近年来,流数据处理系统的相关研究与实践取得了长足进步,已拥有近实时处理海量流数据的能力,但尚存在以下亟待改善之处:首先,经典的流数据处理系统通常直接将规模庞大、价值密度低的底层流数据接入系统,会导致系统存储空间膨胀、处理能力和检索能力下降等;第二,大部分系统面向应用需求依赖事先编码制定流数据全局处理逻辑,与流数据的局部性和不确定性之间存在矛盾。第三,传统的“请求/响应”模式限制了系统的自动化能力和快速响应能力。本文主要针对流数据不确定性问题,在所在研究团队提出的主动式流数据服务模型基础上展开进一步研究,主要贡献有以下三点:1.提出了适于主动式流数据服务的服务超链模型,给出了服务超链在去中心化管理中规避预置全局逻辑的机制。实验结果表明服务超链数量随着数据集规模增加和参数变化是可控的。提出了构造时基于历史数据的服务超链生成算法。将服务超链生成问题转换为一种受时间约束的频繁共现模式挖掘问题,定义了GFE（“产生-过滤-扩展”）策略和算法,可有效生成服务超链。基于故障检测实际应用数据的实验结果证实了服务超链组合的局部逻辑可以有效检测故障。2.提出了数据驱动的服务超链即时更新算法,可以在运行时迭代地学习和更新服务超链。实验结果表明在真实数据集上服务超链数量随流数据持续接入是可控的。为了提升算法效率,在扩展经典的流数据算法Lossy Counting的基础上,提出了基于界标的空间释放策略;优化了数据结构,可以迅速定位需要修改或添加的服务超链的存储位置。实验结果表明优化后算法平均延时在不同速率下最多可以降低65%,在不同参数取值下最多可以降低62%。3.针对流数据的不确定性问题,提出了一种基于服务超链的服务链接方法。基于局部性原理和自适应机制提出了超链选择策略,在保障正确选择服务超链的前提下,降低了链接服务的数量,避免重复传播事件,提升了链接效率。实验结果表明,服务超链确实是一种有效的辅助手段:（1）服务超链可以正确链接服务,覆盖91.04%火电厂故障检测应用需求;（2）在满足应用需求的同时,服务超链可提升链接效率。在不同服务实例数量下基于超链链接服务时平均延时最多可降低51%;在不同流数据速率下平均延时最多可降低48%。本文以服务超链的模型与生成、服务超链的更新为基础,针对流数据不确定性问题,从局部角度出发,利用服务超链在运行时灵活选择流数据局部处理逻辑,逐步形成相对完整的逻辑,从而产生满足应用需求的处理结果。通过理论证明和实验分析验证了方法的有效性。