Uniquement les thèses soutenues
Uniquement les thèses soutenues accessibles en ligne
Thèse de doctorat en Informatique
Sous la direction de Patrick Valduriez et de Esther Pacitti-Valduriez.
Soutenue en 2010
à Nantes .
De nombreuses applications distribuées partagent la même nécessité de traiter des flux de données de façon continue, par ex. La surveillance de réseau ou la gestion de réseaux de capteurs. Dans ce contexte, un problème important et difficile concerne le traitement de requêtes continues de jointure qui nécessite de maintenir une fenêtre glissante sur les données la plus grande possible, afin de produire le plus possible de résultats probants. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode pair-à-pair, DHTJoin, qui tire parti d’une Table de Hachage Distribuée (DHT) pour augmenter la taille de la fenêtre glissante en partitionnant les flux sur un grand nombre de noeuds. Contrairement aux solutions concurrentes qui indexent tout les tuples des flux, DHTJoin n’indexe que les tuples requis pour les requêtes et exploite, de façon complémentaire, la dissémination de requêtes. DHTJoin traite aussi le problème de la dynamicité des noeuds, qui peuvent quitter le système ou tomber en panne pendant l’exécution. Notre évaluation de performances montre que DHTJoin apporte une réduction importante du trafic réseau, par rapport aux méthodes concurrentes
Continuous join query processing in structured P2P networks
Recent years have witnessed the growth of a new class of data-intensive applications that do not fit the DBMS data model and querying paradigm. Instead, the data arrive at high speeds taking the form of an unbounded sequence of values (data streams) and queries run continuously returning new results as new data arrive. In these applications, data streams from external sources flow into a Data Stream Management System (DSMS) where they are processed by different operators. Many applications share the same need for processing data streams in a continuous fashion. For most distributed streaming applications, the centralized processing of continuous queries over distributed data is simply not viable. This research addresses the problem of computing continuous join queries over distributed data streams. We present a new method, called DHTJoin that exploits the power of a Distributed Hash Table (DHT) combining hash-based placement of tuples and dissemination of queries by exploiting the embedded trees in the underlying DHT, thereby incuring little overhead. Unlike state of the art solutions that index all data, DHTJoin identifies, using query predicates, a subset of tuples in order to index the data required by the user’s queries, thus reducing network traffic. DHTJoin tackles the dynamic behavior of DHT networks during query execution and dissemination of queries. We provide a performance evaluation of DHTJoin which shows that it can achieve significant performance gains in terms of network traffic
mots clés