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Spark环境下并行立方体计算方法
被引量：
5
1
作者
萨初日拉
周国亮
+3 位作者
时磊
王刘旺
石鑫
朱永利
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第2期348-352,共5页
针对传统联机分析处理(OLAP)处理大数据时实时响应能力差的问题,研究基于分布式内存计算框架Spark加速的数据立方体计算方法,设计基于Spark内存集群的自底向上构造(BUC)算法——BUCPark,来提高BUC的并行度和大数据适应能力。在此基础上...
针对传统联机分析处理(OLAP)处理大数据时实时响应能力差的问题,研究基于分布式内存计算框架Spark加速的数据立方体计算方法,设计基于Spark内存集群的自底向上构造(BUC)算法——BUCPark,来提高BUC的并行度和大数据适应能力。在此基础上,为避免内存中迭代的立方体单元膨胀,基于内存重复利用和共享的思想设计改进的BUCPark算法——LBUCPark。实验结果表明:LBUCPark算法性能优于BUC算法和BUCPark算法,能够胜任大数据背景下的快速数据立方体计算任务。
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关键词
SPARK
联机分析处理
数据立方体
自底向上构造
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职称材料
题名
Spark环境下并行立方体计算方法
被引量：
5
1
作者
萨初日拉
周国亮
时磊
王刘旺
石鑫
朱永利
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第2期348-352,共5页
基金
河北省自然科学基金资助项目(F2014502069)~~
文摘
针对传统联机分析处理(OLAP)处理大数据时实时响应能力差的问题,研究基于分布式内存计算框架Spark加速的数据立方体计算方法,设计基于Spark内存集群的自底向上构造(BUC)算法——BUCPark,来提高BUC的并行度和大数据适应能力。在此基础上,为避免内存中迭代的立方体单元膨胀,基于内存重复利用和共享的思想设计改进的BUCPark算法——LBUCPark。实验结果表明:LBUCPark算法性能优于BUC算法和BUCPark算法,能够胜任大数据背景下的快速数据立方体计算任务。
关键词
SPARK
联机分析处理
数据立方体
自底向上构造
Keywords
Spark
On Line Analytical Processing（OLAP）
data cube
Bottom-Up Construction（BUC）
分类号
TP393.027 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Spark环境下并行立方体计算方法
萨初日拉
周国亮
时磊
王刘旺
石鑫
朱永利
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
5
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