【摘 要】
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针对数据流并行聚集问题,提出了一种不同于关系数据和时间序列数据处理的并行聚集方法。为解决已经划分出的数据流元组无法再现的特点,提出能够感知数据流变化的采样算法对数
【机 构】
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解放军94402部队,南京理工大学计算机科学与技术学院
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针对数据流并行聚集问题,提出了一种不同于关系数据和时间序列数据处理的并行聚集方法。为解决已经划分出的数据流元组无法再现的特点,提出能够感知数据流变化的采样算法对数据流采样。利用近似等深柱状图技术描述采样数据的分布特征,平均分配数据流量。使用时间聚集森林结构计算时间窗聚集。通过验证采样个数对并行聚集的影响,数据分布对近似划分向量算法性能的影响,测试数据流量与并行聚集加速比的关系,证明本算法能够高效地计算数据流聚集查询。
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