分布式数据流上的天际线查询:BOCS算法
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更新于2024-07-15
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"分布式数据流;天际线;通信最优处理;逐步优化"
本文主要探讨了在分布式数据流中处理天际线查询的高效方法。天际线查询是一种重要的数据分析技术,它能找出数据集中不受其他任何对象支配的有趣对象集合。在传统的静态数据或集中式数据流中,天际线计算已经得到了一定的研究,但在分布式数据流环境下的处理则更具挑战性,因为数据源可能被水平拆分成多个部分。
文章提出了名为BOCS(Block-based Optimal Communication Strategy)的算法,该算法结合了高效的集中式算法GridSky和一套通信协议。BOCS的核心在于其逐步优化策略,将天际线计算分为两个阶段。第一阶段,GridSky在各个远程站点维护本地天际线,并仅将增量更新发送给协调器,降低了通信成本。第二阶段,协调器整合来自各个远程站点的增量,与当前的全局天际线合并,从而得到最新的全局天际线结果。
理论分析证明,BOCS在所有采用无共享策略的算法中具有最优的通信效率。通过大量实验,作者展示了BOCS算法不仅在性能上有效,而且具备良好的可扩展性和稳定性。这些实验结果进一步证实了BOCS对于处理分布式数据流中的天际线查询是理想的解决方案。
在分布式数据流环境中,有效的数据管理和挖掘对于实时决策和业务分析至关重要。BOCS算法的提出为这一领域提供了新的视角和工具,有助于在分布式环境中更高效地执行天际线查询,为大数据分析提供支持。通过减少通信开销和优化计算过程,BOCS能够处理更大规模、更复杂的分布式数据流,对实时数据挖掘和决策系统有着重要的应用价值。
2021-08-08 上传
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