【摘 要】
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随着新型网络应用的不断出现,流形态数据已经成为数据管理领域研究的新热点.与传统数据相比,数据流具有时变、高到达速率和大数据量等特点.在CPU和存储资源有限的约束条件下,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60903160,61103046);上海市自然科学基金项目(11ZR1401200)
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随着新型网络应用的不断出现,流形态数据已经成为数据管理领域研究的新热点.与传统数据相比,数据流具有时变、高到达速率和大数据量等特点.在CPU和存储资源有限的约束条件下,需要对数据流管理系统的体系结构进行全新的设计和实现.目前比较完整的数据流管理原型系统有Aurora,Borealis和STREAM.其中前两个系统由布兰代斯大学、布朗大学和麻省理工学院合作开发,而STREAM则是由斯坦福大学单独完成的.Aurora系统提供了完整的数据流处理功能,但只支持基于操作符图的查询表达;STREAM在SQL的基础上定义了语义明确的数据流查询语言CQL,但并没有完整的系统实现.为此,我们基于Aurora开发了支持CQL的数据流管理系统Conger.系统演示包括CQL示例查询的注册、解析和执行等.
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