分布式数据流计算系统的数据缓存技术综述
分布式缓存设计
分布式缓存设计缓存是提高系统性能的关键组件之一，而分布式缓存则在分布式系统的环境下实现了数据的共享和高效访问。
本文将介绍分布式缓存的设计原理和实践，以及一些常见的分布式缓存方案。
一、缓存的作用缓存是将计算结果、数据库查询结果等常用数据存储在高速读写的存储介质中，以提高系统的性能和响应速度。
在分布式系统中，缓存的作用尤为重要，可以减轻后端数据库的压力，提高系统的可扩展性和可用性。
二、分布式缓存的设计原则1. 数据一致性：分布式缓存需要保证数据的一致性，即缓存中的数据和后端存储中的数据保持同步。
常见的解决方案包括使用缓存更新策略、缓存伪装技术等。
2. 高可用性：分布式缓存需要保证在各种异常情况下都能够正常工作，如节点故障、网络分区等。
常见的解决方案包括使用数据复制、故障检测与恢复机制等。
3. 高性能：分布式缓存需要具备快速读写的能力，以满足系统对高并发读写的需求。
常见的解决方案包括使用缓存预热、数据分片、分布式存储等。
4. 可扩展性：分布式缓存需要支持系统的水平扩展，以应对日益增长的数据访问需求。
常见的解决方案包括使用分布式哈希、一致性哈希等。
三、常见的分布式缓存方案1. Redis：Redis 是一个开源的高性能分布式缓存系统，支持多种数据结构和丰富的功能，如持久化、发布订阅、事务等。
它通过将数据存储在内存中，提供了非常快速的读写性能。
2. Memcached：Memcached 是一个免费的、高性能的分布式内存对象缓存系统，适用于访问模式相对简单的场景。
它通过缓存的方式，将数据存储在内存中，从而提供快速的数据访问速度。
3. Hazelcast：Hazelcast 是一个开源的分布式缓存和计算平台，支持多种数据结构和分布式计算模型。
它可以无缝地集成到 Java 应用中，提供快速的数据访问和计算能力。
四、分布式缓存的设计实践1. 数据划分：根据业务需求和数据访问特点，将数据划分到不同的缓存节点中。
可以采用按数据分片方式，将数据均匀地分布在不同的节点上，提高并发读写能力。
分布式流处理技术综述
分布式流处理技术综述分布式流处理技术是一种将数据流分布在多台计算机上进行实时计算的技术。
相较于传统的批处理技术，分布式流处理技术可以实时响应数据，并根据数据变化进行动态调整。
分布式流处理技术通常包括以下几个方面：流媒体处理、持续计算、实时数据分析、多源数据处理等。
其中，流媒体处理较为常见，可以应用于视频直播、在线游戏等方面，是一个具有成熟应用的领域。
目前，分布式流处理技术主要包括Apache Flink、Apache Storm和Apache Spark Streaming。
这些技术具有高可靠性、高性能和高扩展性等优点，为企业提供了实时计算的良好平台。
其中，Apache Flink是一个相较成熟的分布式流处理技术，具备低延迟、高吞吐量、高精度、具有有向无环图的流数据处理系统，可实现流处理中的常规函数（如过滤、映射、联系、窗口、聚合等）。
同时，Apache Flink还支持容错、流水线操作等特性，可以应用于流媒体处理、实时展现等大型数据处理场景。
Apache Storm是一种支持容错的分布式流处理技术，可以处理复杂、高吞吐量的实时计算场景。
Apache Storm可以通过构建流数据图，实现高性能、低延迟的数据计算和分析。
同时，Apache Storm适合于处理大数据集和大规模实时数据流，可以广泛用于数据分析和精细化。
Apache Spark Streaming同样是一种分布式流处理技术，可使Apache Spark快速处理大规模实时流数据。
Apache Spark Streaming只需进行一次计算、就可同时处理实时流和批量数据。
并且，Apache Spark Streaming还针对不同类型的数据，提供了丰富的支持程序库，可以灵活应用于实时流处理和批处理任务。
总之，分布式流处理技术在大数据时代得到了广泛应用，为数据的高效处理、分析和应用提供了有力支持。
我们相信，随着技术的不断发展，分布式流处理技术将会越来越成熟，并且应用于更多更广泛的领域。
分布式课程论文
分布式数据库中的数据存储摘要：在信息技术的飞速发展下，人们信息处理活动更加丰富，传统的存储方式已经不适合现代社会的发展趋势，信息时代的特征把分布式数据库技术推向了现代存储技术的舞台，分布式DBMS的出现无疑在很大程度上满足了用户在信息处理方面的需求。
然而在分布式DBMS中，关系可以存储于若干场地，访问存储于远程场地的数据将导致额外的传输代价。
通过合理的存储方法来减少此代价，成为了数据库开发人员急需解决的问题。
本文主要针对这一问题展开研究。
