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dstorm原理
DSTORM（Distributed Storm System）是一种分布式实时计算系统，
它允许用户在多个计算节点上运行多个并行任务，并且能够有效地处
理大量数据流。
DSTORM 的原理主要包括以下几个方面：
1. 分布式架构：DSTORM 是一个分布式系统，它可以将计算任务分布
在多个计算节点上，从而提高计算能力和可扩展性。
DSTORM 使用Apache Zookeeper 或类似工具来协调和管理各个节点的状态和任务分配。
2. 流处理：DSTORM 是一种流处理平台，它能够实时处理大量数据流。
与传统的批量处理系统不同，DSTORM 允许数据在进入系统时直接被处理，而不需要将数据存储在本地或远程存储系统中的批量数据集。
3. 容错和恢复：DSTORM 提供了强大的容错和恢复功能，以确保系统
的高可用性和可靠性。
当一个节点出现故障时，DSTORM 可以自动重新
分配任务到其他健康的节点，从而保持系统的正常运行。
此外，DSTORM 还提供了快照恢复功能，以便在系统发生故障时能够快速恢复
到之前的状态。
4. 模块化设计：DSTORM 采用模块化设计，将不同的功能划分为不同
的模块，并允许用户根据需要选择和组合不同的模块。
这种设计使得DSTORM 更加灵活和可定制，能够适应不同的应用场景和需求。
总之，DSTORM 的原理是基于分布式架构、流处理、容错和恢复以及模
块化设计，旨在提供一种高效、可靠、可扩展的实时计算平台，适用
于各种大规模数据流处理应用场景。
使用聚类算法进行大数据分析的步骤详解大数据分析是一项对大规模、复杂数据集进行整理、解释和推断的过程，旨在提供对业务决策有意义的洞察力。
在大数据中，聚类算法是一种常用的技术，用于将数据集中的数据点划分为不同的群组，使得同一群组内的数据点具有相似性。
本文将详细介绍使用聚类算法进行大数据分析的步骤。
1. 定义问题和目标：在开始大数据分析之前，需要明确分析的目标和问题。
例如，如果想要了解客户群体的特征和消费习惯，可以将问题定义为“将客户分成不同的组，每个组具有相似的特征和购买行为”。
2. 数据预处理：大数据往往包含大量的噪声和缺失值，因此在进行聚类分析之前需要对数据进行预处理。
预处理步骤包括数据清洗、数据转换和数据归一化等。
数据清洗可以去除数据集中的异常值和噪声，数据转换可以将非数值属性转换为数值属性，数据归一化可以保证不同属性的权重一致。
3. 选择合适的聚类算法：聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。
选择合适的聚类算法要根据数据的特点和分析目标来决定。
例如，如果数据集具有明显的簇状结构，并且需要确定簇的个数，可以选择K-means算法。
4. 特征选择和降维：在某些情况下，数据集中可能包含大量的特征，这些特征可能会导致聚类结果不准确或不可解释。
因此，在进行聚类之前，可以使用特征选择和降维的方法来减少特征的数量。
特征选择通过选择最相关的特征来提高聚类性能，降维通过将高维数据映射到低维空间来减少计算复杂度。
5. 设置聚类参数：聚类算法有一些参数需要设置，例如K-means算法中的簇数目。
设置参数可以根据经验或使用交叉验证等方法进行调优。
合理设置参数可以提高聚类算法的性能和结果的准确性。
6. 执行聚类算法：在设置好参数后，可以执行聚类算法来对数据集进行聚类。
聚类算法根据相似性度量将数据点分配到不同的簇中。
执行聚类算法的过程包括初始化聚类中心、计算数据点与聚类中心的距离、更新聚类中心等。
7. 评估聚类结果：聚类算法的结果可以通过一些评估指标来进行评估，例如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等。
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基于数据流聚类算法的入侵检测技术
作者：杨志彬
来源：《电脑知识与技术》2012年第35期
摘要：随着网络应用的发展，网络入侵检测技术受到人们的广泛关注，将数据包存储后进行分析的入侵检测技术正面临着海量网络数据与有限的系统资源之间的矛盾。
