轮廓查询(Skyline)是一种典型的多目标优化问题.动态轮廓查询(Dynamic Skyline)是轮廓查询的一个重要变种,其目标是对于一个给定的查询点q,返回在各维度上最接近q的所有点.对比轮廓查询,动态轮廓查询根据查询点q的位置变动,可以更加灵活地返回查询结果.文中关注数据流上动态轮廓查询处理,此问题在多目标决策方面具有非常重要的应用.为有效地解决该问题,首先提出了一种组合式索引结构来管理数据流上的点,该索引结构包括两个部分:对整体数据使用分层次划分结构进行维护;对子划分内部数据采用倒排索引结构进行维护.该组合式索引结构具有更新快、过滤性能高、适合任意数据分布等优点,可以提高动态轮廓的查询处理效率.然后,基于该组合式索引结构,提出了基础的数据流上动态轮廓查询算法(Basic Dynamic Skyline Query over Data Stream,BDS2).通过维护少量的数据,BDS2可以快速地计算出数据流上的动态轮廓集合.然而BDS2在处理个别更新时,会有较大的时间延迟,为了更稳定地计算数据流上的动态轮廓,避免更新某些点时计算量急剧增加,进一步提出了改进的数据流上动态轮廓查询算法(Improved Dynamic Skyline Query over Data Stream,IDS2).最后,通过一系列的实验验证了文中所提出算法的有效性.
MapReduce是目前最为流行的用于大数据分析的并行系统之一.许多企业已经搭建了自己的MapReduce集群,为广大用户提供计算服务.用户可以向集群提交具有完成时限要求的MapReduce作业,若作业被按时完成,则企业可以获得一定的收益.针对这种应用场景,该文首次提出了MapReduce集群中的最大收益问题.为有效地解决该问题,首先提出了一种基于序列的任务调度策略(简称为SEQ策略),并证明了在处理具有完成时限约束的作业时SEQ策略存在优势.基于SEQ策略,该文提出了最大收益的调度算法(Scheduling Algorithm for Maximum Benefit,简称AMB算法),该算法可以快速地确定可接收作业,并给出有效的执行方案,以达到最大化收益的目的.另外,针对在实际应用中的某些异常情况(如节点宕机),该文也设计了有效的超时处理策略,进一步增加了算法的实用性.最后,通过大量的实验验证了该文所提出算法的有效性.
