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题名面向大规模机群的可扩展OLAP查询技术
被引量：8
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作者
王会举
覃雄派
王珊
张延松
李芙蓉
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机构
数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学)
中国人民大学信息学院
中国人民大学中国调查与数据中心
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期45-58,共14页
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基金
国家"九七三"重点基础研究发展规划项目基金(2014CB340403)
国家重大科技专项基金(核高基项目2010ZX01042-001-002)
+2 种基金
国家自然科学基金(61170013
61272138)
中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金(10XNI018))资助~~
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文摘
大数据时代,由中低端硬件组成的大规模机群逐渐成为海量数据处理的主流平台之一.然而传统基于高端硬件平台设计的并行OLAP查询算法并不适应这种由不可靠计算单元组成的大规模并行计算的环境.为改善其在新计算环境下的的扩展性和容错性,该文对传统数据仓库的数据组织模式及处理模式进行改造,提出了全新的无连接雪花模型和TRM执行模型.无连接雪花模型基于层次编码技术,将维表层次等关键信息压缩进事实表,使得事实表可以独立处理数据,从数据模型层保证了数据计算的独立性;TRM执行模型将OLAP查询的处理抽象为Transform、Reduce、Merge 3个操作,使得OLAP查询可被划分为众多可并行执行的独立子任务,从执行层保证了系统的高度可扩展特性.在性能优化方面,该文提出了Scan-index扫描和跳跃式扫描算法,以尽可能地减少I/O访问操作;设计了并行谓词判断、批量谓词判断等优化算法,以加速本地计算速度.实验表明:LaScOLAP原型可以获得较好的扩展性和容错性,其性能比HadoopDB高出一个数量级.
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关键词
大规模可扩展
OLAP查询
无连接雪花模型
TRM执行模型
跳跃式扫描
Scan-index
大数据
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Keywords
large scalability
OLAP query
join-free snowflake schema
TRM model
jump scan
Scan-index
big data
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名架构大数据:挑战、现状与展望
被引量：620
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作者
王珊
王会举
覃雄派
周烜
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机构
数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学)
中国人民大学信息学院
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第10期1741-1752,共12页
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基金
国家重大科技专项核高基项目(2010ZX01042-001-002)
国家自然科学基金(61070054
+3 种基金
61170013)
中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金
10XNI018)
中国人民大学研究生基金(11XNH120)资助~~
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文摘
大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点.为了设计适合大数据分析的数据仓库架构,文中列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性,对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳,指出了各自的优势及不足,同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍,对未来研究做了展望.
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关键词
大数据
大规模可扩展
MAPREDUCE
并行数据库
深度分析
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Keywords
big data
large scale
MapReduce
parallel database
deep analytics
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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