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在分布式并行数据流处理中，面向实时变化且具有突发性的流数据负载，固定的资源分配将造成资源浪费或服务质量降低，因此，可伸缩的弹性资源分配是一个亟待解决的关键问题.然而，由于资源分配延迟和负载预测模型存在误差，已有的弹性资源分配策略无法准确地提供与突发负载相匹配的资源，且存在不必要的资源调整反复，增加了系统开销.该文主要解决弹性资源分配的调整延迟和调整颠簸问题.针对上述问题，主要的挑战在于突发负载的准确预测和节点间的协作.为此，该文提出了一个上、下游节点协同的弹性资源分配策略，最优化数据质量和资源使用率，兼顾