流数据以实时和高速变化为特点,全面捕捉其特征分布挑战颇大。采样,作为大数据分析的核心方法,有助于简化数据集,降低计算成本,避免过拟合,并提高数据解释性。然而,现有流数据采样方法往往无法保留大量离散值的信息和价值,从而难以全面收集原始流数据集的特征值。此外,如果样本集含有大量离散值,其用于评估原始流数据特征分布的准确性将降低。本研究针对这些问题提出了以下主要贡献:首先,针对现有流数据采样方法在捕捉离散值信息和价值方面的不足,以及其无法全面收集流数据特征值的问题,本研究基于有限访问下的流数据钻井采样方法（SDLSA）提出了一种流数据动态钻井采样方法（SDDS）。该方法以"井"为分析单位,动态调整其大小和位置,精确预测离散值的位置和范围。同时,引入采样价值评估模型（SVEM）从稀疏、密集和整体三个角度全面评估SDDS采样方法的有效性。实验结果显示,通过SDDS采样方法得到的样本集在SVEM的稀疏和密集方面的评估准确率均超过90%,优于SDLSA采样方法。但在样本集包含大量离散值时,评估原始流数据集的整体特征分布的准确性较低。其次,为解决样本集包含大量离散值时,评估原始流数据整体特征分布准确性较低的问题,本研究提出了一种流数据自适应钻井采样方法（SDADS）。该方法基于SDDS采样方法,自适应调整井中各类的采样率,在采样过程中缓存当前井内所有数据,然后对井中的数据进行自适应重采样,以确保采样前后数据分布的一致性。同时,引入采样整体价值评估模型（SOVM）来验证SDADS算法的有效性。实验结果显示,SDADS采样方法得到的样本集在SOVM评估中的准确率显著优于SDDS采样方法,准确率提升约10%。最后,本研究设计并实现了一个流数据动态采样评估系统。该系统基于上述采样方法和评估模型,实现了对大规模流数据的实时动态采样和评估。该系统主要功能包括动态采样参数配置、实时显示动态采样数据、评估动态采样价值和样本库管理等。以上功能可清晰展示大规模流数据的实时动态采样和价值评估结果,帮助用户了解大规模流数据的特征分布。总的来说,本研究针对流数据采样方法易丢失大量有价值离散值,以及样本集难以全面表示原始流数据特征分布的问题,提出了一种大规模流数据的动态钻井采样方法及评估模型,以及一种大规模流数据的自适应采样方法及评估模型。此外,设计并实现了流数据动态采样评估系统,通过仿真模拟验证了本研究提出的流数据采样方法和评估模型的有效性。本研究提出的方法和模型对大数据分析领域有重要的理论和应用价值。