分布式处理是数据流管理中的主流技术,聚集是分布式数据流系统中一种重要的连续查询类型.在分布式数据流环境中,由于需要连续计算聚集值,并且在分布式网络中连续传送聚集值,导致系统的通信开销非常大.为了有效地减少网络中数据流的传输...分布式处理是数据流管理中的主流技术,聚集是分布式数据流系统中一种重要的连续查询类型.在分布式数据流环境中,由于需要连续计算聚集值,并且在分布式网络中连续传送聚集值,导致系统的通信开销非常大.为了有效地减少网络中数据流的传输量,提出了一种近似增量聚集算法(approxi-matelyincremental aggregate over distributed data stream,AIADDS).算法增量地计算网络中各个站点的聚集值,只有当聚集值的改变超出给定的阈值才向其他站点传送聚集改变量,这样,可以显著地降低网络的数据传输量.作为算法核心的VSB-Tree能够有效地合并、存储来自孩子站点的聚集值,同时增量地向它的父站点传送聚集改变量.理论分析和实验结果表明,算法是行之有效的.展开更多
文摘分布式处理是数据流管理中的主流技术,聚集是分布式数据流系统中一种重要的连续查询类型.在分布式数据流环境中,由于需要连续计算聚集值,并且在分布式网络中连续传送聚集值,导致系统的通信开销非常大.为了有效地减少网络中数据流的传输量,提出了一种近似增量聚集算法(approxi-matelyincremental aggregate over distributed data stream,AIADDS).算法增量地计算网络中各个站点的聚集值,只有当聚集值的改变超出给定的阈值才向其他站点传送聚集改变量,这样,可以显著地降低网络的数据传输量.作为算法核心的VSB-Tree能够有效地合并、存储来自孩子站点的聚集值,同时增量地向它的父站点传送聚集改变量.理论分析和实验结果表明,算法是行之有效的.