关键词：分布式数据库；数据存储；划分；复制Data Storage in the Distributed DatabaseAbstract: In the rapid development of information technology, people process richer and richer information. Traditional storage method is not suitable for the development trend of the modern society. The characteristics of the information age forward the distributed database technology to the stage of modern storage technology. This emergence of distributed DBMS is undoubtedly and largely meets the users’ needs in the information processing. However, in a distributed DBMS, the relation can be stored in several sites. Accessing to data stored in the remote sites will result in additional transport costs. Therefore, to reduce the cost through a reasonable storage method has become the urgent problem for database development personnel to solve. This study mainly focuses on this issue.Key words: distributed database; data storage; division; replication1 引言对于集中式的数据管理系统，大家应该并不陌生在这类系统中，数据在独立的站点进行管理，并且假定顺序地进行事务处理而在分布式数据库中，关系可以存储于若干场地，访问存储于远程场地的数据将导致额外的传输代价此代价也成为了分布式制约数据库数据处理的瓶颈，而减少此代价最自然的方法就是合理的数据存储因此，如何在数据库中进行数据存储就显得尤为重要。
分布式数据库缓存的基本概念
分布式数据库缓存的基本概念
分布式数据库缓存是指在分布式系统中，将部分数据存储在内存中的缓存中，以加快数据读取和提高系统性能的一种技术。
基本概念如下：
1. 分布式系统：由多台计算机组成的系统，可以通过网络相互通信和协作，共同完成特定的任务。
2. 数据库缓存：将部分数据存储在内存中，以减少从磁盘读取数据的次数，从而加快数据的读取速度。
3. 分布式数据库：将数据库的数据分散存储在多个计算机节点上，通过网络进行数据访问和操作的数据库系统。
4. 缓存命中率：指从缓存中获取数据的命中次数与总的查询次数之比，是衡量缓存性能的指标，命中率越高，缓存效果越好。
5. 分布式缓存：将缓存数据分散存储在多个节点上，通过网络进行数据读写操作，以提高缓存的容量和性能。
6. 一致性哈希算法：分布式缓存的数据分片方式，将数据通过哈希函数映射到缓存节点上，使得数据在分布式系统中均匀分布，避免数据倾斜和节点负载不均的问题。
7. 数据同步：分布式缓存需要保持与数据库中数据的一致性，当数据库数据发生变化时，需要更新缓存中的数据，保持数据
的一致性。
8. 缓存失效：数据在缓存中的存储时间有限，当数据过期或被修改时，需要将其从缓存中删除或更新，以保证缓存数据的有效性。
9. 缓存雪崩：指缓存中大量数据同时失效或请求集中到某一缓存节点，导致数据库负载过高或系统崩溃的现象。
10. 缓存更新策略：例如LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）等，用于在缓存空间不足时选择合适的数据删除策略，保证重要数据的缓存命中率。
如何实现分布式数据存储和处理
如何实现分布式数据存储和处理随着互联网、云计算和大数据技术的发展，数据量越来越大，数据的处理和存储也越来越复杂。
传统的集中式数据存储和处理方式已经无法满足越来越复杂的场景，如何实现分布式数据存储和处理成为了一个重要的问题。
分布式数据存储和处理是指将数据存储和处理分散到多个节点上，每个节点处理自己所负责的一部分数据，并和其它节点协同工作，从而达到高效、可扩展、可靠的数据存储和处理的目的。
下面介绍一些关键技术和方法，以及实现分布式数据存储和处理的步骤。
一、分布式数据存储技术1. 分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件存储在多台节点上的文件系统。
它将存储设备连接到计算机网络上，并使用分布式算法来管理文件和文件系统元数据。
分布式文件系统可以提供高性能、可扩展、可靠的文件存储服务，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）等。
