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H-Tree:一种面向大数据流在线监测的层次索引
臧文羽1; 李军1; 方滨兴1; 谭建龙2
2015
发表期刊计算机学报
ISSN0254-4164
卷号38.0期号:1.0页码:35
摘要随着计算机网络的迅猛发展和大数据时代的到来,数据越来越频繁地呈现出多属性异构的特点.这种包含多种不同类型属性的大数据流称为异构大数据流(Heterogeneous Big Data Streams).在面向大规模数据在线监测分析的应用中,通常需要在异构大数据流上注册大规模监测规则.因此,对于每一个数据流元组,必须用最小的计算开销满足所有的规则.同时,由于大数据流上监测规则集异常庞大,提高规则监测的性能是大规模数据流在线监测的关键.基于此,该文提出一种层次化的索引结构H-Tree及其在线规则匹配算法.具体的,H-Tree将大数据流上的属性集划分为离散型属性和连续型属性.基于不同的属性集,构建两层索引结构:在第1层,通过改进的红黑树对离散型谓词构建触发索引;在第2层,通过量化连续型谓词构建多维索引结构.H-Tree的在线规则匹配算法利用关联关系表对两层索引的监测结果进行融合过滤.实验分析表明,与经典的R+方法相比较,H-Tree通过层次化的索引结构,在不降低准确度的前提下,显著提升了大数据流的监测效率.
关键词异构大数据流 监测规则 索引
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37082
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院计算技术研究所
2.中国科学院信息工程研究所
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
臧文羽,李军,方滨兴,等. H-Tree:一种面向大数据流在线监测的层次索引[J]. 计算机学报,2015,38.0(1.0):35.
APA 臧文羽,李军,方滨兴,&谭建龙.(2015).H-Tree:一种面向大数据流在线监测的层次索引.计算机学报,38.0(1.0),35.
MLA 臧文羽,et al."H-Tree:一种面向大数据流在线监测的层次索引".计算机学报 38.0.1.0(2015):35.
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