作者提出DcluStream算法，算法基于CluStream算法框架采用在线层和离线层双层结构，该算法能在较小的时间和存储开销的情况下高效处理噪音数据。
实验表明该算法具有较高的处理效率，算法质量。
关键词：入侵检测；数据流聚类；噪音数据
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2012）35-8353-03。
基于直方图的概率数据流聚类算法程转流;胡为成【摘要】文章提出一种概率数据流聚类方法PWStream.PWStream采用直方图保存最近数据信忠摘要,在允许的误差范围内删除过期的数据元组;并设计了一种基于距离和存在概率的簇选择策略,从而可以发现更多的强簇.理论分析和实验结果表明,该方法具有良好的聚类质量和较快的数据处理能力.【期刊名称】《铜陵学院学报》【年(卷),期】2010(009)002【总页数】3页(P73-75)【关键词】概率数据流;聚类;直方图【作者】程转流;胡为成【作者单位】铜陵学院,安徽,铜陵,244000;铜陵学院,安徽,铜陵,244000【正文语种】中文【中图分类】TP311数据流就是大量连续到达的、潜在无限的数据的有序序列，对数据流中进行聚类分析已成为数据挖掘的热点之一。
最具代表性的数据聚类算法是Aggarwal提出CluStream算法[1]，在CluStream算法的基础上，Aggarwal等又提出了专门针对高维连续属性数据流的HPStream算法[2]；针对CluStream算法只适应于球形聚类，不能支持任意形状聚类的缺点，Feng Cao等人[3]中提出了针对动态进化数据流的Den Stream算法，它可以进行任意形状的聚类。
常建龙等人[4]提出了一种基于滑动窗口的数据流聚类分析算法CluWin。
实际上，由于数据产生的随机性、数据收集的不完全性，不确定数据，也即概率数据大量存在于数据流中，这种数据流就是概率数据流[5]。
对此，戴东波等人[6]提出一种在概率数据流上进行聚类的有效方法PStream。
但P-Stream算法并不适用于滑动窗口模型下的概率数据流聚类分析问题，本文提出一种新的算法PWStream，该算法利用直方图存储最近数据记录的分布状况，并设计出符合概率数据流的簇选择策略和簇合并策略，从而挖掘出概率数据流中存在概率较大的簇。
2.1 算法的基本框架下面将给出PWStream算法，该算法是对一个滑动窗口内的概率数据流进行聚类分析。
⼀种基于滑动窗⼝的流数据聚类算法第⼀个以流数据为分析对象的聚类算法是由Sudipto Guha 等提出的STREAM 算法。
这种算法根据分治原理，使⽤⼀个不断迭代的过程实现有限空间对数据流进⾏K-means聚类，但该算法⽆法处理演化的数据流。
Aggarwal 在总结上述⽅法本质缺陷的基础上提出了⼀个数据流聚类框架Clustream[5]，其核⼼思想是将聚类过程分为在线和离线两个阶段。
在线部分的任务是存储数据流的汇总结果，⽣成⼀种称为微聚类的信息存储结构，并按⾦字塔式时间结构将中间结果进⾏保存。
离线部分既是根据⽤户指定的观察时段及聚类数量，快速⽣成聚类结果的过程。
CluStream 不⾜之处在于需要⽤户指定聚类簇数k，要求强⾏输⼊固定的聚类簇数必然影响真实的聚类形态分布。
同时，算法是以K-means 算法为基础，对⾮凸形状聚类效果不好，⽆法发现任意形状的聚类，且当噪声数据增多时，聚类质量急骤下降。
Aggarwal 等后续提出了专门针对⾼维连续属性数据流的HPStream 算法，该算法引⼊了⼦空间聚类，并提出了具有遗忘特性的聚类结构，使⽤⾼维投影技术和衰减结构来处理⾼维数据流，HPStream 算法对⾼维数据流具有很好的健壮性。
但算法中需要⽤户来指定平均聚类维数，⽤户⼀般并不具备这种领域知识，成为该算法的瓶颈。
Cao 等⼈提出了基于密度的两阶段聚类⽅法,即DenStream 算法，该算法仍然沿⽤CluStream 算法中的双层结构，创造性的引⼊了潜在微聚类簇和孤⽴点微聚类簇结构，具备对孤⽴点的分析能⼒，即随着数据流不断进化，算法可以识别在某⼀时间段有可能演变成聚类簇的孤⽴点或“潜在聚类”，从⽽更加准确的捕获真实的聚类形态。
但由于算法中采⽤全局⼀致的绝对密度作为参数，使得聚类结果对参数⼗分敏感，⽽且它不⽀持指定的时间窗⼝内实时数据流的演化分析。
