 改进Map-Reduce处理非等值连接算法第41-44页
  4.3 本章小结第44-46页
第5章基于GPU的连接实验第46-55页
  5.1 引言第46页
  5.2 嵌套循环连接第46-49页
    5.2.1 与单一GPU下嵌套循环连接对比实验第46-47页
    5.2.2 TPC-H数据集上与CPU处理嵌套循环连接对比实验第47-48页
    5.2.3 人工合成数据集上与CPU处理嵌套循环连接对比实验第48-49页
    5.2.4 α 取值对嵌套循环连接算法执行效率的影响第49页
  5.3 哈希连接第49-53页
    5.3.1 与单一GPU下哈希连接对比实验第50-51页
    5.3.2 TPC-H数据集上与CPU处理哈希连接对比实验第51-52页
    5.3.3 人工合成数据集上与CPU处理哈希连接对比实验第52页
    5.3.4 α 取值对哈希连接算法执行效率的影响第52-53页
  5.4 非等值连接第53-54页
  5.5 本章小结第54-55页
结论第55-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第61-63页
致谢第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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