基于Spark平臺的數(shù)據(jù)立方體快速計算方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)的組織和分析日益成為各行各業(yè)發(fā)展瓶頸，對實時數(shù)據(jù)高性能分析需求的不斷提高，傳統(tǒng)聯(lián)機(jī)分析處理處理大數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出實時響應(yīng)能力差的問題，為聯(lián)機(jī)分析處理系統(tǒng)提出了更高的應(yīng)用要求。Spark是分布式內(nèi)存計算框架，具有輕量級快速處理、兼容Hadoop生態(tài)系統(tǒng)、學(xué)習(xí)成本低、活躍的社區(qū)支持、支持多種語言編程接口等特點，自Spark發(fā)布以來得到廣泛應(yīng)用，為實現(xiàn)實時OLAP系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析提供了新的研究思路。
　　本文首先總結(jié)大

2、數(shù)據(jù)背景下聯(lián)機(jī)分析處理的研究現(xiàn)狀，隨后對當(dāng)前較為流行的大數(shù)據(jù)處理平臺進(jìn)行總結(jié)，結(jié)合實時OLAP系統(tǒng)的快速響應(yīng)的應(yīng)用需求，選擇基于Spark平臺進(jìn)行系統(tǒng)架構(gòu)，展開相關(guān)研究工作。本研究綜合分析Spark內(nèi)存并行計算框架、BloomFilter算法與BUC算法的基礎(chǔ)上，著力研究立方體快速計算算法。針對BUC算法在Spark計算框架下進(jìn)行并行化，并對BUC算法進(jìn)行改進(jìn)，以適應(yīng)分布式計算方式，有效地提高了立方體計算效率。對于星型連接算法，實現(xiàn)了基

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