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分布式數(shù)據(jù)流(數(shù)據(jù)庫(kù))

時(shí)間:2022-12-21 14:30:01 | 來(lái)源:信息時(shí)代

時(shí)間:2022-12-21 14:30:01 來(lái)源:信息時(shí)代

    分布式數(shù)據(jù)流 : 數(shù)據(jù)流研究的一個(gè)分支,數(shù)據(jù)來(lái)源于地理上分布的各個(gè)節(jié)點(diǎn)。由于現(xiàn)實(shí)世界里很多的數(shù)據(jù)流應(yīng)用環(huán)境,如傳感器網(wǎng)絡(luò)、Internet流量分析和Web日志使用等,數(shù)據(jù)流都是從分布在各處的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)發(fā)送而來(lái)的,具有顯著的分布式特性,因此,分布式數(shù)據(jù)流研究正越來(lái)越成為數(shù)據(jù)流研究中的熱點(diǎn)。
根據(jù)具體的應(yīng)用不同,分布式數(shù)據(jù)流的查詢策略主要分為兩類,即通用的和專為傳感器設(shè)計(jì)的分布式數(shù)據(jù)流查詢處理策略。
通用的分布式數(shù)據(jù)流查詢策略目的在于,通過(guò)執(zhí)行數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)間的計(jì)算來(lái)減少通信的代價(jià),包括站點(diǎn)間的查詢操作項(xiàng)的重排序和在本地的傳感器或網(wǎng)絡(luò)路由執(zhí)行簡(jiǎn)單的查詢功能(如過(guò)濾、聚合和信號(hào)壓縮)。例如,如果每一個(gè)遠(yuǎn)程節(jié)點(diǎn)預(yù)聚集它的值,并將求和的值和元組數(shù)發(fā)送給一個(gè)公共操作器。公共操作器可以累積這些值并計(jì)算一個(gè)總平均值。此外,還有其他技術(shù)如挑選超節(jié)點(diǎn)來(lái)預(yù)處理值、緩存,并且僅當(dāng)新達(dá)到的數(shù)據(jù)與原先數(shù)據(jù)有很大差別時(shí)才發(fā)送更新值給公共操作器。
針對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式數(shù)據(jù)流查詢處理,由于傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用環(huán)境中,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定性,以及傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)消耗的電能是主要的瓶頸資源,因此,分布式數(shù)據(jù)流查詢的目標(biāo)主要是解決差的無(wú)線連接性和延長(zhǎng)電池的壽命。減少傳感器電能消耗主要是通過(guò)減少傳輸數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)量來(lái)實(shí)現(xiàn),例如,如果一個(gè)傳感器在響應(yīng)一個(gè)Max查詢時(shí)報(bào)告一個(gè)本地的最大值,一個(gè)相鄰傳感器監(jiān)聽該傳輸值時(shí),若它的本地值比該值小則不必響應(yīng)。解決差的連接性的方法主要是發(fā)送數(shù)據(jù)包的備份,如傳感器可以將它的最大值廣播給其他節(jié)點(diǎn),而不僅僅是根路徑的節(jié)點(diǎn)。但是,這個(gè)方法不適用于諸如Sum和Count這樣的聚集操作。在這種情況下,傳感器可以拆分本地的求和值,把部分求和值發(fā)給它相鄰的每一個(gè)節(jié)點(diǎn),這樣即使一個(gè)包丟失,剩余的求和值仍可以到達(dá)根節(jié)點(diǎn)。
另外,分布式數(shù)據(jù)流的研究還包括分布式數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng)的研究,目前成熟的分布式數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng)是由布朗大學(xué)、布蘭代斯大學(xué)和麻省理工大學(xué)合作開發(fā)的Borealis原型系統(tǒng)。Borealis系統(tǒng)解決了分布式數(shù)據(jù)流處理時(shí)的查詢的可擴(kuò)展性及高可行性的算法,并且提出了要對(duì)變化的負(fù)載狀況提供彈性機(jī)制的思想,在此基礎(chǔ)上分析了過(guò)載狀況的處理,提出了對(duì)聚集查詢可以進(jìn)行共享窗口來(lái)降載的策略。針對(duì)Borealis系統(tǒng)查詢處理,建立了動(dòng)態(tài)負(fù)載分布、允許容錯(cuò)性的處理機(jī)制。

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