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随着大数据时代的来临，对联机分析处理(OLAP)提出了更高的性能要求。针对传统OLAP处理大数据时实时响应能力差的问题，探讨基于分布式内存计算框架Spark加速立方体计算，设计了基于Spark的内存集群BUC算法BUCPark(BUC on Spark)，提高了BUC的并行度和大数据适应能力。在此基础上，基于内存重复利用和共享的思想，避免内存中迭代的立方体单元膨胀，设计了改进的BUCPark算法LBUCPark(Layered BUC on Spark)。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。