2. 对象存储对象存储是一种将数据存储为对象的存储方式。
每个对象包含数据、元数据和一个唯一的标识符（如URL）。
对象存储可以提供高扩展性和容错性，支持海量数据的处理和存储，如AWS S3等。
3. 分布式块存储分布式块存储是一种将数据分割成固定大小的块，并分散存储在多台节点上的存储方式。
每个块具有唯一的标识符，可以根据需要动态地分配和释放。
分布式块存储可以提供高性能、高可用性和高扩展性，如Ceph、GlusterFS等。
二、分布式数据处理技术1. MapReduceMapReduce是一种基于分布式数据处理的编程模型和软件框架。
它将数据分割为多个独立的块，并将其分配到多个节点上进行并行处理。
MapReduce将数据处理过程分解为两个部分：Map和Reduce。
Map将原始数据转换为键值对，Reduce将键值对聚合为最终结果。
MapReduce可以提供高性能、高可用性和高扩展性，如Hadoop MapReduce等。
2. SparkSpark是一种基于内存的分布式数据处理框架，其优点是速度快、易于使用、通用性强。
分布式计算技术综述
分布式计算技术综述摘要：分布式计算技术提供了充分利用现有网络资源的有效途径，分布式计算机制能大大缩短问题的求解时间，为计算领域的难解问题提供有效的解决途径。
本文对分布式计算的主要技术进行了分析比较, 揭示了它们之间的内在联系并对分布式计算的发展过程进行了概括。
关键词：分布式计算、分布式对象技术、并行计算1.概述在生物学的研究中，大量的课题都是NP-难解问题，这些问题的解决往往需要大规模的计算，而高性能超级计算机价格昂贵且具有局限性。
随着硬件技术的发展，越来越多的个人计算机构成了庞大的网络，据统计，截至2000 年，与Internet连接的计算机超过3 亿台，每台机器有80%～90%的CPU 资源闲置，怎样组织和利用这些闲置资源进行分布式计算，解决生物计算或其他领域的难解问题受到越来越多的关注。
随着计算机技术特别是互联网的飞速发展，人们开始采用分布式计算实现对上述问题的求解。
分布式计算可以用在很多领域当中，尤其是需要巨大计算能力的科学计算应用。
这些应用往往需要用高性能计算机来处理，而高性能计算机的使用和维护费用巨大。
例如，如果能够有效地利用Internet网络上的空闲的CPU等计算资源，将是一种廉价的解决方案。
目前已经有许多这样的应用，其中比较著名的有：信号处理，如SETI@Home（在家寻找地外文明，）。
解决较为复杂的数学问题，如GIMPS（寻找最大的梅森素数）。
2.关键技术分布式计算技术所谓分布式是一门科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。
分布式存储技术及应用介绍
分布式存储技术及应用介绍分布式存储技术是指将数据分散存储在多个节点（服务器）上的一种存储方式。
它能够提供高可靠性、高扩展性和高并发性，因此在大规模数据存储和多用户访问的场景下被广泛应用。
下面将介绍几种常见的分布式存储技术及其应用。
1.分布式文件系统分布式文件系统是一种能够在多台独立的计算机上存储和访问文件的系统。
它将文件分割成多个块，并将这些块分散存储在多个节点上。
用户可以通过统一的文件路径来访问分布式文件系统中的文件，而不需要关心文件所存储的具体位置。
分布式文件系统常用的开源实现包括HDFS （Hadoop Distributed File System）和Ceph。
应用：分布式文件系统广泛应用于大数据领域，可以用于存储海量的数据文件，同时支持高并发访问。
例如，HDFS被广泛应用于Hadoop生态系统中，用于存储和处理大规模的数据集。
2.分布式对象存储分布式对象存储是一种将对象以键值对的形式存储在多个节点上的存储方式。
每个对象都有一个唯一的标识符，并且可以通过该标识符进行读写操作。
分布式对象存储系统通常提供高可靠性和高可用性，可以通过数据冗余和自动容错机制来保证数据的安全性和可靠性。
常见的分布式对象存储系统有OpenStack Swift和Amazon S3应用：分布式对象存储常用于存储海量的非结构化数据，例如图片、视频、日志等。
它可以提供高并发的访问能力，并且支持自动扩展存储容量。
例如，Amazon S3被广泛应用于云存储服务中，提供了安全、可靠的存储和访问服务。
3.分布式块存储分布式块存储是一种将数据以块的形式存储在多个节点上的存储方式。
每个块都有一个唯一的标识符，并且可以通过该标识符进行读写操作。
分布式块存储系统通常提供高性能和高容量的存储能力，可以通过数据冗余和数据分片技术来提高数据的可靠性和可用性。
常见的分布式块存储系统有Ceph和GlusterFS。
应用：分布式块存储常用于虚拟化环境中，提供虚拟机镜像的存储和访问。
分布式缓存
可靠性：描述了缓存在规定的任务时间内无故障运行的可能性, 相关技术包 括成员关系维护与失效检测、数据持久化,前者主要从缓存节点的可靠性角度 出发,而后者则主要从数据可靠性角度出发.
