当前位置：文档之家 › 巨量数据流实时处理的新方法

巨量数据流实时处理的新方法

  • 格式：pdf
  • 大小：273.60 KB
  • 文档页数：4

文章编号:100923443(2004)0520015204

巨量数据流实时处理的新方法张　睿1,　陈　鸣2,　孙文桥3(1.解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;2.解放军理工大学指挥自动化学院,江苏南京210007;

3.解放军第210医院,辽宁大连116021)

摘　要:在处理资源有限的情况下,传统的DBMS系统不能实时有效地处理和查询连续的和数量巨大的数据流,而DSMS作为解决此类问题的新方法得到广泛的研究。DBMS通过引入新算子和新的查询模型,提高了数据处理和查询的效率。首先介绍了DSMS的概念,分析了DSMS系统的原理与结构,然后对具有代表性的DSMS实例进行了介绍和比较。关键词:数据流;数据流管理系统;查询中图分类号:TP311文献标识码:A

NewProcessMethodforUnboundedDataStreamZHANGRui1,　CHENMing2,　SUNWen2qiao3(1.InstituteofCommunicationsEngineering,PLAUniv.ofSci.&Tech.,Nanjing210007,China

;

2.InstituteofCommandAutomation,PLAUniv.ofSci.&Tech.,Nanjing210007,China;3.No.210HospitalofPLA,Dalian116021,China

)

Abstract:Withboundedresources,traditionalDBMScan’tprocessandquerythecontinuousandunbound2

eddatastreaminrealtime,andDBMSisresearchedwidelyasanewmethodtodealwiththisproblem.Theefficiencyoftheprocessandthequeryisimprovedwiththenewoperatorandthenewquerymodelin2troducedinDBMS.Firstly,theDSMSconceptisintroduced,andtheprincipleofDSMSaswellasthear2chitectureofDSMSisdiscussed.FinallyseveraltypicalDSMSinstancesareintroducedandcompared.Keywords:datastream;DSMS(datastreammanagementsystem);query

收稿日期:2004203210.

基金项目:国家863计划资助项目(2001AA112090);江苏省自然科学基金资助项目(BK2001022).

作者简介:张　睿(1977-),男,博士生.

随着Internet以及数据密集型应用的发展,产生了大量待处理的实时数据,例如网络监测数据、电信呼叫记录、金融应用数据、Web日志及点击流等。这些实时数据具有连续性、数据量极大、生成速度快和生成速率随时间变化等特点。而对这些数据的处理又要求能够做到连续不间断的查询,甚至要求实时的连续查询。在有限的内存和处理器资源的情况下,保证这些实时数据能够快速、有效的处理变得越来越重要。传统的关系数据库管理系统在处理有限的存储数据方面是高效的,但是处理此类数据则效率低下,甚至无法处理。因此一些处理实时巨容量数据的新方法成为目前数据库领域研究的新热点。其中,基于数据流(datastream)概念[1]的数据流管理系统DSMS的研究[2～6]最具有应用前景。数据流是指一些带有时戳并属于相同模式的元组的集合,而数据流的处理结果一般与元组的到达时间及前后次序有紧密的联系[7]。

1　DSMS与DBMS

传统的数据库管理系统DBMS特点:①处理的数据具有持久性;②查询的方式是一次查询;③读取数据的方式是随机读取;④存取的计划是由查询处理器和物理DB的构造所决定。而实时巨容量数据

第5卷第5期2004年　月解放军理工大学学报(自然科学版)JournalofPLAUniversityofScienceandTechnologyVol.5No.5Oct.2004的处理要求决定了DSMS必须具有以下特点:①处理的数据具有过渡性,即初始数据需要加工处理才能变成持久性的数据;②查询的方式是连续查询,由数据驱动查询的动作,只要数据不结束,查询就一直保持,因此必须具有在线处理的能力;③读取数据的方式是连续读取,一般按照到达时间的先后依次处理;④不可预知的数据特点和到达方式决定了存取计划的不确定性。DSMS系统的最终目标是在有限的处理资源(内存和处理器)和能够达到查询规划要求的前提

