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Spark環(huán)境下并行立方體計(jì)算方法

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  針對傳統(tǒng)聯(lián)機(jī)分析處理( OLAP)處理大數(shù)據(jù)時實(shí)時響應(yīng)能力差的問題,研究基于分布式內(nèi)存計(jì)算框架Spark加速的數(shù)據(jù)立方體計(jì)算方法,設(shè)計(jì)基于Spark內(nèi)存集群的自底向上構(gòu)造(BUC)算法-BUCPark,來提高BUC的并行度和大數(shù)據(jù)適應(yīng)能力。在此基礎(chǔ)上,為避免內(nèi)存中迭代的立方體單元膨脹,基于內(nèi)存重復(fù)利用和共享的思想設(shè)計(jì)改進(jìn)的BUCPark算法-LBUCPark。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:LBUCPark算法性能優(yōu)于BUC算法和BUCPark算法,能夠勝任大數(shù)據(jù)背景下的快速數(shù)據(jù)立方體計(jì)算任務(wù)。

Spark環(huán)境下并行立方體計(jì)算方法

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