【摘要】：近些年，在傳感器網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控、金融交易等領(lǐng)域，出現(xiàn)了數(shù)據(jù)流分析的應(yīng)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(yīng)用，針對(duì)這些應(yīng)用的數(shù)據(jù)流分析技術(shù)在學(xué)術(shù)上和工業(yè)上都受到了高度關(guān)注。隨著復(fù)雜數(shù)據(jù)流分析的需求增加，研究復(fù)雜數(shù)據(jù)流分析的關(guān)鍵技術(shù)也越來越重要。在進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)流分析時(shí)，現(xiàn)有的解決方法通常是設(shè)計(jì)特定的復(fù)雜概要數(shù)據(jù)分析算法來解決。但對(duì)于越來越多的各種復(fù)雜數(shù)據(jù)流分析應(yīng)用，每次都開發(fā)相應(yīng)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(fù)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(fù)雜數(shù)據(jù)流分析。然而，在組合分析時(shí)一個(gè)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(gè)算子之間的數(shù)據(jù)交換問題。 結(jié)合數(shù)據(jù)流分析要求的高效的時(shí)間空間性能，，設(shè)計(jì)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(zhuǎn)換描述幾個(gè)關(guān)鍵問題。結(jié)合數(shù)據(jù)流分析中關(guān)系數(shù)據(jù)和復(fù)雜數(shù)據(jù)的不同特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了中間數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)模型；同時(shí)設(shè)計(jì)了基于XML標(biāo)簽對(duì)該數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)模式進(jìn)行描述；給出了模式匹配的兩個(gè)要點(diǎn)：結(jié)構(gòu)匹配與類型匹配，同時(shí)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(yù)分配實(shí)際數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了簡單高效的模式轉(zhuǎn)換描述。 介紹了研究中實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)分析平臺(tái)系統(tǒng)，同時(shí)介紹了其中數(shù)據(jù)交換的測試分析。對(duì)于復(fù)雜數(shù)據(jù)流分析中數(shù)據(jù)交換的設(shè)計(jì)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(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.06

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本文編號(hào)：2264485