受到⼴泛关注的3 类⽅法是基于⽹格的数据流聚类技术[6-9]、⼦空间聚类技术[7-9]、混合属性数据流聚类[10]，代表了当前数据流聚类研究的主流⽅向。
南开大学22春“物联网工程”《大数据开发技术（二）》期末考试高频考点版（带答案）一.综合考核(共50题)1.Dstream输出操作中()方法将DStream中的内容按对象序列化并且以SequenceFile的格式保存。
A.printB.saveAsTextFilesC.saveAsObjectFilesD.saveAsHadoopFiles参考答案：D2.GraphX中Edge边对象存有()字段A.srcIdB.dstIdC.attrD.val参考答案：ABC3.如果numPartitions是分区个数，那么Spark每个RDD的分区ID范围是()。
A.[0，numPartitions]B.[0，numPartitions-1]C.[1，numPartitions-1]D.[1，numPartitions]参考答案：B4.MLlib中进行数据标准化的方式有()A.NormalizerB.StandardC.StandardScaleerD.MinMaxScaler5.Spark GraphX中类Graph的joinVertices方法可以()A.收集邻居顶点的顶点Id和顶点属性B.收集邻居顶点的顶点IdC.向指定顶点发送信息并聚合信息D.将顶点信息更新到图中参考答案：D6.Scala列表方法中返回所有元素，除了最后一个的方法是()。
A.dropB.headC.filterD.init参考答案：D7.Mllib中线性会馆算法中的参数reParam表示()A.要运行的迭代次数B.梯度下降的步长C.是否给数据加干扰特征或者偏差特征sso和ridge的正规化参数参考答案：D8.以下哪个方法可以创建RDD()A.parallelizeB.makeRDDC.textFileD.loadFile参考答案：ABCPairRDD中groupBy(func)func返回key，传入的RDD的各个元素根据这个key进行分组。
一种分布式的模糊聚类方法
阎俊梅
【期刊名称】《山西大同大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2011(027)001
【摘要】由于FCM算法中的初始值需要随机的设定,这种随机性不能保证每次都能达到全局最优,也就是说如果初始聚类中心的设置具有全局的特点,那么聚类的结果才能达到全局最优.因此主要针对模糊c-均值(FCM)聚类算法对初始值很敏感,而且容易陷入局部最优解的这一特点,提出了一种分布式的模糊聚类方法.首先用分治法得到模糊聚类的全局的聚类中心值,然后再用FCM进行聚类,从而克服FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,达到全局最优.经仿真实验证明结果是很理想的.
【总页数】3页(P3-4,11)
【作者】阎俊梅
【作者单位】山西大同大学数学与计算机科学学院,山西,大同,037009
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种分布式的模糊聚类方法 [J], 阎俊梅
2.DEN-Stream:一种分布式数据流聚类方法 [J], 李长路;王劲林;郭志川;韩锐
3.一种基于密度的分布式聚类方法 [J], 王岩;彭涛;韩佳育;刘露
4.一种基于轨迹数据密度分区的分布式并行聚类方法 [J], 王佳玉;张振宇;褚征;吴晓红
5.一种新的基于分布式入侵检测的警报聚类方法 [J], 冯光升;王慧强;武俊鹏;赵倩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于密度的数据流聚类算法赵焕平;雷蕾【期刊名称】《南阳理工学院学报》【年(卷),期】2012(004)002【摘要】为了提高数据流的聚类质量与效率，提出了一种基于密度的数据流聚类算法，该算法采用双层聚类框架，对于历史数据的遗忘问题采用了消逝策略和粒度调整策略，消逝策略能够处理噪声，节约内存；粒度调整策略检测当前的内存消耗，提高了聚类质量。
基于标准数据集和仿真数据集的实验表明，此算法是可行有效的，适合处理和分析大规模的快速数据流。
