随着互联网、传感器等技术深入到人们生活的各个方面,数据产生的速度越来越快。新数据中隐藏着各种有价值的信息,通过挖掘利用这些信息,给人们的日常生活提供了更多的便利。在很多应用场景中,信息通过数据流的方式提供给用户,通常这些信息带有非常强的时效性,很少存储在传统数据库中,而是必须在生成时进行“即时”处理。此外,由于应用场景的不同,通常每种数据流只提供部分信息,结合多种来源的数据流,获取完整的信息成为势在必行的趋势。在数据流的处理中,连接可以将多个数据流之间的信息进行整合,以获取完整的信息。Spark Streaming是大数据环境下处理流连接的一个系统平台,它根据当前操作父子数据集之间的依赖关系来决定连接的执行顺序。但由于评价的标准单一,对于多路数据流的连接操作只能做出简单的顺序划分,并不能根据各个数据流之间的整体相关性来对数据流连接做出更合理的优化,导致连接的执行效率低下。本文在经过深入研究以及总结相关工作的基础上,对多路数据流的独立元素计数问题展开分析和研究,最后对多路数据流的等值连接进行优化,内容主要有以下几个方面:首先,本文对多个数据流之间的全局相关性进行研究,也就是数据流的独立元素计数的问题研究。通过对多个独立元素计数算法的对比研究,提出了基于汉明范数和连接树的多路数据流等值连接的优化方案。基于汉明范数的独立元素计数方法可以反映出当前滑动窗口中数据流之间的大致相关性,为之后的多路数据流等值连接优化做数据预处理,该部分为后面等值连接优化的基础部分。其次,针对多路数据流等值连接的特点,通过分析多路数据流之间的相关特征,将数据流之间的连接关系转化为无向图模型,根据数据流之间的独立元素交集为图中的各个边赋值,后续再根据图中各个边的值来寻找合适的连接顺序;并将数据流按确定的连接顺序构造为连接树的方式,为了应对数据流中数据持续不断到来的特性,通过对比无向图中边的权值,周期的更新连接树,以此来实现树的动态高效化,更加适应快速持续的数据流处理。最后,本文通过Kafka消息队列生成多个测试数据集,在Spark平台上接收以及处理数据集,执行多路数据流连接操作。从实验结果可以看出,基于独立元素和连接树的策略降低了多路数据流连接约25%的中间结果规模,提升了约16%的连接效率。