S-Store：流处理与事务处理的融合
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2015-03-11 v2
摘要
流处理满足实时应用的需求。事务处理解决短原子计算之间的协调与安全问题。迄今为止，这两种操作模式存在于分离的、烟囱式系统中。在这项工作中，我们试图在名为S-Store的单一系统中融合这两种计算范式。通过这种方式，S-Store可同时容纳OLTP和流应用。我们提出了一种用于流的简单事务模型，它与传统OLTP系统无缝集成。我们选择将S-Store构建为H-Store的扩展，H-Store是一个开源、内存式、分布式OLTP数据库系统。通过以这种方式实现S-Store，我们可以利用H-Store已经支持的事务处理功能，并且我们可以专注于支持流所需的其他实现特性。类似的实现可以使用其他主存OLTP平台完成。我们展示了在S-Store中对于流工作负载实际上可以实现比单独在H-Store中等价部署更高的吞吐量。我们还展示了如何在H-Store中通过增加少量新功能来实现这一点。此外，我们将S-Store与两个最先进的流处理系统Spark Streaming和Storm进行比较，并展示了S-Store如何匹配甚至有时超越它们的性能，同时提供更强的事务保证。
引用
@article{arxiv.1503.01143,
title = {S-Store: Streaming Meets Transaction Processing},
author = {John Meehan and Nesime Tatbul and Stan Zdonik and Cansu Aslantas and Ugur Cetintemel and Jiang Du and Tim Kraska and Samuel Madden and David Maier and Andrew Pavlo and Michael Stonebraker and Kristin Tufte and Hao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.01143},
year = {2015}
}