【摘 要】
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不确定数据流上的Skyline查询技术逐步引起研究者的关注，传统的集中式流处理算法难以满足海量数据的查询需求，并且云计算所提供的海量计算资源和有效的存储管理模式，为研究并行Skyline查询技术提供了充足的条件。基于上述事实，提出了一种不确定数据流上的并行Skyline查询算法(PSUDS)。该算法通过交叉划分滑动窗口的方式，将集中式流查询转化为并行处理，以并行执行的方式来解决集中式算法处理性能不
【机 构】
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National Key Laboratory for Parallel and Distributed Processing, College of Computer Science, Nation
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不确定数据流上的Skyline查询技术逐步引起研究者的关注，传统的集中式流处理算法难以满足海量数据的查询需求，并且云计算所提供的海量计算资源和有效的存储管理模式，为研究并行Skyline查询技术提供了充足的条件。基于上述事实，提出了一种不确定数据流上的并行Skyline查询算法(PSUDS)。该算法通过交叉划分滑动窗口的方式，将集中式流查询转化为并行处理，以并行执行的方式来解决集中式算法处理性能不足的问题。大量实验结果表明，该算法具有较好的并行可扩展性。
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