低内存占用的分布式top-k监测算法

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为提高大数据背景下面向数据流的分布式top-k监测的实时性和可用性,对监测多个数据流的分布式系统处理数据的过程进行研究,提出一种低内存占用的分布式top-k监测算法。通过使用有限的内存空间对原本杂乱分布于各节点的关键数据进行重新调整,对数据处理过程中可能遇到的各种情形进行分类,依照调整结果和分类结果指定相应的处理流程,使很大一部分数据更新操作可以不依靠网络通信,或仅依靠少量网络通信来完成,有效减少监测过程中的网络通信量,在保证监测实时性的前提下提高系统的可用性。实验结果表明,该算法是有效可行的。
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