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摘要:
大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态,目前,关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分,而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征,论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例,最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.
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文献信息
篇名 大数据流式计算:关键技术及系统实例
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 大数据计算 流式计算 流式大数据 内存计算 系统实例
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 839-862
页数 24页 分类号 TP311
字数 16888字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.004558
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郑纬民 清华大学计算机科学与技术系 181 2698 27.0 46.0
2 孙大为 清华大学计算机科学与技术系 11 512 6.0 11.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
大数据计算
流式计算
流式大数据
内存计算
系统实例
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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