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推荐回答通过将访问频繁的热数据进行跨集群缓存，减少频繁读取产生的直读流量。我们通过数据分析发现，有些数据被很多 job 依赖，我们称之为热数据。热数据一般数据 量比较大，并且被读取次数很多。于是我们有了一个很自然的想法，将这些热数据在 remote cluster 进行缓存。由于存储是有代价的，因此这里的问题其实是一个trade-off，在最小化带宽消耗和最小化冗余存储之间做权衡。为了降低问题的复杂度以便于求解，我们通过数据分析发现，数据的访问有一个特点：数据的访问频率与大小和数据的产出时间相关，越新的数据被访问的频率越高、被读取的越大。因此，我们将问题转化为两个问题：对哪些表进行复制、这些表的复制生命周期。问题的目标是在一定冗余存储限制的前提下，最小化带宽消耗，包括复制带宽消耗和直读带宽消耗。
以上内容摘自《“伏羲”神算》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=873
2022-08-11 10:33:21赞同 展开评论 打赏
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