成员关系维护与失效检测是分布式缓存重要的可靠性保障技术, 支持协议包括Gossip， Jgroups和HeartBeat等.Gossip 协议中, 每个节点周期性地随机选取节点进行消息通 信, 收到消息的节点重复该过程, 直至消息扩散到所有节点. 该协议在大型、异构、 动态变化的网络环境中具有良好的鲁棒性, 其不足是占用内存资源较多, 收敛时间长, 启动延迟大.Jgroups提供了灵活可定制的协议栈,其通信协议包括UDP(IP multicast) 、 TCP和JMS.Jgroups 支持消息重传、大消息拆分和同序消息接收等, 用户可灵活配置协 议栈以满足个性化需求.HeartBeat 协议采用心跳消息表征节点的健康状态, 如果某一 节点的心跳消息超过一定周期未被收到, 则该节点会被标记为失效节点. 数据持久化技术可以有效防止缓存服务器重启或整个集群失效而导致的数据丢失( 主 要针对关键业务数据或状态数据).缓存对象被定期同步至磁盘中,服务器重启后,磁盘 中的数据可以重新被激活并被使用. 持久化技术的另一个应用场景是应对节点内存空 间不足.传统分布式缓存一般会利用替换算法直接将对象替换出内存,造成数据丢失.为 了保障应用状态存储的可靠性, 以Couchbase 为代表的部分缓存产品提供了异步持久 化功能,将超出节点内存容量的数据保存至磁盘. Gossip协议:是一系列用于P2P的通信协议。简单来说,就是模拟人类社会中流言传播的 方式。每个节点随机地把消息发给它的邻居,接到消息的节点,如果之前没收到这个消 息,则会继续随机地转发给它的邻居,否则不转发。理论复杂度是O(lgn),n是集群的规 模。
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1 引言计算机的计算模型可以分为控制流和数据流两大类。
控制流计算模型按指令的顺序驱动操作，计算机内的数据是否参加运算依赖于当时执行的指令。
图灵机理论是控制流计算机的基础，控制流计算机也被称为冯·诺伊曼型计算机，它是主流计算机一直采用的基本体系结构。
控制流天然擅长描述控制逻辑，但其使用变量缓存中间结果，不利于并行或异构计算抽象。
数据流计算模型采用数据驱动方式，只有当一条或一组指令需要的操作数全部准备好时，才能激发相应指令的一次执行，执行结果又流向等待这一数据的下一条或一组指令，以驱动该条或该组指令的执行。
指令之间天然的依赖关系决定了指令的执行顺序，指令按照数据流图执行。
数据流计算模型在许多方面优于控制流计算模型，其优点主要体现在以下3个方面。
（1）高度并行计算在数据流方法中，由于没有指令执行顺序的限制，从理论上来说，指令执行更加灵活，通过系统优化可以获得最大的并行性。
相似地，其灵活性同样适用于高度异构计算。
（2）支持流水线处理由于在指令中直接使用数值本身，而不是使用存放数值的地址，因此可以在过程级及指令级充分开发异步并行性，把串行执行算子实际处理的数据变成一条异步处理流水线，即前一个算子处理完部分结果后就让后一个算子开始处理。
（3）函数式编程面向数据流的编程模型对丰富的算子进行了抽象，通过用户定义函数为算子指定用户处理逻辑，用户无须使用变量维护中间状态，实现优化空间巨大且灵活的函数式编程。
目前许多主流的计算系统（如Spark、Flink、TensorFlow、Google Dataflow等）采用了数据流编程模型。
一个数据流程序中一般包含算子和中间结果数据两大类元素，算子还包含数据源算子（source）、数据池算子（sink）、转换算子（transformer）。
数据源是数据的生产者，如文件或者视频采集设备；数据池指定程序输出的位置，如文件或者数据库；转换算子是系统提供或者用户自定义的数据操作集合，描述对一个或多个输入数据的处理过程，同时输出一个或多个中间结果数据。
中间结果数据位于各算子之间，是由算子产生或供算子消费的数据。
数据流处理程序采用算子连接数据流的模式，当一个数据流程序被执行的时候，它会被映射为一个有向无环图（directed acyclic graph，DAG），数据流图的顶点为算子，数据流图的边为中间结果数据。
程序启动时从一个或多个数据源算子开始，结束于一个或多个数据池算子。
