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  10.5.5
C-DBLP系统正式发布作者研究兴趣及学术活动展示功能，请访问作者页面试用。
  09.7.6
C-DBLP的文献BibTex信息展示功能正式上线，请访问文章详细页面使用。
  09.7.29
C-DBLP系统新增同名区分功能，欢迎大家在作者页面试用。该功能部分使用了清华大学王建勇老师课题组提出的GHOST（GrapH-based framewOrk for name diStincTion）算法，在此表示感谢。
  09.6.2
C-DBLP系统集成了作者的相关图片并在搜索结果页面展示，敬请试用。
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分布式复式数据流的处理  BibTex
作者： 张冬冬 李建中 王伟平 郭龙江
单位： 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 哈尔滨150001;哈尔滨150001;黑龙江大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080;哈尔滨150001;哈尔滨150001;黑龙江大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080
关键词： 分布式数据流;复式数据流;通信带宽
出处： 计算机研究与发展 2004 年 10期
基金： 国家自然科学基金项目 ( 60 2 73 0 82 );国家“九七三”重点基础研究发展规划基金项目 (G19990 3 2 70 4);国家教委博士基金项目( 2 0 0 0 0 2 13 0 3 );国家“八六三”高技术研究发展计划数据库重大专项基金项目 ( 2 0 0 2AA44 4110 );黑龙江省自然科学基金
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摘要：
　　在分布式数据流环境中 ,系统的通信带宽是一种瓶颈资源 在保证查询精度的前提下 ,为了有效地减少网络中数据流的传输量 ,提出了一种新的数据流传输方式 ,称为复式数据流 复式数据流方法是将分布式数据流系统中的原始数据流分组合并成复式数据流之后再进行传输 在定义了复式数据流的基础上 ,给出了复式数据流的生成算法 ,并且分析了基于复式数据流的查询操作的误差度 ,讨论了构造复式数据流的相关问题 ,最后通过实验验证了这种方法的有效性
正文快照：
　　1　引　　言近年来 ,数据流在许多应用领域中频繁出现[1,2 ] 数据流不同于传统的存储在磁盘上的关系数据 ,而是快速地、无限地、连续地以流的形式出现 分布式数据流的处理技术已经逐渐引起数据库领域研究人员的关注[3,4 ] 典型的分布式数据流处理系统模型如图 1所示 分布在
Distributed Compound-Data Streams Processing
Author： ZHANG Dong Dong 1;LI Jian Zhong 1;2;WANG Wei Ping 1;and GUO Long Jiang 1;2 1 (School of Computer Science and Technology;Harbin Institute of Technology;Harbin 150001) 2 (School of Computer Science and Technology;Heilongjiang University;Harbin 150080)
Keywords： distributed data streams;compound-data streams;communication bandwidth
Abstract：
　In distributed data stream systems, the available communication bandwidth is a bottleneck In order to reduce the communication overhead under the constraint of the precision of the answers to queries, a new method for transferring data streams, named compound data streams, is proposed The idea is that raw data streams are grouped and merged into compound data streams which are then transferred instead of the raw data streams Based on the definition of compound data streams, the generation algorithm of compound data streams is given Meanwhile, the error of the answers to queries and issues related to compound data streams are studied The experimental results show that the proposed method is very efficient