%Data stream clustering algorithm was improved in terms of cluster quality and efficiency. This paper presented a new data stream clustering algorithm based on density. The algorithm uses the double-layer clustering framework. It applied the fading and the size adjustment methods to solve the issue of forgotten of historical data. Fading can deal with noise, and reduced memory; size adjustment methods can detect the current memory consumption, and improve the clustering quality. The experiments based on the standard data sets and simulation data sets show that this algorithm is feasible and effective andit suit for processing and analysis of large-scale fast data stream.【总页数】4页(P72-75)【作者】赵焕平;雷蕾【作者单位】南阳理工学院计算与信息工程学院河南南阳473004;南阳理工学院软件学院河南南阳473004【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于质心距离和密度网格的数据流聚类算法 [J], 万新贵;李玲娟2.分布式实时日志密度数据流聚类算法及其基于Storm的实现 [J], 张辉;王成龙;王伟3.基于近邻传播与密度相融合的进化数据流聚类算法 [J], 邢长征;刘剑4.基于Storm的分布式实时数据流密度聚类算法 [J], 牛丽媛;张桂芸5.基于改进的密度空间聚类算法的网络恶意数据流检测策略 [J], 李卫华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
Density-Based Clustering for Real-Time Stream Data基于密度的实时数据流聚类(D-Stream)翻译by muyefeiE-mail: **************注释：版权归作者所有，文档仅用于交流学习，可以用大纲视图查看文档结构摘要：现有的聚类算法比如CluStream是基于k-means算法的。
这些算法不能够发现任意形状的簇以及不能处理离群点。
而且，它需要预先知道k值和用户指定的时间窗口。
为了解决上述问题，本文提出了D-Stream算法，它是基于密度的算法。
这个算法用一个在线部分将数据映射到一个网格，在离线部分计算网格的密度然后基于密度形成簇。
算法采用了密度衰减技术来捕获数据流的动态变化。
为了探索衰减因子、数据密度以及簇结构之间的关系，我们的算法能够有效的并且有效率地实时调整簇。
而且，我们用理论证明了移除那些属于离群点的稀疏网格是合理的，从而提高了系统的时间和空间效率。
该技术能聚类高速的数据流而不损失聚类质量。
实验结果表明我们的算法在聚类质量和效率是有独特的优势，并且能够发现任意形状的簇，以及能准确地识别实时数据流的演化行为。
关键词流数据挖掘基于密度的聚类D-Stream 分散的网格1 介绍实时聚类高维数据流是困难的但很重要。
因为它在各个领域应用到。
比如...聚类是一项关键的数据挖掘任务。
挖掘数据流有几项关键的挑战：（1）单遍扫描（2）将数据流视为数据一个很长的向量在很多应用中捉襟见肘，用户更加关注簇的演化行为。
近来，出现了许多数据流聚类方法。
比如STREAM、CluStream以及扩展（在多数据流，分布式数据流，并行数据流上的扩展）等。
CluStream以及扩展的算法有以下一些缺陷：1、只能发现球形簇，不能发现任意形状的簇。
2、不能够识别噪声和离群点。
3、基于k-means的算法需要多次扫描数据（其实CluStream利用两阶段方法和微簇解决了该问题）。