数据流模型不仅被应用于内存计算中，也被应用到分布式集群（如Spark）或者异构计算环境（如TensorFlow）中，算子可能被设计为跨多台机器的分布式算子，有些算子在CPU执行，有些算子在GPU执行，甚至是跨CPU-GPU执行。
而算子之间数据的流动需要考虑跨网络或者跨CPU-GPU的情况，数据流的维护和管理也不仅在内存中完成。
在这种分布式数据流系统和异构数据流系统中，算子和数据不再统一存在于单机内存中。
算子之间数据生产和数据消化的速度不一致可能会导致数据堆积或者算子闲置等问题，造成严重的空间开销，影响数据流系统的效率。
为了支持高效的数据流系统，需要为分布式数据流系统和异构数据流系统设计数据流的缓存系统，以保证数据流在分布式计算节点之间或者异构CPU-GPU之间的高效缓存和移动。
然而，目前并没有针对分布式或异构数据流系统的通用数据流缓存系统。
现有的消息队列（message queue，MQ）系统（如Kafka等）常被用作数据源算子的数据缓存系统，特别是为视频采集设备这种主动推送数据源提供数据缓冲支持。
这些系统利用优化的分布式存储将数据消息存到保持数据有序性的消息队列中，可以在一定程度上满足缓存需求。
本文选取Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、Pulsar 5个典型的分布式消息队列系统进行系统分析，并分析未来的数据流缓存系统的需求和研究方向。
2 分布式数据流计算系统概述2.1 数据流计算模型计算模型是对计算任务完成过程的一种抽象描述，主要由3个部分组成：计算任务的描述方法、计算任务的执行机构以及计算任务在执行机构上的运行方法。
根据计算任务的描述形式，可以将计算模型分为控制流计算模型和数据流计算模型。
在控制流计算模型中，采用控制流的方式描述计算任务。
控制流即以控制驱动程序。
以下面包含控制流概念的代码1为例，由于控制条件的存在，无论输入是多少，总是执行被控制的部分，而不执行另一部分。
在控制流计算模型中，进行数据传递的关键是借助变量保存中间状态。
通过中间变量，可以根据任务的执行逻辑将其划分为不同的阶段，这样一来，每个阶段只需要完成一部分逻辑子功能即可。
将代码1的控制逻辑用数据流的方式表示，如代码2所示，代码的执行逻辑以流水线的方式按顺序执行。
不论是否满足条件，均执行相应代码，只不过数据总是只满足一种情况，最后将两部分的结果做交集。
如果上游输入数据不断到来，这段代码便可以不断地执行下去，并且总是同时执行真（ture）和假（false）的分支逻辑，但是无论何时，总有一个分支上的流水线的数据集为空。
在数据流计算模型中，用数据流图的形式表示计算任务。
根据任务中不同子任务的依赖关系将其转化为数据流图，复杂的程序逻辑便可以容易地以流水线的方式执行，同时提高执行效率。
数据流编程模型是以数据驱动程序的，一个处理逻辑的输出作为下一个处理逻辑的输入，无须维护数据的中间状态，将这种处理逻辑抽象为算子，通常不同算子之间的任务相互独立，可以在不同的线程上执行。
在分布式或异构的环境下，算子也可以在不同的机器或容器内执行。
只要数据到达，算子即可开始处理，从而使得各个算子形成流水线的结构，数据则在流水线中被并行处理，这种处理方式在处理具有复杂依赖关系的程序逻辑时有天然的优势。
在数据流图中，用节点和边描述程序逻辑。
其中，节点表示操作，即数据流的逻辑计算单元，有向边表示数据依赖关系。
数据流计算模型的核心思想是用数据控制计算。
当一个操作所需的数据全部准备完毕之后，便可以启动运算。
当只有部分数据到达时，则需要等待。
当一个操作执行完成并将结果传递给下一个操作后，无论下一个操作是否能正常执行，这个操作都可以立刻对新数据进行计算。
如此，整个程序便可以以流水线的方式并行执行。
图1显示了在数据流系统Spark中分别对2组数据进行映射（map）和过滤（filter）之后再进行连接（join）的执行过程，弹性分布式数据集（RDD）表示Spark中的基本数据集。
首先，数据集1 （RDD1）和数据集2（RDD2）准备完毕，并被输入计算节点中，分别执行映射和过滤操作，这两步没有相互依赖的关系，也没有执行先后之分。
