【摘要】：近些年，在傳感器網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控、金融交易等領域，出現(xiàn)了數(shù)據(jù)流分析的應用需求。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式不能很好地解決這種數(shù)據(jù)流分析應用，針對這些應用的數(shù)據(jù)流分析技術在學術上和工業(yè)上都受到了高度關注。隨著復雜數(shù)據(jù)流分析的需求增加，研究復雜數(shù)據(jù)流分析的關鍵技術也越來越重要。在進行復雜數(shù)據(jù)流分析時，現(xiàn)有的解決方法通常是設計特定的復雜概要數(shù)據(jù)分析算法來解決。但對于越來越多的各種復雜數(shù)據(jù)流分析應用，每次都開發(fā)相應的分析算法來解決的方式顯然不能很好地滿足需求，一種更好的方式是重復利用一些比較通用的分析算法，通過與其他算法的組合來完成復雜數(shù)據(jù)流分析。然而，在組合分析時一個分析算子的輸出數(shù)據(jù)如何很好地傳給后續(xù)分析算子的問題需要得到解決，也就是兩個算子之間的數(shù)據(jù)交換問題。 結合數(shù)據(jù)流分析要求的高效的時間空間性能，，設計了較為高效和通用的數(shù)據(jù)交換方式。數(shù)據(jù)交換采用了基于模式匹配的星狀交換方式，該方式中需要解決中間數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)模式的描述，模式匹配過程和模式轉換描述幾個關鍵問題。結合數(shù)據(jù)流分析中關系數(shù)據(jù)和復雜數(shù)據(jù)的不同特點，設計了中間數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)模型；同時設計了基于XML標簽對該數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)模式進行描述；給出了模式匹配的兩個要點：結構匹配與類型匹配，同時為了最佳匹配考慮了名稱匹配的問題；最后利用可根據(jù)數(shù)據(jù)模式預分配實際數(shù)據(jù)的特點，設計了簡單高效的模式轉換描述。 介紹了研究中實現(xiàn)的數(shù)據(jù)流實時分析平臺系統(tǒng)，同時介紹了其中數(shù)據(jù)交換的測試分析。對于復雜數(shù)據(jù)流分析中數(shù)據(jù)交換的設計能夠比較高效和通用地解決組合數(shù)據(jù)流分析中的數(shù)據(jù)交換問題。
[Abstract]:In recent years, applications of data flow analysis have emerged in sensor networks, Internet monitoring, financial transactions and other fields. However, the traditional data processing method can not solve this kind of data flow analysis application well, and the data flow analysis technology for these applications has received great attention both academically and industrially. With the increasing demand of complex data flow analysis, the key technology of complex data flow analysis is becoming more and more important. In complex data flow analysis, the existing solution is usually to design a specific complex summary data analysis algorithm to solve the problem. However, for more and more complex data flow analysis applications, it is obvious that the corresponding analysis algorithms are developed to solve the problem. A better way is to reuse some common analysis algorithms. The complex data flow analysis is accomplished by combining with other algorithms. However, the problem of how to transmit the output data of an analysis operator to the subsequent analysis operator in combinatorial analysis needs to be solved, that is, the problem of data exchange between the two operators. Combining the efficient time and space performance required by data flow analysis, a more efficient and universal data exchange method is designed. Data exchange is based on pattern matching, which needs to solve several key problems, such as intermediate data model, data pattern description, pattern matching process and pattern transformation description. According to the different characteristics of relational data and complex data in data flow analysis, the metadata model of intermediate data is designed, and the data pattern in the data model is described based on XML tag. Two key points of pattern matching are given: structure matching and type matching, and the name matching is considered for the best matching. Finally, the characteristics of the actual data can be pre-assigned according to the data pattern. A simple and efficient description of pattern transformation is designed. This paper introduces the real-time analysis platform system of data flow, and introduces the test and analysis of data exchange. The design of data exchange in complex data flow analysis can solve the problem of data exchange efficiently and generically.
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.06

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本文編號：2264485