【摘 要】
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在大规模时序数据流中实时识别完整事件趋势（CET）在金融服务、实时商业分析和供应链管理等应用中具有重要作用。在完整事件趋势识别过程中可能产生大量中间结果,这些中间结果为CET识别系统带来巨大时空开销。目前国际上最新的方法设计了一种压缩图模型。在这种压缩图中,CET被表示为压缩图中一条路径,不同CET的相同子序列通过图中共同路径进行共享存储。此方法消除了中间结果冗余存储,使得内存空间利用更加高效。然
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在大规模时序数据流中实时识别完整事件趋势（CET）在金融服务、实时商业分析和供应链管理等应用中具有重要作用。在完整事件趋势识别过程中可能产生大量中间结果,这些中间结果为CET识别系统带来巨大时空开销。目前国际上最新的方法设计了一种压缩图模型。在这种压缩图中,CET被表示为压缩图中一条路径,不同CET的相同子序列通过图中共同路径进行共享存储。此方法消除了中间结果冗余存储,使得内存空间利用更加高效。然而,每当一个事件到来后,该方法必须遍历图来将这个事件插入到图中。因此,该方法需要O（n~2）的时间复杂度来完成个事件的构图,致使该方法构图时延非常高,难以满足实际应用需求。针对CET识别过程的高延时问题,提出了一种新的基于属性的索引图（ABI Graph）模型。ABI图将事件和事件的属性值具现为图中的两类节点,并使用这两类节点之间的边来表示事件和属性值之间的关联关系,从而将关联事件匹配转化成事件和属性值的匹配。为了从高速事件流中构造ABI图,根据比较器的不同,将匹配模式中谓词进行分类。并根据谓词和事件的属性来动态生成属性节点,尽量降低属性节点规模以降低构图复杂度。根据ABI图中边的连续性特点,设计了一种范围边表达方式,通过两个指针来表达每个事件节点的所有出边,成功将每个事件的构图时间开销和空间开销降低到了O（log（m））和O（1）,其中是ABI图中属性节点个数。同时,基于ABI图中事件构图独立的特点,在动态构图基础上解决属性节点同步问题,设计了一种并行方法来进一步加速构图过程。构图完成后,针对基于BFS的遍历算法高内存开销低时间开销和基于DFS的遍历算法高时间开销低内存开销特点,设计了一种基于锚节点的并行遍历算法,结合两种基本算法的优势,高效从ABI图中提取所有CET。同时,基于通用分布式计算引擎设计了一种分布式CET提取算法,克服了单机系统物理资源限制问题。最后,通过详细的实验,比较了本方法和最新方法的性能。实验表明,本方法在时间开销上相比最新方法能够达到3个数量级的提升。
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