《表1 DBLP数据中各类数据数量》

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《一种基于层次分割和聚合的大数据流水线任务处理方法》

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某次实验结果如错误!未找到引用源。所示，结果表明，在使用本文方法处理数据的过程中，由于P、IC类型的数据量较少，最先处理完毕并写入Hive数据库，A、IP类型的数据量较多，最后处理完毕写入Hive数据库，同时任务处理的无序性与并行性导致P、IC类型的数据量虽然比B、MT类型的数据量多，但比B、MT类型的数据先处理完毕。与Apache NiFi传统处理方法处理DBLP数据相比，传统方法写Hive数据库的次数总计68525次，本文方法写Hive数据库的次数总计8次，最终导致本文方法处理DBLP数据的速率是Apache NiFi传统处理方法处理速率的7倍多。