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DecoPa: Query Decomposition for Parallel Complex Event Processing
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AI
DOI：10.1145/3654935.png)
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摘要
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复杂事件处理（CEP）系统能够在事件流中检测预定义的模式。虽然CEP查询的评估在计算上具有挑战性，但可以通过并行化实现可扩展性。然而，现有的并行CEP方法主要基于静态查询属性，例如分区键和评估模型的状态，而忽略了处理单元在查询评估过程中可能以何种速率摄取和比较事件。
本文提出了一种基于灵活分解CEP查询的并行处理方法。我们的思路是通过引导每个处理单元的可持续吞吐量来指导分解，以最大化整体性能。为此，我们引入了用于并行CEP的DecoPa计划，为其提供了成本模型，阐述了其正确性和最优性，并提出了一个构建算法。使用Flink中DecoPa实现的实验表明，其吞吐量增益相较于现有先进方法可高达12个数量级。
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