【摘 要】
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现有的分布式流数据分发方法通常只针对某一类数据分布的特征进行优化，以降低处理的延迟时间。现实情况中，数据分布的特征往往会随着时间发生变化，导致针对特定数据分布特征进行
【机 构】
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复旦大学软件学院,复旦大学计算机科学技术学院,上海市数据科学重点实验室（复旦大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61732004);上海市科技创新行动计划项目(16DZ1100200)
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现有的分布式流数据分发方法通常只针对某一类数据分布的特征进行优化，以降低处理的延迟时间。现实情况中，数据分布的特征往往会随着时间发生变化，导致针对特定数据分布特征进行优化的分发方法无法总是获得最低的处理延迟时间。解决上述问题可以使用一种自适应数据分发策略APS（Adaptive Partition Strategy）。在mini-batch分布式流处理模型中，APS策略选取一系列当下被广泛使用的数据分发方法作为候选，在每个mini-batch上对不同候选方法的最大负载和键值分离程度进行整体评估，进而根据评
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