11、实时数据处理与存储优化：新技术与新挑战

实时数据处理与存储优化：新技术与新挑战

在当今的数据处理领域，实时数据的高效处理和存储至关重要。本文将探讨实时数据流分区以及 LSM - tree 基于键值存储的压实调度机制等相关技术，分析现有问题并介绍新的解决方案。

实时数据流分区实验与新方法

在实时空间大数据处理中，传统分区技术存在一定局限性。研究人员进行了实验评估交易成功率，结果显示随着系统中接受交易数量的增加，验证交易数量也随之增加。并且，采用特定分区方法时，有效交易（用户和更新）数量表现最佳，这是因为该方法最大化了并行执行程度，使得大量交易能在截止日期前完成执行。

为解决传统分区技术的不足，研究人员提出了 V PA - RTSBD 新方法来处理实时空间大数据中的流查询。该方法是传统垂直分区匹配算法的实现，利用汉明距离生成聚类。具体步骤如下：
1. 自动确定初始分区数量 ：使用匹配算法自动找出初始分区数量。
2. 平衡各分区数据量 ：通过成本模型使每个分区的数据量更加平衡。
3. 保证频繁查询的并行执行 ：为最频繁的查询提供并行执行保证。

模拟研究表明，与 WSPS、O2P 和 Schism 相比，V PA - RTSBD 在成功率、高吞吐量适应性和总运行时间方面都有显著的性能提升。分区算法能提高数据的响应性、可扩展性和可用性，进而改善实时空间大数据的服务质量（QoS），尤其是在处理大量数据和交易时。

LSM - tree 基于键值存储的问题与新调度方案

对于写密集型工作负载，基于 Log Structured Merge Tr