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公开(公告)号：CN106446168A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610849787.8
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: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种面向分布式数据仓库的高效加载客户端实现方法，属于信息处理领域；具体为：首先，初始化系统启动参数；加载器管理模块为每个线程各申请一个加载器；每个线程各创建一个数据解析模块，对客户端数据进行解析并传输给加载器；每个加载器分别调用数据校验模块进行检验；然后，将检验后的字段数据缓存到数据缓存模块，进行管理并传输给数据传输模块；通过分布式节点监听模块获取每个分布式数据仓库的监听状态，并发送给数据传输模块；最后，数据传输模块将收到的缓存数据发送给健康的分布式数据仓库。本发明提升了整个分布式数据仓库的使用效率和数据加载效率，符合目前的应用需求，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN106649462B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201610849788.2
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
Abstract: 本发明提供了一种针对海量数据全文检索场景的实现方法，属于海量数据全文检索领域。本发明将Lucene引入检索引擎，对集群中已经存在的数据文件建立Lucene索引文件。在每个存储Lucene索引文件的节点上，设置有一个守护进程对该节点的Lucene索引文件进行维护。本发明优化协调器对fragment的调度机制，对每个执行节点进行计数判断，调整每个fragment的执行位置，以均衡节点资源。本发明还优化全文读取引擎机制，优先采用Lucene进行检索，当出现问题时调用RCFile检索，以保证检索的持续性和正确性。本发明提高了检索性能，可更加合理地利用集群的资源。
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公开(公告)号：CN109857535A
公开(公告)日：2019-06-07
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：CN107168984A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710165255.7
申请日：2017-03-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30194 , G06F17/30424
Abstract: 本发明涉及一种基于多文件格式自动识别的跨地域关联统计方法，属于大数据检索分析领域。该方法通过统一SQL查询入口接收SQL查询请求；然后对SQL查询请求进行解析，以识别查询的不同文件格式；然后全局节点将解析成功后的查询请求发送到对应的分节点；然后各分节点进行相应的查询操作，并将查询结果回传给全局节点；最后全局节点对各分节点回传的数据进行关联统计并输出统计结果。本发明可以应用在离线或在线数据统计场景中，能够实现多种文件格式的自动识别，突破了地域限制，能够将不同数据中心的数据进行关联统计。
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公开(公告)号：CN107066546A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710165501.9
申请日：2017-03-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于MPP引擎的跨数据中心快速查询方法和系统，属于大数据检索分析领域，可应用于实时系统或离线备份系统。该方法将不同MPP引擎中的数据进行统一标记并存储到元数据中；全局中心节点接收查询请求并对其进行语法解析，然后分发送到对应的数据分中心节点；各数据分中心节点通过元数据的相应MPP引擎进行查询，并将数据传输给全局中心节点；全局中心节点利用MPP引擎对数据分中心节点返回的数据进行快速查询，并输出查询结果。本发明能够实现不同数据中心数据的联合查询，兼容多种MPP引擎，充分利用不同存储模式的特点优化查询，支持多种方式导出查询结果，便于实现上层不同应用对结果数据再分析的不同要求。
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Patent Agency Ranking
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：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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