一种并行数据流方法

　　超点检测对于网络安全、网络管理等应用具有重要意义，由于存在着高速网络环境下海量网络流量与有限系统资源之间的矛盾，在线准确地监测网络流量是一个极大的挑战，随着多核处理器的发展，多核处理器的并行性成为算法性能提高的一种有效途径．目前，针对基于流抽样的超点检测方法存在计算负荷重、检测精度低、实时性差等问题，提出了一种并行数据流方法（parallel data streaming，简称PDS）。该方法构造并行的可逆Sketch数据结构，建立紧凑的节点链接度概要，在未存储节点地址信息的情况下。通过简单地计算重构超点的地址，获得了良好的效率和精度．实验结果表明：与CSE（compact spread estimator），JM（joint data streaming and sampling method）方法相比，该方法具有较好的性能，能够满足高速网络流量监测的应用需求．