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公开(公告)号：CN112241365B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202010722288.9
申请日：2020-07-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F11/36 , G06F16/182 , G06F9/54
Abstract: 本发明涉及一种面向Namenode的高效元数据构建和RPC性能提升的方法和装置。该方法通过性能测试工具中的创建文件功能构造文件对象，通过在内存中虚拟出的仅有基本结构的Datanode节点构造文件块对象，由文件对象和文件块对象构成Namenode内存元数据；基于构建的元数据，构造与生产环境相符的Namenode负载状态，并进行Namenode内部扩展和集群扩展，实现RPC性能优化。本发明能够高速构建Namenode元数据，为快速搭建接近生产环境的测试集群提供了帮助，全局锁的拆分能够提升RPC性能，多个Namenode协作管理集群且同时对外提供服务，提供了更高的读写吞吐量。
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公开(公告)号：CN109189743B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810671449.9
申请日：2018-06-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/178 , G06F16/182 , H04L12/26 , H04L29/06
Abstract: 本发明公开一种面向大流量实时图数据的低资源消耗的超级节点识别过滤方法和系统，属于大数据预处理领域。该方法包括：1)接收图数据并对其进行格式转化；2)根据过滤规则对格式转化之后的数据进行过滤；3)识别过滤之后的数据中的超级节点，并根据识别出的超级节点对所述过滤规则进行动态修改。该系统包括数据接收模块、数据过滤模块、过滤规则管理模块以及超级节点识别模块。本发明可在海量实时图数据流中识别出超级节点，是一种低资源消耗的超级节点识别方案，只需极少资源就可以在海量数据中识别出超级节点。
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公开(公告)号：CN109857535B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201910122390.2
申请日：2019-02-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06F16/242 , G06F16/25
Abstract: 本发明公开了一种面向Spark JDBC的任务优先级控制的实现方法及装置，所述方法包括：SparkJdbc服务在启动时根据预先编写好的优先级队列描述XML文件建立多个任务优先级队列；接收用户通过Jdbc接口下发的指定优先级队列命令，完成Jdbc会话级别的优先级设置；接收用户提交的检索SQL，将SQL语句经过多个分析规划过程后生成一个Spark Task集合并被添加到相应名称的目标优先级队列中；通过资源调度器根据各个优先级队列之间的资源分配策略和队列内部的资源分配策略进行硬件资源的调度分配，将Spark Task分发到各个计算节点上的Task执行器上进行执行。
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公开(公告)号：CN112241365A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202010722288.9
申请日：2020-07-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F11/36 , G06F16/182 , G06F9/54
Abstract: 本发明涉及一种面向Namenode的高效元数据构建和RPC性能提升的方法和装置。该方法通过性能测试工具中的创建文件功能构造文件对象，通过在内存中虚拟出的仅有基本结构的Datanode节点构造文件块对象，由文件对象和文件块对象构成Namenode内存元数据；基于构建的元数据，构造与生产环境相符的Namenode负载状态，并进行Namenode内部扩展和集群扩展，实现RPC性能优化。本发明能够高速构建Namenode元数据，为快速搭建接近生产环境的测试集群提供了帮助，全局锁的拆分能够提升RPC性能，多个Namenode协作管理集群且同时对外提供服务，提供了更高的读写吞吐量。
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公开(公告)号：CN107943952B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201711194929.2
申请日：2017-11-24
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2452 , G06F16/22 , G06F16/2453 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种基于Spark框架进行全文检索的实现方法，属于大数据处理领域。该方法首先接收待执行SQL语句，生成语法树并转换成相应的逻辑计划；然后，从Hive中获取检索所有表的元数据，寻找支持全文检索的字段，并通过字段哈希索引对数据块进行初步裁剪；继而，根据查询条件从文件元数据中获取数据块所具体存放的磁盘位置；最后，将逻辑执行计划转换为可分布式执行的任务集合，通过各个数据块位置来确定任务具体执行的目标节点和任务所具体执行的目标进程；对任务进行分发执行，并汇总执行结果，迭代获取最终结果。该方法具有较高的效率，可以快速的完成海量数据的全文检索，在大数据处理领域具有很强的实用性和应用范围，具有很广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107038260B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201710390469.4