下,具有查询时间最短的数据流处理能力,并且支持实时的连续查询。

2　DSMS原理与结构2.1　DSMS原理 DSMS的原理是建立一种查询模型,如图1所示。这种查询模型具有3个连续性特点:①输入的待处理数据具有连续性,数据在时间和次序上具有敏感性;②查询具有连续性,即数据驱动查询,数据不结束则查询不结束;③输出的查询结果具有连续性,

查询的结果可以是一次查询的结果,也可以是连续的数据流。

图1　DSMS的查询模型Fig.1　QuerymodelofDSMS

凡具有以上3个特点的数据管理系统都可以认为是基于DSMS原理的数据管理系统。

2.2　DSMS结构通过对目前已有的DSMS实例总结,DSMS的结构都应该包括3大部分:查询处理器、输入输出接口和存储器,如图2所示。在图2的查询处理器中,

有2个正在执行的连续查询计划Q1和Q2。Q1的查询结果是数据流A和B经过ς算子处理后的结果,与数据流C经过Χ算子处理后的结果,再经过Α算图2　DSMS的结构Fig.2　ArchitectureofDSMS子处理后的最终输出结果。Q2的查询结果是数据流C经过Χ算子和Β算子处理后的最终输出结果。从图2中可以看出DSMS结构最核心的部分是查询处理器。查询处理器拥有处理资源,负责数据的查询处理。所有的查询处理器都必须有存放数据的队列,处理数据的算子以及负责运算控制的调度机制。算子需要根据查询的约束条件对数据流进行过滤,按照算子运算语言的不同,可以将算子分为两类:SQL算子和Ad2hoc算子。SQL算子的语言是以关系查询语言SQL为基础,对其语义进行扩展,对语法进行简化和引入等价的概念[8],建立SQL语言中数据流到关系和关系到数据流的映射,并且提高SQL语言在处理数据流时的效率。Ad2hoc算子就是独立开发的新语言,需要定义语言的语法和语义。Ad2hoc算子的性能一般都具有侧重点,与语言的设计者最初的设计目标紧密相关,但是开发的难度较大。在DSMS系统中,操作系统的调度不能满足DSMS系统所要达到的运作效率,因此需要设计独立的调度控制机制来协调并发查询任务的执行。调度控制机制的调度算法可以根据调度目标的需求来设计,例如最小的查询处理时延、内存的使用情况和饥饿程度等。优化调度控制器的调度算法可以提高查询处理器的效率。目前,DSMS研究的目标一般都集中在内存的管理[9～11]、算子的语言设计[3,4,8]和调度机制的优化[3,4,12]方法3个方面。输入输出接口的作用是为查询处理器输入数据流,输入的数据流可以是多条。为查询处理器输入查询条件,提高查询的效率,可以将相近或相关的查询进行合并。为用户或者应用输出查询结果,结果的表

61解放军理工大学学报(自然科学版)第5卷　现方式可以是多样的:一次查询的方式、基于事件或定时器的方式、周期性的方式和连续的方式等;提供管理员监视DSMS系统的资源利用情况,管理员可以根据资源利用情况,动态地调整调度方式,达到查询处理器的处理效率全局最优。存储器存储经过处理后形成的持久数据,这些数据可以用于离线情况下的数据挖掘和分析。3　DSMS实例数据流处理的研究有广泛的应用需求。例如:网络安全,通常需要对网络上的数据包流设置复杂的规则进行过滤查询;日志分析,一些Web站点的服务都是通过分布式的Web服务来提供,这些分布式的Web服务需要对访问站点的点击率分析,以此为依据进行负载均衡,个性化服务等;金融服务,为用户提供对实时的金融数据流(如股票、期货等)的查询。这些应用都需要具有对巨量数据流实时处理的能力,而DSMS系统可以作为开发这些应用的底层数据处理平台。目前,STREAM(Stanfordstreamdatamanag2er)[1],TelegraphCQ和Aurora等研究机构正在开发通用的DSMS系统,他们的结构都具备DSMS系统结构的特点,但又各有侧重点。他们的特点比较,如表1所示。表1　3种DSMS系统的性能比较Tab.1　PerformancecomparisonamongthreekindsofDSMS系统通用性算子类型语言效率内存管理优化能力接口友好程度STREAM通用SQL算子高动态(手动)一般较好Telegra2phCQ通用SQL算子一般动态强好Aurora通用Ad2hoc算子高动态较强一般3.1　STREAMSTREAM是美国斯坦福大学正在开发的DSMS系统。它定义了一种公开的连续查询语言CQL[8](continuousquerylanguage),建立了数据流到关系、关系到关系、关系到数据流的映射[13]。CQL语言是SQL语言的一个超集,对SQL语言的语义进行了扩充,简化了SQL语言的一些语法,引入了等价的关系,使CQL能够处理数据流,且在关系运算上比SQL效率有所提高。另外,CQL语言还引入了WindowSpec.Language(SQL299)来定义数据流的存取方式。STREAM还为管理员提供了监视系统运行状况的接口,可以了解系统运行时内存的使用情况,通过管理员手动对有限的内存进行合理分配。另外STREAM还通过利用近似统计的查询结果来代替精确查询以提高查询的效率[14]。

