上游备份策略如图3-8所示，每个主节点均记录其自身的状态和输出数据到日志文件，当某个主节点B出现故障后，上游主节点会重放日志文件中的数据到相应的副本节点中，进行数据的重新计算。上游备份策略所占用的系统资源最小，在无故障期间，由于副本节点B′保持空闲状态，数据的执行效率很高。但由于其需要较长的时间恢复状态的重构，故障的恢复时间往往较长。当需要恢复时间窗口为30分钟的聚类计算时，就需要重放该30分钟内的所有元组。可见，对于系统资源比较稀缺、算子状态较少的情况，上游备份策略是一个比较好的选择方案。
此外，大数据流式计算系统也离不开其他关键技术的支持，比如负载均衡策略。实现对系统中的任务动态、合理地分配，动态适应系统负载情况，保证系统中的任务均衡和稳定地运行。数据在任务拓扑中的路由策略促进系统中负载均衡策略的高效实现、数据的合理流动及快速处理。
3.4 大数据技术
对于普通人来说，大数据离我们的生活很远，但它的威力已无所不在：信用卡公司追踪客户信息，能迅速发现资金异动，并向持卡人发出警示；能源公司利用气象数据分析，可以轻松选定安装风轮机的理想地点：瑞典首都斯德哥尔摩使用运算程序管理交通，令市区拥堵时间缩短一半…这些都与大数据有着千丝万缕的关系。牛津大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格在其新书《大数据时代》中说，这是一场“革命”，将对各行各业带来深刻影响，甚至改变我们的思维方式。如今，信息每天都在以爆炸式的速度增长，其复杂性也越来越高，当人类的认知能力受到传统可视化形式的限制时，隐藏在大数据背后的价值就难以发挥出来。理解大数据并借助其做出决策，才能发挥它的巨大价值和无限潜力。其中的一把金钥匙就是大数据技术。
人工智能与大数据技术导论
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