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作者

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排序：

A Survey of Real-Time Big Data Processing algorithms 1st

A Survey of Real-Time Big Data Processing Algorithms

引用

1st International and 4th National Conference on Reliability and Safety Engineering, INCRS 2018

作者： Lal, Devesh Kumar Suman, Ugrasen School of Computer Science & IT Devi Ahilya University Indore India

ISBN: (纸本)9789811537455

Data collection and processing in real time is one of the most challenging domains for big data. The sustainable proliferation of unbounded streaming data has become arduous for data collection, data pre-process, data optimization, etc. Real-time streaming for data collection can effectively be performed by windowing mechanism. In this communication, we have discussed various windowing mechanisms such as sliding window, tumbling window, landmark window, index-based window, adaptive size tumbling window, and partitioned-based window. The reliability measure, which depends upon selection of appropriate windowing mechanism, has also been discussed. These window-based algorithms have been compared on the basis of CPU utilization, memory consumption, time efficiency, and operation compatibility. In this paper, we have surveyed various aggregation algorithms such as reactive aggregator, flatFAT, flatFIT, B-Int, DABA, and two stacks aggregator and compared them based on time complexity. Remarkably, a hybrid window mechanism has been introduced in this study which can handle the most recent data stream and variable rate of data stream by sliding window and tumbling window, respectively. © Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020.

关键词： Aggregation algorithms Big data Real-time data processing Streaming data window algorithms

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