对于基于滑动窗口的数据流处理的join操作，如果有两个数据流，查询处理基于时间的窗口，进行join操作的两个数据流时间范围较长，那么要求在一个节点上维护操作符的状态信息将会变得非常困难，join算子状态信息存储要求的内存空间可能非常大，则会进行操作符分割操作。在该节点的近邻节点上同时进行join操作，最终将各个节点上的状态信息进行合并操作即可。
算子迁移、算子合并、算子分割等操作在基于DHT的系统上实现具有良好的扩展性。DHT层为数据流处理系统在荷载大的情况下进行负载脱落、查询计划间并行、查询计划内并行提供了可以随意扩展的基础平台。
3结束语
本文给出了基于structured overlay network 的分布式数据流查询处理模型，考虑了对于到达系统的大量数据流的分片存放策略；同时在查询处理中对查询内的并行、查询间的并行、算子在分布式节点的迁移等提供了很好的支持。对系统catalog目录信息的分布式存放维护，从而消除了单节点查询处理引擎在资源（CPU、内存）上的约束。本文没有考虑分布式查询模型在网络带宽资源方面的问题，这将是以后要完善的地方。基于结构化覆盖网的分布式数据流查询模型提高了系统性能、查询服务质量，并且基于Chord实现，具有很好的扩展性。
参考文献：
［1］BRIAN B, SHIVNATH B, JENNIFER W. Models and issues in data stream systems[C]//Proc of the 21st ACM Symposium on Principles of Database Systems,2002.
?［2］BALAKRISHNAN H, BALAZINSKA M, CARNEY D, ?et al?. ?Retrospective on Aurora[J]. VLDB Journal, 2004,13(4):370-383.
［3］ABADI D, CARNEY D, STONEBRAKER M, ?et al?. Aurora: a new model and architecture for data stream management[J]. VLDB Journal,2003,12（2）:120-139.
［4］ZDONIK S, STONEBRAKER M, CHERNIACK M,?et al?. The Aurora and Medusa Projects[J].IEEE Data Engineering Bulletin, 2003,26(1):3-10.
［5］CHERNIACK M, BALAKRISHNAN H, BALAZINSKA M, ?et al?. Scalable distributed stream processing[C]//Proc of the 1st Biennial Conference on Innovative Data Systems Research. Asilomar, California:[s.n.],2003.
［6］ABADI D J, AHMAD Y, BALAZINSKA M, ?et al?. The design of the Borealis stream processing engine[C]//Proc of the 2nd Biennial Conference on Innovative Data Systems Research (CIDR’05). Asilomar:[s.n.],2005.
［7］TATBUL N, ZDONIK S.Dealing with overload in distributed stream processing systems[C]//Proc of IEEE International Workshop on Networking Meets Databases (NetDB’06). Atlanta:[s.n.],2006.
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