分布式复杂事件流处理平台的研究

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1510-0167

计算机工程与应用 ›› 2017, Vol. 53 ›› Issue (8): 68-75.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1510-0167

分布式复杂事件流处理平台的研究

孔祥翾1，廖湖声2，王亦雄1，高红雨1，苏航1

1.北京工业大学计算机学院，北京 100124
2.北京工业大学软件学院，北京 100124

出版日期:2017-04-15 发布日期:2017-04-28

Distributed complex event stream processing platform research

KONG Xiangxuan1, LIAO Husheng2, WANG Yixiong1, GAO Hongyu1, SU Hang1

1.College of Computer Science, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China
2.Software College, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China

Online:2017-04-15 Published:2017-04-28

摘要/Abstract

摘要： 复杂事件处理是大数据时代的关键技术之一。针对现有的复杂事件处理平台存在的各种问题，提出并设计了一个以复杂事件流处理语言CEStream为基础的分布式复杂事件流处理平台，实现了基于正规树模式的事件检测功能，支持多数据源的复杂事件处理。针对多数据源组合事件模式的检测需求，该平台可以将复杂事件分解为多个独立的事件检测任务，部署在集群中不同节点和远端的事件检测代理上。实验结果表明，系统的吞吐量和响应时间达到了预期结果，可以满足目前主流的复杂事件处理的应用需求。

关键词: 复杂事件处理, 流式计算, 分布式系统, 正规树模式

Abstract: Complex event processing is one of the core technologies in?the big-data age. Since existing several?problems in complex event processing platform, a distributed complex event stream processing platform based on CEStream（a complex event stream processing language） is proposed, providing event detection based on regular twig pattern and complex event processing of multi-sources. According to composite event pattern of multiple sources, the platform can decompose complex event into several?independent?event detection?tasks and deploy them on different nodes of cluster and remote event detection agents. As the experiments show, the throughput and response time of the system comply with the requirements of mainstream of complex event stream processing.

Key words: complex event processing, stream computing, distributed system, regular twig pattern

孔祥翾1，廖湖声2，王亦雄1，高红雨1，苏航1. 分布式复杂事件流处理平台的研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(8): 68-75.

KONG Xiangxuan1, LIAO Husheng2, WANG Yixiong1, GAO Hongyu1, SU Hang1. Distributed complex event stream processing platform research[J]. Computer Engineering and Applications, 2017, 53(8): 68-75.

[1]	黄思猛1，程良伦2，王涛2. 基于双数组trie树的多模式复杂事件检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(4): 91-95.
[2]	朱永超，周川，郭健，吴益飞，崔玉伟. 异构分布式系统中一种新型主副版本调度算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(21): 93-98.
[3]	李瑾，顾旻皓，李飞，朱科军. 高能物理分布式数据获取架构的设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(19): 228-234.
[4]	史佳雯，汪洋，张庚，王亚男. 面向电力通信网的分布式仿真系统[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(19): 246-252.
[5]	宋峣1，2，3，孙小涓1，2，3，胡玉新1，2，3，雷斌1，2，3，卢晓军4. 基于流式计算的遥感卫星数据快视处理方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(10): 77-82.
[6]	易俗1，殷慧文1，王闯2，张一川2. 多因素自适应心跳检测算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(24): 86-93.
[7]	贾丽云，张向利，张红梅. 分布式系统下的启发式任务调度算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(12): 63-69.
[8]	鲁克文，艾中良，刘忠麟. 分布式卫星资源高效共享平台研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(5): 121-125.
[9]	王伟1，余利华2. RPCI：面向互联网的RPC框架[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(21): 106-110.
[10]	范敏1，徐胜才2. 基于云计算的医学图像检索系统[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(21): 123-127.
[11]	张霖，王浩，张庆. IPV6环境下的分布式P2P流行为分析系统[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(10): 88-91.
[12]	孙林超，陈群，康庄庄. 分布式RFID复杂事件处理关键技术的研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(22): 105-109.
[13]	赵刚1，2，赵金晶2，况晓辉2，郑纬民1. 大规模分布式系统实体交互脆弱性分析方法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(18): 98-102.
[14]	胡益红，蒋加伏，赵嘉. 一种基于生态捕食模型的网络负载平衡算法[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(19): 103-105.
[15]	朱幸辉¹，张林峰¹，田李². 大规模分布式系统中低通信阈值监控方法[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(14): 98-102.

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