3.2

TelegraphCQ

TelegraphCQ[15,16]是美国伯克利大学研发用于

电报查询的DSMS系统。它的特点是查询处理器处理数据流时具有自适应性,这种自适应性主要体现在调度控制器内部实现了自适应路由机制,自适应的目的是为了实现查询过程中的再优化。数据流中的每个数据单元都被打上标签,控制器中的路由组件根据路由策略将每个分组转发到相应的处理算子进行计算。在动态的连续查询中,只要改变相应的路由策略就可以控制分组的走向,从而达到查询的动态再优化能力。TelegraphCQ采用了PostgreSQL[3]来实现

TelegraphCQ算子功能,但PostgreSQL语言本身并不具有对数据流处理和连续查询的能力。因此,

合集下载

大数据处理：技术与流程

大数据处理：技术与流程

大数据处理：技术与流程文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848）标签：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。

对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。

也是大数据的4V特性。

符合这些特性的，叫大数据。

大数据会更多的体现数据的价值。

各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。

这是关注大数据的原因。

也是大数据处理技术要解决的问题。

大数据处理技术大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。

大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。

围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。

大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。

云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。

物流行业：物流大数据分析与决策支持方案

物流行业：物流大数据分析与决策支持方案

物流行业：物流大数据分析与决策支持方案第1章物流大数据概述 (3)1.1 物流大数据的概念与特征 (3)1.2 物流大数据的发展现状与趋势 (4)1.3 物流大数据的价值与应用场景 (4)第2章数据采集与预处理 (4)2.1 物流数据来源与类型 (5)2.2 数据采集技术与方法 (5)2.3 数据预处理技术与策略 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 大数据存储技术 (6)3.1.1 硬盘存储 (6)3.1.2 固态存储 (6)3.1.3 云存储 (7)3.2 分布式存储系统 (7)3.2.1 高可靠性和可用性 (7)3.2.2 高功能 (7)3.2.3 弹性扩展 (7)3.3 数据仓库与数据挖掘 (7)3.3.1 数据仓库 (7)3.3.2 数据挖掘 (8)第4章数据分析方法与模型 (8)4.1 描述性分析 (8)4.1.1 物流业务量分析 (8)4.1.2 货物运输效率分析 (8)4.1.3 仓储管理分析 (8)4.1.4 客户服务分析 (8)4.2 预测性分析 (9)4.2.1 时间序列分析 (9)4.2.2 灰色预测模型 (9)4.2.3 机器学习算法 (9)4.2.4 神经网络模型 (9)4.3 规范性分析 (9)4.3.1 运输路径优化 (9)4.3.2 仓储布局优化 (9)4.3.3 资源配置优化 (9)4.3.4 风险评估与控制 (9)第5章物流运输优化 (10)5.1 货物运输路径优化 (10)5.1.1 货物运输路径优化概述 (10)5.1.2 货物运输路径优化方法 (10)5.1.3 货物运输路径优化案例分析 (10)5.2.1 车辆调度与装载优化概述 (10)5.2.2 车辆调度优化方法 (10)5.2.3 装载优化方法 (10)5.2.4 车辆调度与装载优化案例分析 (10)5.3 运输成本分析与控制 (11)5.3.1 运输成本分析与控制概述 (11)5.3.2 运输成本分析方法 (11)5.3.3 运输成本控制策略 (11)5.3.4 运输成本分析与控制案例分析 (11)第6章供应链管理 (11)6.1 供应链数据分析 (11)6.1.1 数据收集与整合 (11)6.1.2 数据分析方法 (11)6.1.3 数据可视化 (11)6.2 供应商选择与评估 (12)6.2.1 供应商选择指标体系 (12)6.2.2 供应商评估方法 (12)6.2.3 供应商关系管理 (12)6.3 库存管理与优化 (12)6.3.1 库存数据分析 (12)6.3.2 库存优化策略 (12)6.3.3 库存管理信息系统 (12)第7章客户服务与需求预测 (12)7.1 客户数据分析 (12)7.1.1 数据收集与处理 (12)7.1.2 客户细分 (13)7.1.3 客户价值分析 (13)7.2 需求预测方法 (13)7.2.1 定性预测方法 (13)7.2.2 定量预测方法 (13)7.2.3 需求预测模型优化 (13)7.3 客户满意度提升策略 (13)7.3.1 服务质量优化 (13)7.3.2 个性化服务 (13)7.3.3 客户关系管理 (13)7.3.4 信息化建设 (14)7.3.5 员工培训与激励 (14)第8章互联网物流 (14)8.1 互联网物流平台 (14)8.1.1 互联网物流平台概述 (14)8.1.2 互联网物流平台的核心功能 (14)8.1.3 互联网物流平台的发展趋势 (14)8.2 跨境电商物流 (14)8.2.2 跨境电商物流的主要模式 (15)8.2.3 跨境电商物流的发展策略 (15)8.3 物流与大数据技术的融合 (15)8.3.1 大数据技术在物流领域的应用 (15)8.3.2 物流大数据的关键技术 (15)8.3.3 物流与大数据技术的融合发展趋势 (15)第9章数据可视化与决策支持 (15)9.1 数据可视化技术 (16)9.1.1 基本数据可视化技术 (16)9.1.2 高级数据可视化技术 (16)9.2 物流数据可视化应用 (16)9.2.1 运输管理可视化 (16)9.2.2 仓储管理可视化 (16)9.2.3 供应链管理可视化 (16)9.2.4 客户服务可视化 (16)9.3 决策支持系统设计与实现 (16)9.3.1 系统架构设计 (17)9.3.2 功能模块设计 (17)9.3.3 系统实现 (17)第十章案例分析与应用前景 (17)10.1 国内外物流大数据案例分析 (17)10.1.1 国内物流大数据案例 (17)10.1.2 国外物流大数据案例 (17)10.2 物流大数据应用前景与挑战 (18)10.2.1 应用前景 (18)10.2.2 挑战 (18)10.3 未来发展趋势与建议 (18)10.3.1 发展趋势 (18)10.3.2 建议 (18)第1章物流大数据概述1.1 物流大数据的概念与特征物流大数据是指在物流行业各个环节中产生、积累的巨量数据，包括运输、仓储、配送、包装、装卸等。