然后，当连接算子的2个操作数都准备完毕后，即数据集3（RDD3）和数据集4（RDD4）已经计算得出时，执行连接操作。
最后，计算出结果，数据向下一个计算单元传输。
在连接操作进行的同时，如果有新的映射或过滤操作数到达，映射操作或过滤操作可以同时执行。
如此，数据流图中多个计算节点便可以以流水线的方式并行执行。
当一个程序有多个这样的计算过程时，它们之间也可以以流水线的方式并行执行。
传统的计算机采用控制流作为计算机的核心，即冯·诺伊曼体系结构，它通过一个中央处理器执行计算任务，用程序计数器根据程序控制逻辑控制指令依次执行。
数据流的体系结构不同于传统的冯·诺伊曼体系结构，它以数据为驱动，数据在程序运行过程中起主导作用，这对于计算机发展来说是一个突破。
针对数据流计算机的具体设计方案有很多，学术界和工业界也相继成功研制出一些专用机。
以全新的体系结构设计出的数据流计算机不再需要CPU，而是把功能分散到各个部件中，取消了程序计数器，以数据是否到达异步控制每一条指令的执行，这样更容易实现数据的并行。
但这种新型的体系结构仅适用于某些特殊应用场景，还不能代替传统的控制流计算机。
进入20世纪80年代后，随着多线程概念的发展，学术界和工业界的研究者更多地将研究重点放在更高层次的线程级并行上，结合传统控制流与数据流的优势研究数据流计算模型。
图1 数据流模型示例虽然在硬件上已经能够做到支持数据流并行，但在软件生态上仍发展落后，难以在实际生产中应用。
数据流计算模型在算法程序设计中的优势引起了广大研究者的关注，与传统并行计算模型算法相比，基于数据流的并行计算模型具有支持度高、可拓展性好、性能功耗比高等优点，许多数据流执行模型相继被提出。
而由于大数据的快速发展，对大数据的处理需要更加高效的平台，因此在现有硬件的基础上，以数据流为核心的大数据处理平台应运而生。
2.2 主流分布式数据流系统依赖数据流的概念，工业界发展出许多支持大数据处理、机器学习等任务的系统，这些系统在大数据、人工智能时代发挥着举足轻重的作用。
结合控制流和数据流的优势，Suettlerlein等人、Flink、TensorFlow、Google Dataflow等。
这些系统在多次的版本迭代中不断适应变化的需求，发挥着越来越重要的作用，展现出越来越强大的性能，逐步实现对异构环境的支持、对新硬件的支持以及在云环境下的应用等。
当然，还有一些系统由于一些限制并没有得到大规模的应用，但在数据流系统的应用探索中也扮演着重要的角色，例如HAMR基于Codelet执行模型，并拓展到集群系统中，实现了更好的资源利用和任务同步，同时支持批处理和实时流处理。
Naiad引入时间戳（timestamp）的概念描述任意复杂的流式计算，同时也解决了一般分布式系统难以处理的增量计算问题。
Yita由中兴飞流信息科技有限公司研发，是基于数据流的运行时系统，采用特有的、动态的、细粒度的任务调度及资源管理，在计算性能、资源消耗等方面表现优异。
几个目前比较流行的数据流系统如下。
（1）SparkSpark是由美国加州大学伯克利分校的AMP实验室于2009年开发的基于内存计算的大数据并行处理框架。
作为大数据处理平台的后起之秀，Spark在2014年打破了由Hadoop保持的基准排序记录，对于同样的数据集，Spark仅用Hadoop十分之一的计算资源便将计算速度提高3倍。
Spark以其运行速度快、易使用、通用性好以及运行模式多样的优势得到了众多开发者的青睐。
Spark最大的特点就是基于内存，数据和中间结果都存储在内存中，避免了频繁的磁盘I/O开销。
除此之外，Spark采用数据流计算模型，将一个应用划分为不同的任务，然后根据其依赖关系转化为DAG，在DAG中，各个任务以数据流的模式执行，极大地开发了程序中潜在的并行性，大大加快了执行效率。
（2）Google DataflowGoogle Dataflow是由谷歌公司研究开发的一个数据处理模型，其目的在于提供一种统一批处理和流处理的系统。
Dataflow模型基于事件时间（event-time）实现对流式数据的顺序处理，支持非对齐的窗口聚合，在正确性、时延和成本之间能做到较好的平衡，并实现数据处理中的逻辑概念和底层物理之间的解耦。