Ämnet för Data Stream Processing är ett nyligen och mycket aktivt forskningsområde som behandlar in-minne, tuple-by-tuple analys av strömmande data. Kontinuerliga frågor förbrukar vanligtvis enorma mängder data som tas emot med stor hastighet. Lösningar som ständigt lagrar alla inmatning tuples och sedan utföra offline beräkning är opraktiska. Snarare måste frågor utföras kontinuerligt som data korsar strömmarna. Syftet med detta dokument är att presentera parallella mönster för fönsterbaserade statliga operatörer, som är den mest representativa klassen av statliga dataströmsoperatörer. Parallella mönster presenteras "à la" Algorithmic Skeleton, genom att förklara logiken i varje mönster, förutsättningarna för att säkert tillämpa det, och resultatet i termer av genomströmning, latens och minneskonsumtion. Mönstren har implementerats i FastFlow-ramverket med inriktning mot flerkärniga hyllor. Såvitt vi vet är detta första gången som ett liknande försök att slå samman domänen Data Stream Processing och området Strukturerad parallellism har gjorts.
De Matteis och Mencagli REF presenterade parallella mönster för fönsterbaserade statliga operatörer.
Parallel Patterns for Window-Based Stateful Operators on Data Streams: An Algorithmic Skeleton Approach
{'venue': 'International Journal of Parallel Programming', 'journal': 'International Journal of Parallel Programming', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}