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我們試圖從數據集合、數據屬性和計算類型三個不同方面對數據流的模型進行歸納和描述。實際上,很多文章提出了各種各樣的數據流模型,我們并沒有包括所有這些模型,只是將其中比較重要的和常見的進行了歸納和分類。形式化以下是對數據流的一個形式化描述??紤]向量α,其屬性的域為[1..n](秩為n),而且向量α在時間t的狀態α(t)=在時刻s,α是
數據流應用的產生的發展是以下兩個因素的結果:細節數據已經能夠持續自動產生大量的細節數據。這類數據較早出現于傳統的銀行和股票交易領域,后來則也出現為地質測量、氣象、天文觀測等方面。尤其是互聯網(網絡流量監控,點擊流)和無線通信網(通話記錄)的出現,產生了大量的數據流類型的數據。我們注意到這類數據大都與地理信息有一定關聯,這主要是因為地理信息的維度較大,容易產生這類大量的細節數據。復雜分析需要以近實時
數據的性質、格式不同,則對流的處理方法也不同,因此,在Java的輸入/輸出類庫中,有不同的流類來對應不同性質的輸入/輸出流。在java.io包中,基本輸入/輸出流類可按其讀寫數據的類型之不同分為兩種:字節流和字符流。輸入流與輸出流數據流分為輸入流(InputStream)和輸出流(OutputStream)兩類。輸入流只能讀不能寫,而輸出流只能寫不能讀。通常程序中使用輸入流讀出數據,輸出流寫入數據
與傳統的關系數據模式區別B.Babcock等[90]認為數據流模式在以下幾個方面不同于傳統的關系數據模式:1. 數據聯機到達;2. 處理系統無法控制所處理的數據的到達順序;3. 數據可能是無限多的;4. 由于數據量的龐大,數據流中的元素被處理后將被拋棄或存檔(archive)。以后再想獲取這些數據將會很困難,除非將數據存儲在內存中,但由于內存大小通常遠遠小于數據流數據的數量,因此實際上通常只能在數
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