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/23 , G06F16/2457 , G06F16/25
Abstract: 本发明公开了一种可保持titan实时数据一致性的高效并行加载方法，属于大数据处理领域；首先，将titan划分为7个并行工作的模块，清洗规则管理模块实时更新过滤规则；数据接收模块接收pieceOfData放入queue1中；数据清洗模块过滤合格数据放入queue2中；ID转换模块与高速索引模块交互，判断当前pieceOfData中的两个点与titan ID的对应关系是否存在与图数据库中；如果是，将titan内部ID属性与ID值替换点保存到pieceOfDataT中，放入到queue4中；否则，将未加载的点放入HashSet中，并将对应的pieceOfData放入queue3中；剩余数据加载模块多线程并行将pieceOfDataT加载到titan中；点加载模块负责将HashSet中点加入titan，将点与titan ID的对应关系加入高速索引模块。本发明每个模块独自或交互完成部分功能，从而实现整体上加载效率的提升。
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公开(公告)号：CN109885642A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910119254.8
申请日：2019-02-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种面向全文检索的分级存储方法及装置，所述方法包括：获取SQL语句，创建全文检索表，并将所述全文检索表持久化到Zookeeper中；配置ElasticSearch集群中一部分节点使用SSD盘，另一部分节点使用SATA盘，并在每个节点上安装自定义的ElasticSearch插件；数据加载工具通过ElasticSearch集群的调用接口API将文档数据加载到ElasticSearch集群中，通过所述ElasticSearch插件对请求进行过滤，并使用预先存储的全文检索表中的元数据进行索引创建；通过所述ElasticSearch插件运行监听策略，监听Zookeeper中表的元数据信息的变化，并应用分级存储策略，执行定时回滚策略，将回滚任务下发给ElasticSearch集群。
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公开(公告)号：CN106484815B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610849786.3
申请日：2016-09-26
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F16/2452
Abstract: 本发明提供了一种基于海量数据类SQL检索场景的自动识别优化方法，属于海量数据统计分析领域。本发明通过五方面来进行优化：引入lucene作为可选存储介质；对每个数据文件的检索字段增加bloomfilter索引(bf索引)；对不同检索场景的划分及最优存储介质的选择；在进行lucene检索场景时，将类SQL语句转换为lucene语句；对lucene存储介质和bf索引添加有效性的会话级设置。在检索时，首先判定bf索引会话级的有效性，通过bf索引缩小待检索数据文件列表，再判定lucene存储介质的会话级有效性。本发明有效降低了海量数据检索时集群的资源消耗，大幅度提升了海量数据的检索性能。
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公开(公告)号：CN109189743A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810671449.9
申请日：2018-06-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/178 , G06F16/182 , H04L12/26 , H04L29/06
Abstract: 本发明公开一种面向大流量实时图数据的低资源消耗的超级节点识别过滤方法和系统，属于大数据预处理领域。该方法包括：1)接收图数据并对其进行格式转化；2)根据过滤规则对格式转化之后的数据进行过滤；3)识别过滤之后的数据中的超级节点，并根据识别出的超级节点对所述过滤规则进行动态修改。该系统包括数据接收模块、数据过滤模块、过滤规则管理模块以及超级节点识别模块。本发明可在海量实时图数据流中识别出超级节点，是一种低资源消耗的超级节点识别方案，只需极少资源就可以在海量数据中识别出超级节点。
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公开(公告)号：CN108519908A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810158916.8
申请日：2018-02-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种任务动态管理方法和装置。该方法在客户端侧执行，包括：接收用户提交的元数据操作信息；根据所述元数据操作信息，在实时监听器中操作元数据，并将操作后的所述元数据缓存在实时监听器中；其中，所述实时监听器以分布式协调服务zookeeper搭建，所述元数据为树形结构，所述树形结构的一级节点为流数据节点，二级节点为任务节点。该方法在任务控制器执行，包括：以Storm常驻任务的方式，预先占用中央处理器CPU资源；监听实时监听器中缓存的元数据；所述实时监听器以zookeeper搭建；如果所述实时监听器中缓存的元数据发生变化，则根据发送变化的所述元数据，更新已缓存的任务逻辑。通过本发明可以缩短任务生效时间，降低资源消耗。
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