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針對Spark數據集不可變，以及Java虛擬機（JVM）依賴環境引起的代碼執行、內存管理、數據序列化／反序列化等開銷過多的不足，采用C/C++語言，設計并實現了一種輕量級的大數據運算系統-Helius。Helius支持Spark的基本操作，同時允許數據集整體修改；同時，Helius利用C/C++優化內存管理和網絡傳輸，并采用stateless worker機制簡化分布式計算平臺的容錯恢復過程。實驗結果顯示：5次迭代中，Helius運行PageRank算法的時間僅為Spark的25. 12% - 53. 14%，運行TPCH Q6的時間僅為Spark的57. 37%；在PageRank迭代1次的基礎上，運行在Helius系統下時，master節點IP接收和發送數據量約為運行于Spark系統的40%和15%，而且200 s的運行過程中，Helius占用的總內存約為Spark的25%。實驗結果與分析表明，與Spark相比，Helius具有節約內存、不需要序列化和反序列化、減少網絡交互以及容錯簡單等優點。
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