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面向实时ROLAP应用的并行处理方法

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实时OLAP对数据装载与更新、查询分析性能等方面具有更高的敏感性,面向DBMS的数据ETL和复杂SQL查询,提出了一种轻量级并行处理方法,即通过并行ETL过程将大规模、高维度事实表按照特定策略分布于多个数据节点,并基于多数据节点实现MDX多维查询分析的并行处理.采用Hadoop MapReduce编程模型,基于开源OLAP引擎Pentaho Mondrian实现,并通过实验及一个实时数据仓库商业项目进行了验证.结果表明,能够有效减轻DBMS节点的查询、计算和数据装载压力,明显提高基于大规模、高维度事实表的MDX查询和数据ETL性能.

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来源
《第29届中国数据库学术会议》|2012年|107-113|共7页
会议地点合肥
作者
He Wei; 何伟; Cui Lizhen; 崔立真; Li Baodong; 李保栋;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
实时数据仓库; 并行处理; 多维分析; 性能测试;

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