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面向大数据流式计算的任务管理技术综述
引用本文:梁毅,侯颖,陈诚,金翊.面向大数据流式计算的任务管理技术综述[J].计算机工程与科学,2017,39(2):215-226.
作者姓名:梁毅  侯颖  陈诚  金翊
作者单位:;1.北京工业大学计算机学院;2.北京市计算中心
基金项目:国家自然科学基金(61202075,91546111);北京市自然科学基金(4133081)
摘    要:流式计算是大数据的一种重要计算模式,大数据流式计算已成为研究热点。任务管理是大数据流式计算的核心功能之一,负责对流式计算的任务进行资源调度及全生命周期管理。目前对于大数据流式计算的技术调研工作主要集中于流式计算应用需求、体系结构及整体技术,缺乏对大数据流式计算任务管理技术的精细化调研分析。首先给出流式计算任务管理的抽象功能模型,其次基于该模型对任务管理的关键技术进行了分类和综述,最后对既有主流的大数据流式计算系统对上述关键技术的应用、集成和优化进行了调研分析。

关 键 词:大数据流式计算  任务管理  抽象功能模型  资源分配  数据分发  容错
收稿时间:2016-09-08
修稿时间:2017-02-25

A survey of task management techniques for big data stream computing
LIANG Yi,HOU Ying,CHEN Cheng,JIN Yi.A survey of task management techniques for big data stream computing[J].Computer Engineering & Science,2017,39(2):215-226.
Authors:LIANG Yi  HOU Ying  CHEN Cheng  JIN Yi
Affiliation:(1.College of Computer Science,Beijing University of Technology,Beijing 100124; 2.Beijing Computing Center,Beijing 100094,China)
Abstract:Stream computing is an important part of big data computing, which has become a hot topic in big data research. Task management is one of the essential features of stream computing, and is responsible for resource scheduling and lifecycle management of stream computing tasks. Current researches focus on application requirements, architecture and overall technology of stream computing, and they are lack of dedicated investigation and analysis of task management techniques. Firstly, we present a general abstract function model of task management for stream computing systems. Secondly, we classify and analyze the key techniques for task management based on this model. Finally, we investigate their applications in current stream processing systems, and the integration and optimization of above techniques.
Keywords:big data stream computing  task management  abstract function model  resource allocation  data distribution  fault tolerance  
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