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并行環境下的分布式連接處理要求制定劃分策略以減少狀態遷移和通信開銷．相對于數據庫管理系統而言，分布式數據流管理系統中的在線o連接操作需要更高的計算成本和內存資源．基于完全二部圖的連接模型可支持分布式數據流的連接操作．因為連接操作的每個關系僅存放于二部圖模型的一側處理單元，無需復制數據，且處理單元相互獨立，因此該模型具有內存高效、易伸縮和可擴展等特性．然而，由于數據流速的不穩定性和屬性值分布的不均衡性，導致傾斜數據流的連接操作易出現集群負載不均衡的現象．針對傾斜數據流的連接操作，模型無法動態分配查詢節點。并需要人工干預數據分組的參數設置．尤其是應對全部歷史數據的連接查詢。模型效率更低．基于上述問題，提出了管理傾斜數據流連接的框架，使用基于鍵值和元組混合的劃分樣式有效應對二部圖模型的各側傾斜數據．并設計了重新動態分配查詢節點的策略和狀態遷移算法，以支持全歷史數據的連接查詢和自適應的資源管理，針對合成數據和真實數據的實驗表明，該方案可有效應對傾斜數據的連接操作并進一步提升分布式數據流管理系統的吞吐率。特別是降低云環境中的計算成本．
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