摘要：随着大数据的发展,传统的流查询系统框架不能满足用户实时查询的需求。通过调研传统的集中式查询系统与流计算框架,提出了一种新的能够适应用户处理连续查询的实时查询框架。该框架具备延时小、可拓展的特点。最后实验证明,该框架能够满足大数据流处理要求。

摘要：随着在线分析连续数据流的需求日益增多,用于实时处理海量、易变数据的数据流管理系统由此产生.大数据时代下,随着开放式处理平台的发展,为处理大规模且多样化的数据流,出现了若干分布式流处理系统,如S4、Storm、Spark Streaming等.然而,为提升处理系统的易用性和处理能力,需要在其之上构建具有抽象查询语言的关系查询系统,以构筑完整的分布式数据流管理系统.如何设计并实现高效易用的关系查询系统是一个亟待解决的问题.文中首先概述了分布式数据流查询处理的典型应用、数据特征和实现目标.进而,提出了分布式数据流关系查询系统的基础架构,并基于此架构深入分析了用户自定义函数查询、查询优化、驱动方式、编译技术、算子管理、调度管理和并行管理等关键技术.然后,对比分析了SPL、StreamingSQL、Squall和DBToaster这4种具有代表性的查询系统实例.最后,指明了该技术在优化技术、执行策略、实时精准查询和复杂查询分析等方面所面临的挑战和今后的研究工作.