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❶ 导师风采 | 华中科技大学顶尖课题组（陈教授）【纯干货分享】

华中科技大学顶尖课题组（陈教授）导师风采

教授简介与研究背景

陈教授是华中科技大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，同时也是国家自然基金优秀青年科学基金（2014年）及国家科技进步二等奖（2015年）的获得者。作为大数据处理系统领域的领军学者，他的研究始于2003年攻读华中科技大学期间，并在香港科技大学完成了博士后研究及访问学者工作，奠定了坚实的学术基础。陈教授的研究从基础理论逐渐深入到工程实践，早期聚焦于对等网络（P2P）搜索优化，提出了基于语义社区的高效搜索方法BloomCast，相关成果被TPDS等主流期刊收录，并获得2007年ICPP最佳论文提名奖。随着大数据时代的到来，他逐步转向全身流处理、实时数据连接系统等应用型研究，资助了多项国家重点研发计划课题及国家自然科学基金项目，累计科研突破超千万个。其团队开发的Whale、Eunomia等开源系统在SC、ICDE、SIGMOD等顶级会议屡获认可，代码仓库在GitHub累计星标超50个。此外，陈教授还兼任多项学术荣誉，包括全国百篇湖北优博论文（2012）和省科技进步二等奖（2008）等十余项奖励，并担任IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems等期刊编委。

主要研究方向与成果分析

1. 环球流处理系统优化

   Whale系统（SC 2021）：通过RDMA网络实现的高效对称多数据分区，相比传统Spark系统提升吞吐量56倍，处理延迟降低97%。该系统采用自调整非阻塞树结构，动态适应流数据变化。

   Eunomia系统（IWQoS 2021）：构建社区传播模型消除循环连接中的异常结果，系统吞吐量提升25%，延迟减少74%。该设计解决了BiStream框架因同步机制导致的性能瓶颈。

2. 高效数据结构设计

   动态布谷鸟过滤器（DCF，ICNP 2017）：通过分层存储与动态调整策略，将插入操作的重新定位次数降低35%，实现实时监控系统可减少内存占用40%。

   对数字动态布谷鸟过滤器（LDCF，ICDE 2021）：引入多级树结构，将最坏情况下的插入时间复杂度从O(N)降至O(1)，特别适合高动态数据集场景。

3. 异构资源调度机制

   Argus调度器（IPDPS 2021）：基于阶段依赖关系的RDMA优化调度方案，使作业完成时间减少21%。该设计通过优先级策略释放更多可调度任务，CPU利用率提升30%。

   Simois流连接系统（ICDCS 2019）：针对倾斜负载设计轻量级预测组件，在滴滴出行订单匹配场景中实现货运提升52%。

研究方法与特色

1. 问题驱动的系统级创新

   陈教授团队以实际应用场景为出发点，如基于滴滴出行数据研发的订单匹配系统。其方法论包括动态建模、软硬良好结合以及开源验证。

2. 算法与工程的平衡艺术

   团队在理论上突破与实际部署间取得平衡，如近似算法优化和硬件采集设计。

3. 深度融合

   与华为、中国移动等企业合作，推动技术落地。例如，在广东省电子政务平台中，团队研发的数据共享引擎支撑了日均PB级数据处理需求。

研究前沿与发展趋势

1. 新兴硬件赋能系统创新

   随着存算一体芯片、DPU智能功耗的普及，未来研究可能聚焦存储近计算架构和量子计算融合。

2. 边缘智能与流处理的融合

   针对物联网场景的需求，开发适用于边缘设备的微型流处理引擎和联邦流学习。

3. 新型数据处理模板

   结合账表预测算法优化实时连接效率，以及在流处理系统中嵌入因果发现模块。

对有意申请教授课题组的建议

能力储备建议

1. 数学基础增强：重点掌握概率论（布隆过滤器设计）、图论（DAG调度）、最优化理论（资源分配模型）。推荐教材包括《概率与计算》和《网络流》。
2. 系统开发能力：掌握Java/Scala生态系统（Spark、Flink源码阅读），并学习RDMA编程（libibverbs API）及性能调优工具（perf、eBPF）。
3. 科研素养：精读团队近年顶会论文（重点关注ICDE/SIGMOD/IPDPS），并参与开源贡献，从GitHub代码库的问题修复入手，理解系统设计细节。

政策建议

• 前期接触：通过邮件提交对某篇论文的技术改进设想。
• 项目展示：在材料中突出与多元化系统相关的课程设计。
• 技能证明：考取Apache Kafka/Spark官方认证，或提供Kaggle相关竞赛排名。

预计研究方向提示

• 流处理与区块链融合：探索智能合约驱动的数据溯源机制。
• 不易丢失内存应用：研究NVM在动态过滤器持久化存储中的优化路径。
• 共有计算力调度：设计GPU/FPGA加速的流连接计算子。