技术总结
本发明涉及一种基于贝叶斯网络定位HDFS关键低效函数的性能分析方法，被广泛采用的大数据应用平台如Hadoop和Spark，都把HDFS(Hadoop Distributed File System)作为默认的分布式文件系统。而分布式文件系统在对上层应用提供支持时，会因自身某些函数的低效，导致整个大数据应用执行效率较低，检测这些关键的低效函数有助于大数据应用开发人员改善大数据应用性能。本发明提出的针对HDFS的关键低效函数分析方法，通过对系统插桩得到的函数运行时间以及I/O数据量信息，进行统计学分析，计算这些函数的低效概率，再根据低效概率建立函数的贝叶斯网络找出HDFS源码中值得优化的关键低效函数。
技术研发人员：杨海龙;刘一;陈鹤;李云春
受保护的技术使用者：北京航空航天大学
技术研发日：2019.11.25
技术公布日：2020.03.27