大数据流处理：数据流挖掘与实时分析方法

本资源主要探讨的是大数据存储与处理中的一个重要领域——数据流挖掘，特别是在海量、实时数据处理场景下的技术挑战和解决方案。课程由陈一帅教授提供，链接为<http://netcomm.bjtu.edu.cn/?page_id=397>，课程内容围绕数据流模型、系统设计以及实际应用展开。 首先，数据流模型是针对大数据流数据的特点提出的，它强调数据的不断流动和不可预测的到达速率。这种模型的特点包括无限性、非平稳性和不可预知的处理需求。由于大数据系统面临存储和处理能力的限制，特别是NSA（美国棱镜门）事件后，如何在有限存储条件下实现实时处理成为关键问题。 在处理大数据流时，主要涉及几种策略： 1. **抽样**（Sampling）：分为固定比率抽样（例如1 in 10的比例）和固定大小抽样（如保持一定数量s的元素）。搜索引擎中的应用场景是判断用户搜索请求中有多少重复的查询，通过随机取样降低存储压力，比如10%的样本中统计重复搜索的占比。 2. **过滤**（Filtering）：通过白名单过滤，只保留特定属性的元素，如统计某些热门item的频率或特定查询的数量，以及评估用户访问的均匀性。 3. **计数**：如窗口内计数，用于统计不同元素（如查询关键字、网页、话题等）的出现次数，以及计算它们的流行度，这在Google、Yahoo和微博等平台中被用来发现最热门的内容。 4. **在线学习模型**：区分固定查询（如历史最高温度，事先定义）和Ad-hoc查询（即临时查询，根据已存储内容响应）。在线学习模型允许系统在有限资源下处理这类变化中的查询。 5. **特征提取**：通过计算各阶矩（如方差、均值等）来分析元素的分布和流行程度，帮助解决如最流行查询关键字、最热门页面等应用问题。 6. **数据统计问题**：在大数据环境下，即使是最简单的统计问题也需要新颖的方法，例如针对流数据的处理，以适应数据流的特性。 在实际应用中，数据流挖掘技术被广泛应用于搜索引擎、社交媒体分析、传感器网络、电话记录分析、网络安全（如检测DDoS攻击）以及网络流量优化等领域，通过抽样和过滤策略，有效地处理大规模数据流，确保实时性和效率。 总结来说，该资源深入剖析了大数据存储与处理中数据流挖掘的关键概念和技术，为理解和解决实际场景中的实时数据分析提供了理论基础和实用策略。