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当前,数据流上的实时处理系统大多关心平均元组延时最小化要求,而很少考虑每个元组的截止期要求.提出一种实时的自适应批任务调度策略--ATS(adaptive batch task scheduling),以支持时变突发的数据流上关键任务的严格截止期需求.ATS调度策略可以降低调度开销和过期处理开销,从而实现截止期错失率最小化和有效任务完成率最大化.提出了最优调度单位概念--批粒度,设计了闭环反馈控制机制,以在不可预测的数据流环境中自适应地动态选择最优批大小.理论分析和实验表明了ATS批调度策略的有效性和高效性. 相似文献
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针对数据流上近似查询中的梗概计算,提出了一种新的基于最小误差的维压缩小波变换算法(MEDC).MEDC算法通过映射流数据时间戳,快速无冗余地维护流数据的有序性;基于最小误差,高效压缩小波变换阵列,最大化MEDC算法时间效率及近似查询实时处理能力;引入小波系数与查询准确度之间的数值性关联规则,支持小波系数梗概上的查询多级共享,整体查询执行性能最佳.实验表明,与传统小波变换、直方图和采样等算法相比,MEDC算法在数据流近似查询处理的响应速度、查询结果质量等方面具有更为优越的性能. 相似文献
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