Nous vivons dans un monde où une grande quantité de données est généré en continu. Par exemple, quand on fait une recherche sur Google, quand on achète quelque chose sur Amazon, quand on clique en ‘Aimer’ sur Facebook, quand on upload une image sur Instagram, et quand un capteur est activé, etc., de nouvelles données vont être généré. Les données sont différentes d’une simple information numérique, mais viennent dans de nombreux format. Cependant, les données prisent isolément n’ont aucun sens. Mais quand ces données sont reliées ensemble on peut en extraire de nouvelles informations. De plus, les données sont sensibles au temps. La façon la plus précise et efficace de représenter les données est de les exprimer en tant que flux de données. Si les données les plus récentes ne sont pas traitées rapidement, les résultats obtenus ne sont pas aussi utiles. Ainsi, un système parallèle et distribué pour traiter de grandes quantités de flux de données en temps réel est un problème de recherche important. Il offre aussi de bonne perspective d’application. Dans cette thèse nous étudions l’opération de jointure sur des flux de données, de manière parallèle et continue. Nous séparons ce problème en deux catégories. La première est la jointure en parallèle et continue guidée par les données. La second est la jointure en parallèle et continue guidée par les requêtes.