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MapReduce等分布式计算系统应用在数据中心内产生了严重的东西向流量，其中以incast和shuffle为代表的关联性流量占相当大的比重，进而严重影响到上层应用的性能．这促使研究者们考虑在这些关联性流量的网内传输阶段尽可能早而不是仅在流量的接收端进行流问数据聚合．首先以新型数据中心网络结构为背景讨论流间数据聚合的可行性和增益，为最大化该增益，为incast传输建立最小代价树模型．为解决该模型，提出了2种近似的incast树构造方法，其能够仅基于incast成员的位置和数据中心拓扑结构生成一个有效的in