4.1.4 Issues in Stream ProcessingBe

4.1.4 Issues in Stream Processing
Before proceeding to discuss algorithms, let us consider the constraints under which we work when dealing with streams. First, streams often deliver elements very rapidly. We must process elements in real time, or we lose the opportunity to process them at all, without accessing the archival storage. Thus, it often is important that the stream-processing algorithm is executed in main memory, without access to secondary storage or with only rare accesses to secondary storage. Moreover, even when streams are “slow,” as in the sensor-data example of Section 4.1.2, there may be many such streams. Even if each stream by itself can be processed using a small amount of main memory, the requirements of all the streams together can easily exceed the amount of available main memory. Thus, many problems about streaming data would be easy to solve if we had enough memory, but become rather hard and require the invention of new techniques in order to execute them at a realistic rate on a machine of realistic size. Here are two generalizations about stream algorithms worth bearing in mind as you read through this chapter:
• Often, it is much more efficient to get an approximate answer to our problem than an exact solution.
• As in Chapter 3, a variety of techniques related to hashing turn out to be useful. Generally, these techniques introduce useful randomness into the algorithm’s behavior, in order to produce an approximate answer that is very close to the true result.

Kết quả (Việt) 1:

4.1.4 các vấn đề trong dòng xử lý
trước khi tiến hành để thảo luận về thuật toán, cho chúng tôi xem xét những hạn chế mà chúng tôi làm việc khi giao dịch với dòng. Trước tiên, suối thường cung cấp các yếu tố rất nhanh chóng. Chúng ta phải xử lý các yếu tố trong thời gian thực, hoặc chúng tôi mất cơ hội để xử lý chúng ở tất cả, mà không cần truy cập vào các lưu trữ lưu trữ. Do đó, nó thường là quan trọng rằng các thuật toán dòng xử lý được thực hiện trong bộ nhớ chính, mà không cần truy cập để lưu trữ thứ cấp hoặc với chỉ hiếm truy cập để lưu trữ thứ cấp. Hơn nữa, ngay cả khi là "chậm," như trong ví dụ dữ liệu cảm biến của phần 4.1.2, có thể có nhiều dòng như vậy. Ngay cả khi mỗi dòng của chính nó có thể được xử lý bằng cách sử dụng một số lượng nhỏ của bộ nhớ chính, Các yêu cầu của tất cả các dòng suối với nhau có thể dễ dàng vượt quá số lượng bộ nhớ chính có sẵn. Vì vậy, nhiều vấn đề về luồng dữ liệu sẽ là dễ dàng để giải quyết nếu chúng tôi đã có đủ bộ nhớ, nhưng trở nên khá khó khăn và đòi hỏi sự phát minh ra kỹ thuật mới để thực hiện một tốc độ thực tế trên một máy kích thước thực tế. Dưới đây là hai chung chung về dòng thuật toán giá trị mang trong tâm trí khi bạn đọc qua chương này:
• thông thường, nó là nhiều hơn nữa efficient để có được một câu trả lời gần đúng cho vấn đề của chúng tôi hơn một giải pháp chính xác.
• như trong chương 3, một loạt các kỹ thuật liên quan đến băm, lần lượt ra được hữu ích. Nói chung, các kỹ thuật giới thiệu hữu ích ngẫu nhiên vào hành vi của thuật toán, để tạo ra một câu trả lời gần đúng là rất gần với kết quả thực sự.

Kết quả (Việt) 2:

4.1.4 Các vấn đề trong Stream Processing
Trước khi tiếp tục thảo luận về các thuật toán, chúng ta hãy xem xét những hạn chế mà theo đó chúng tôi làm việc khi đối xử với suối. Đầu tiên, suối thường xuyên cung cấp các yếu tố rất nhanh chóng. Chúng ta phải xử lý các yếu tố trong thời gian thực, hoặc chúng ta mất đi cơ hội để xử lý chúng ở tất cả, mà không cần truy cập vào lưu trữ lưu trữ. Do đó, nó thường là rất quan trọng rằng các thuật toán dòng xử lý được thực hiện trong bộ nhớ chính, mà không cần truy cập vào lưu trữ thứ cấp hoặc chỉ truy cập hiếm có để lưu trữ thứ cấp. Hơn nữa, ngay cả khi dòng là "chậm", như trong ví dụ cảm biến dữ liệu của mục 4.1.2, có thể có nhiều dòng như vậy. Ngay cả khi mỗi dòng của chính nó có thể được xử lý bằng cách sử dụng một lượng nhỏ bộ nhớ chính, các yêu cầu của tất cả các dòng với nhau có thể dễ dàng vượt quá số tiền có sẵn bộ nhớ chính. Vì vậy, nhiều vấn đề về truyền tải dữ liệu có thể dễ dàng giải quyết nếu chúng ta có đủ bộ nhớ, nhưng trở nên khá khó và đòi hỏi sự phát minh ra kỹ thuật mới để thực hiện chúng với tốc độ thực tế trên một máy kích thước thực tế. Dưới đây là hai khái quát về các thuật toán dòng đáng ghi nhớ khi bạn đọc qua chương này:
. • Thông thường, đó là hiệu quả hơn nhiều để có được một câu trả lời gần đúng cho vấn đề của chúng tôi hơn một giải pháp chính xác
• Như trong Chương 3, một loạt các kỹ thuật liên quan để băm bật ra được hữu ích. Nói chung, những kỹ thuật giới thiệu ngẫu nhiên hữu ích vào hành vi của thuật toán, để sản xuất ra một câu trả lời gần đúng đó là rất gần với kết quả đúng.