《大數據存儲與處理-數據流挖掘》講解了大數據時代下，面對不斷流入的無窮非平穩流時所采用的數據流挖掘技術及策略。此文檔深入探索了從數據模型、示例查詢問題到具體的系統實現方式等多個方面內容。針對搜索引擎、微博更新等具有不可控性和實時性特征的信息系統中遇到的實際困難如查詢頻率高且復雜的情況提供了有效解決方案。例如，在流源源源不斷地到來且要求實時處理的狀況下，為了克服系統存儲限制，文章介紹了包括隨機取樣和固定尺寸取樣的兩種方法，并指出隨機采樣的錯誤與正確實踐方式。此外，《大數據存儲與處理-數據流挖掘》描述了滑動窗口內計數以及通過DGIM算法進行精確或近似的1的數量估計等操作。同時，文檔還詳細解釋了如何在有限存儲條件下，確保元素以相同比率被抽樣以及具體概率的調整規則。這些都極大程度幫助了解決由于流的速度超過存儲或處理能力而產生的諸多挑戰。
《大數據存儲與處理-數據流挖掘》適用于各類從事數據科學的研究人員以及互聯網公司、電信運營商、金融行業、政府情報部門等領域的工作群體，特別是在應對海量用戶行為追蹤與實時響應分析的場合下更為實用。比如搜索平臺利用本課程介紹的技術可實現精準查詢統計；社交媒體企業可以用來快速捕捉網絡熱門話題趨勢；而網絡通信行業則能借助此手段監測并保障通信流量的正常穩定運行。無論是對于提升系統效率還是增強決策準確性而言，這份指南均能給予有力的技術支撐。
