近年来，实时监控系统、物联网、Internet传输信息等环境产生了大量数据流，这类数据具有快速到达、海量潜在无限和概念漂移的特点。这些特点使得无法使　　用传统的数据分类方法进行分类，需要新的适用于数据流的分类方法。此外，在真实的数据流环境中，大量实例快速到达，而对实例进行标记是需要时间和成本的，这就使得及时获得充足的标记数据是不现实的，此时如果用监督学习的方法训练分类器将产生弱分类器。另外在真实环境中，有许多应用需要快速地对大规模的数据进行分类，而单机的分类器不能满足此时的分类需求。　　针对真实数据流环境中上述两方面问题，本文提出了一种新颖的基于主动学习的数据流分类器，来解决标记数据不足而可能导致弱分类器的问题；并且基于免费、开源、分布式的实时计算系统Storm，提出一种可以快速地对大规模数据进行分类的数据流分类器。本文的主要工作与研究成果如下：　　第一，研究了数据流分类相关的技术。首先介绍了数据挖掘的概念、过程以及功能。然后介绍了分类的概念、一般过程以及经典的分类算法。接着介绍了数据流的定义和特征，数据流的处理模型和常见的处理方法。最后介绍了数据流分类的一般过程、一些著名的数据流分类算法以及数据流分类器的评估标准。　　第二，提出了一种新颖的基于主动学习的分类器 DCA。针对标记数据不足而可能导致弱分类器的问题，DCA在集成分类器之上用主动学习的方法，只提交小部分实例给专家进行人工标记。选择的方法是依据分类时该实例的分类置信度，集成分类器对此实例的分类意见越统一，分类置信度越高，反之则越小。认为分类置信度高的实例的预测类别很可能就是它的真实类别，而分类置信度低的实例的预测类别很可能不是真实类别，只需将分类置信度低的实例提交专家。通过时间分析，证实了DCA的有效性，并通过在仿真数据集和真实数据集上的实验，验证了DCA的正确性。　　第三，提出了基于 Storm的分类器 RCL。真实数据流分类环境许多应用需要快速地分类大规模数据。自行设计一个分布式的分类器不仅困难而且没有必要，基于Hadoop的方案是可行的但不是最佳的，经过调研最终选择了基于Storm的设计方案。Storm是一个免费、开源、分布式的实时计算系统。RCL将DCA运用于Storm上将得到一个可以快速处理大规模流数据的分类器。通过在仿真数据集和真实数据集上进行实验，计算RCL分类器的加速比、并行效率和平均分类器精度，证明了RCL分类器的有效性和正确性。