《表1“德国纽伦堡体育馆足球比赛数据集”数据流乱序情况统计》

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《基于混合处理模型的乱序数据流分布式聚合查询处理技术》

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实验使用的集群由3个计算节点构成，每个计算节点的配置是双核CPU、2GB内存，运行64位的Linux（Ubuntu 16.04）操作系统。参数设置方面，参照文献[16]的参数设置方法，将HPM涉及的PD控制器的输入参数Kp和Kd的值分别设置为0.2和4；将HPM批处理模块触发条件判定时用到的参数Γ设定为5s；将用户给定的查询结果质量要求设置为（0.05，0.05）；并将聚合查询的滑动窗口大小和滑动步长分别设置为0.5s和0.1s。在查询设置方面，以连续聚合查询SUM为测试对象。由于分布式计算环境下单机聚合查询的计算量不是主要代价，因而对聚合查询SUM的实验测试结论也同样适用于解释对其他聚合查询（例如COUNT、MEDIAN、QUAN-TILE和AVERAGE）的处理效果。实验数据方面，使用“德国纽伦堡体育馆足球比赛数据集（RTLS）”[21]中两条真实的乱序数据流Game 1和Game 2进行，如表1所示，与Game 1相比，Game 2拥有更高的晚到流元组个数、流元组最大延迟值、流元组平均延迟值和晚到流元组比率值，因而乱序程度更高。为了便于描述，实验部分将本文所提出的基于HPM的乱序数据流分布式聚合查询处理技术简记为△HPM。