【摘 要】
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随着大数据应用的发展,流连接系统被广泛的用于从两个数据流之中发掘有价值的信息。一个高效的流连接系统需要满足可扩展、高性能和连接完整性三个方面的需求,而现有的流连接系统在设计时重点考虑可扩展性和高性能。系统将所有的处理单元划分成两部分并组织成二部图的形式。每部分处理单元负责存储一条流（R流或S流）的元组。新元组到达时,系统将其随机地划分到负责其所属流的某个处理单元中存储,并广播到另一侧所有的处理单元
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随着大数据应用的发展,流连接系统被广泛的用于从两个数据流之中发掘有价值的信息。一个高效的流连接系统需要满足可扩展、高性能和连接完整性三个方面的需求,而现有的流连接系统在设计时重点考虑可扩展性和高性能。系统将所有的处理单元划分成两部分并组织成二部图的形式。每部分处理单元负责存储一条流（R流或S流）的元组。新元组到达时,系统将其随机地划分到负责其所属流的某个处理单元中存储,并广播到另一侧所有的处理单元与存储的元组连接。二部图模型具有良好的可扩展性和性能,但是在大规模的分布式集群中,广播流元组难以保证流元组接收顺序的一致性。连接运算按照元组到达的顺序进行,而不同处理单元上元组到达顺序的不一致导致系统中可能出现重复和缺失等异常的连接结果。异常结果对于部分流连接应用而言是无法接受的,如在Google的广告推荐应用中,重复的连接结果会增加广告主的成本,而缺失的连接结果会损失Google公司自身的收益。为了满足流连接应用的需求并解决结果异常问题,设计了一个新颖的可保障结果完整性的分布式流连接系统——Eunomia。该系统借助自主设计的有序连接模型可有效地避免异常连接结果。有序连接模型采用中继策略并将所有的处理单元构造成树形结构,保证了流元组到达所有处理单元的顺序一致。为了应对动态变化的流速,Eunomia系统设计了一个轻量级的自适应调整策略。该策略通过监控处理单元的负载情况,分析出系统的性能瓶颈,进而通过动态的调整连接模型的结构来保证系统的性能。Eunomia系统设计了一个高效的同步策略,在树形结构的根节点之间保证流元组顺序一致性。性能评估使用了来真实应用的大规模数据集,实验结果表明相比于现有的分布式流连接系统,Eunomia系统将吞吐率提升了25%,处理延迟降低了74%,同时更好地保证了连接结果完整性。
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