基于密度的聚类算法介绍。
基于密度的方法可以发现任意形状的簇，可以处理噪声，对原始数据集只需一次扫描。
而且，它不需要像k-means算法那样预先设定k值。
文本提出了D-Stream,一种基于密度的数据流聚类框架。
它不是简单用基于密度的算法替代k-means的数据流算法。
它有两项主要的技术挑战：首先，我们不大愿意将数据流视为静态数据很长的一个序列，因为我们对数据流演化的时间特征更加感兴趣。
为了捕获簇的动态变化，我们提出了一个新颖的方案，它可以将衰减因子与每个数据点的密度联系起来。
与CluStream算法要求用户输入聚类目标的持续时间不同，衰减因子为系统提供一种新颖的机制，可以通过将最近的数据赋予更高的权重而不是完全丢弃历史信息，从而动态地、自动地形成簇。
另外，D-Stream不需要用户输入簇的数目k。
因此，D-Stream特别适合于那些对应用程序数据具有少量领域知识的用户。
其次，由于数据流的数据是海量的，不大可能保留每个数据记录的密度信息。
因此我们提出将数据空间划分成一个个离散的网格，然后将新来的数据映射到对应的网格。
这样，我们不需要保留原始数据，仅仅需要操纵这些网格。
然而，对于高维数据，这些网格的数目是海量的。
因此如何处理高维数据来提高伸缩性是一个关键的问题。
幸运的是，实际上大部分网格是空的或者只包含少量的记录，我们在D-Stream中开发了一种内存有效的技术来管理这些松散的网格。
与CluStream算法比起来，D-Stream在聚类质量和效率方面更有优势，而且针对海量高维的流数据具有更好的伸缩性。
本文的剩余部分是这样组织的：部分2是D-Stream算法的概述；部分3提出了关于密度网格和衰减因子的一些概念和理论；部分4给出了算法的细节和理论分析；部分5是实验，在人工和真实数据集上与CluStream算法做了比较。
部分6是论文总结。
2 算法概述D-Stream算法对一个数据流，在每一个时刻，D-Stream算法的在线部分连续第读入一个新的记录，将多维的数据放置到对应多维空间中的离散密度网格,然后更新密度网格的特征向量（5-8行）。
关于密度网格和特征向量在部分3详细介绍。
离线部分在每隔gap（一个时间整数参数）时间动态地调整簇。
在第一个gap时间内产生了初始簇（9-11行）。
然后，算法周期性地移除松散的网格以及调整簇（12-15行）。
3 密度网格由于不可能保留原始数据，D-Stream将多维数据空间分为许多密度网格然后由这些网格形成簇。
如下图所示：3.1 基础定义文本中，假设输入的数据有d维。
并且在以下的数据空间中定义：在D-Stream中，我们将d维的空间S划分成密度网格。
假设对于每一维，它的空间是Si，i=1,...,d被分为pi个部分。
这样数据空间S被分成了个密度网格。
每个密度网格g是由组成，我们将它表示为：一个数据记录可以映射到下面一个密度网格g(x):对于每个记录x,我们分给它一个密度系数，它随着时间递减。
实际上，如果x在tc时刻到达，我们将它的时间戳定义成：T(x)=tc，这样它在时刻t的密度系数D(x,t)就是：任何网格的密度是经常变动的。
然而，我们发现没有必要在每一个时刻去更新所有数据记录的密度值，而是，只有当一个数据点映射到那个网格时，我们去更新网格的密度。
对于每个网格，当一个新的数据记录到达某个网格，且接收到需要记录的最后的数据记录时，我们才根据下面的结论去更新网格的密度。
命题3.1假设一个网格g在时刻tn接收到一个新的数据记录，假设g接收到最后的数据记录是在时刻tl(tn>tl)，那么g的密度可以按下面的方式更新：证明略。
命题3.1节省了大量的计算时间。
原本在每个时间间隔更新所有网格需要计算时间。
相反的是，利用命题3.1我们只用的运行时间就可以更新一个网格。
这种效率的增加是非常明显的，因为网格数目N的数目是巨大的。
而且，命题3.1节省了内存空间。
我们发现在一个网格中，我们没有必要去保存时间戳和密度值。
相反的，对于每个网格，按一下定义的方式存储一个特征向量。
稍后解释该向量中的每一项。
命题 3.2（特征向量）一个网格g的特征向量是一个五元组：其中，tg是g更新的最后时间，tm是g作为松散（稀疏）网格从grid_list中移除的最后时间，D是网格最后更新后的密度，label是网格的类（簇）标签，status={SPORADIC,NORMAL}是一个用来移除松散网格的标签，3.2 基于密度的网格簇我们现在需要决定如何基于密度信息得到簇。