巨量算数返回值解密思路

巨量算数返回值解密思路

巨量算数返回值解密思路1.引言概述部分的内容应该对整篇文章进行简要介绍，并说明文章的目的和结构。

【1.1 概述】《巨量算数返回值解密思路》是一篇介绍巨量算数返回值解密的长文，本文将结合相关背景，详细阐述巨量算数的基本原理以及研究解密巨量算数返回值的思路。

在当今日益发展的计算机技术和人工智能领域，巨量算数作为一种重要的算数运算方式，被广泛应用于各类数据分析和机器学习任务中。

然而，巨量算数的返回值在实际应用中常常被加密或者经过了特定处理，使其难以理解和解读。

因此，研究解密巨量算数返回值的思路成为一个重要的研究课题。

本文的目的在于探讨巨量算数返回值解密的方法和思路，并对现有的研究成果进行总结和归纳。

通过深入分析巨量算数的基本原理，我们将尝试提供一种通用的解密思路。

同时，本文还将展望未来在巨量算数返回值解密方面的研究方向，为相关领域的学者和从业人员提供参考和借鉴。

本文主要由引言、正文和结论三部分组成。

首先，在引言部分，我们将简要介绍巨量算数返回值解密思路的背景和相关意义。

其次，正文部分将详细介绍巨量算数的基本原理，并提出针对巨量算数返回值解密的思路和方法。

最后，在结论部分，我们将对本文的内容进行总结，并展望未来巨量算数返回值解密的研究方向。

通过阅读本文，读者可以更全面地了解巨量算数返回值解密的思路和方法，为相关领域的研究和应用提供理论指导和实践经验。

同时，本文也希望激发更多的研究和探索，推动巨量算数返回值解密技术的进一步发展。

1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个部分。

下面将对每个部分进行详细介绍：引言部分（Introduction）主要包括概述、文章结构和目的。

在概述中，我们将简要介绍巨量算数返回值解密思路的背景和重要性。

文章结构部分将列出本文的整体结构和各个部分的内容，方便读者快速了解全文的组织框架。

目的部分则说明本文的写作目的，即通过解密思路的探讨，为读者提供理解和应用巨量算数返回值的思路和方法。

大数据技术研究综述

大数据技术研究综述

⼤数据技术研究综述⼤数据技术研究综述摘要：⼤数据是继云计算、物联⽹之后IT 产业⼜⼀次颠覆性的技术⾰命。

⽂中介绍了⼤数据的概念、典型的4“V”特征以及⼤数据的关键技术，归纳总结了⼤数据处理的⼀般流程，针对其中的关键技术，如MapReduce、GFS、Hadoop以及NoSQL等，介绍了基本的情况。

最后，本⽂对⼤数据时代做了总结与展望。

关键词：⼤数据；数据处理技术；云计算当⼈们还在津津乐道云计算、物联⽹等主题时，⼀个崭新的概念——⼤数据横空出世。

⼤数据是继云计算、物联⽹之后IT产业⼜⼀次颠覆性的技术⾰命，对国家治理模式、企业决策、组织和业务流程，以及个⼈⽣活⽅式等都将产⽣巨⼤的影响。

⼤数据的挖掘和应⽤可创造出超万亿美元的价值，将是未来IT 领域最⼤的市场机遇之⼀，其作⽤堪称⼜⼀次⼯业⾰命[1]。

我们⾝处数据的海洋，⼏乎所有事物都与数据有关，环境、⾦融、医疗……我们每天都在产⽣数据，打电话、发短信、进地铁站安检、进办公楼刷卡、在QQ 上聊天、上淘宝⽹购物……⼤量数据实时地影响我们的⼯作、⽣活乃⾄社会发展。

数据成为与⾃然资源、⼈⼒资源同样重要的战略资源，引起了科技界和企业界的⾼度重视。

1⼤数据的概念⼤数据本⾝就是⼀个很抽象的概念，提及⼤数据很多⼈也只能从数据量上去感知⼤数据的规模，如：百度每天⼤约要处理⼏⼗PB 的数据；Facebook 每天⽣成300 TB以上的⽇志数据；据著名咨询公司IDC 的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8 ZB(1021) ，但仅仅是数据量并不能区分⼤数据与传统的海量数据的区别。

在2008年《Science》杂志出版的专刊中，⼤数据被定义为“代表着⼈类认知过程的进步，数据集的规模是⽆法在可容忍的时间内⽤⽬前的技术、⽅法和理论去获取、管理、处理的数据”[2]。

⼤数据不是⼀种新技术，也不是⼀种新产品，⽽是⼀种新现象，是近来研究的⼀个技术热点。

⼤数据具有以下4个特点，即4个“V”：(1) 数据体量(V olumes) 巨⼤。