【摘 要】
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近年来,随着计算机技术的发展及其在互联网、传感器和科学数据分析等领域的广泛应用,数据量爆炸性地增长,海量数据给传统的数据管理和分析带来新的挑战,学界和业界广泛采用分
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61202088);中央高校基本科研业务费专项资金项目(100704001);辽宁省自然科学基金项目(200102059)
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近年来,随着计算机技术的发展及其在互联网、传感器和科学数据分析等领域的广泛应用,数据量爆炸性地增长,海量数据给传统的数据管理和分析带来新的挑战,学界和业界广泛采用分布式文件系统和MapReduce编程模型来应对这一挑战.介绍了HaoLap(Hadoop based OLAP),一种基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce编程模型的海量数据OLAP系统.本研究吸取了MOLAP的经验:采用元数据存储多维模型以及HDFS存储事实数据,采用编码完成维和事实数据的映射,采用MapReduce完成OLAP运算.描述了HaoLap的关键技术,包括系统结构、维定义和编码、事实数据存储和编码、OLAP算法和服务接口.介绍了HaoLap在科学数据分析的应用案例,并与主流非关系数据管理系统进行性能对比.实验结果表明,尽管数据装载性能略显不足,但HaoLap的OLAP性能要优于HBase,Hive,HadoopDB等主流非关系数据管理系统.
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