我们的方法是基于以下的观察：命题3.2.让从时刻0到时刻t到达的所有数据记录成为一个集合。
我们有：证明略。
命题3.2表明系统中所有数据记录密度的总和永远不会超过。
由于存在个网格，因此每个网格的平均密度不会超过。
有这个观察得到以下的定义：在时刻t，对一个网格g，如果有我们称它为稠密网格。
其中，Cm>1是一个控制阈值的参数。
比如，我们设定Cm=3。
我们要求N>Cm，因为D(g,t)不能超过。
在时刻t，对一个网格g，如果有我们称它为稀疏网格。
其中，0<Cl<1。
比如，我们设定Cl=0.8。
在时刻t，对一个网格g，如果有我们称它为过渡网格。
在多维空间，为了形成簇，我们考虑连接各个邻接的网格，我们按以下定义：定义 3.3 （邻接网格）考虑两个稠密网格和，如果存在，使得：那么在第k维空间，g1和g2就是邻接网格。
表示为：g1~g2。
定义 3.4 （网格组）如果对于任何两个网格G，存在一系列网格使得，那么密度网格的一个集合就是一个网格组。
定义 3.5 （内部网格和外部网格）考虑到一个网格组G以及一个网格，假如，如果g在每一个维度存在邻接网格。
那么g就是G中的一个内部网格。
否则g就是G中的一个外部网格。
现在我们准备定义如何基于网格的密度形成簇。
定义 3.6 （网格簇）如果G内部每一个网格都是稠密网格而每个外部网格或者是一个稠密网格或者是一个过渡网格，那么G就是一个网格簇。
直观地，一个网格簇就是一个连接的网格组，它比它周围的网格密度要大。
注意到我们总是尝试在任何可能的时候合并簇，因此这样会导致簇被松散的网格所包围。
4 D-Stream算法的组成我们将在图1描述了算法D-Stream的主要部分。
对于每一个新的数据记录x，我们将它映射到一个网格g，然后利用（5）来更新g的密度（图1 中5-8行）。
然后，我们周期性的（每隔gap时间）形成簇以及移除稀疏网格。
下面我们描述确定gap的策略，管理活动网格的列表（list）以及产生簇。
4.1 网格检测以及时间间隔gap为了挖掘数据流的动态特征，我们在部分3开发的密度网格方案会逐渐地使得每个数据记录和网格的密度变小。
如果一个稠密网格长期不接收一个新的数据，它可能会降级成为一个过渡网格或者一个稀疏网格。
另一方面，如果一个稀疏网格接受一些新的数据记录，它可以升级成为一个过渡网格或者稠密网格。
因此，经过一个时间周期后，每个网格的密度应该被重新检查，簇也要调整。
一个关键的决定是确定检查网格的时间间隔的长度。
我们发现这个时间间隔gap不能太大也不能太小。
如果gap太大，数据流的动态变化不能够被很好地识别出来。
如果gap太小，会导致在离线部分频繁地计算从而增加了负载。
当这种计算负载过重，离线部分的处理速度可能不能匹配数据流输入的速度。
我们提出以下的策略来确定gap值的合适大小。
我们认为使一个稠密网格降级成为稀疏网格所需的的最少时间与使一个稀疏网格成为一个稠密网格所需的时间差不多。
为了确保检查除足够频繁地去监测任何网格的密度变化，我们将gap设定为这些最小时间的中的最小值。
命题 4.1对任何稠密网格g，从稠密网格成为一个稀疏网格所需的最少时间是：证明略。
命题 4.2对任何稀疏网格g，从稀疏网格成为一个稠密网格所需的最少时间是：证明略。
基于以上两个命题，我们选择足够小的gap，这样可以识别一个网格从稠密变为稀疏的任何变化，或者从稀疏变为稠密（的任何变化）。
因此，在D-Stream中我们设定：4.2 检测以及移除稀疏网格针对基于密度的方案一个严重挑战是大量的网格，尤其是高维数据。
比如，如果每一个维度被分为20个部分，那么将有20^d（指数级）个可能的网格。
一个关键的观察是空间中的大部分网格是空的或者只接收数据不是很频繁。
在我们的实现方法中，我们只为那些非空的网格分配内存用来存储特征向量，这可以形成一个非常小的网格子空间。
不幸的是，实际上，由于在数据错误中形成的离群点数据，导致在聚类过程中不断地增加处理非空网格的时间，这个方法的效率不是足够高。
由于这些网格包含非常少的数据，我们称它为稀疏网格。
由于大量的数据流高速地到达而且运行很长时间，这样使得稀疏网格不断累积，它们的数目会变得非常巨大，最终导致系统运行越来越慢。
