基于Hadoop的OLAP海量數(shù)據(jù)維存儲研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)是一種能夠快速、靈活地進(jìn)行復(fù)雜查詢處理，并以直觀易懂的形式返回查詢結(jié)果的技術(shù)。OLAP聚集計(jì)算效率往往與其數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。在傳統(tǒng)OLAP中，應(yīng)用比較廣泛的有基于關(guān)系型存儲的ROLAP和基于多維數(shù)組存儲的MOLAP。然而，面向行存儲的ROLAP往往需要掃描整行數(shù)據(jù)，進(jìn)而影響整體查詢效率；MOLAP用多維數(shù)組存儲預(yù)聚集的數(shù)據(jù)，可以快速響應(yīng)OLAP聚集計(jì)算，但是其更新代價(jià)高且預(yù)處理數(shù)據(jù)所占用的空間隨著維數(shù)的增加

2、呈指數(shù)型增長。以往的OLAP存儲技術(shù)已經(jīng)無法適應(yīng)日益增長的OLAP海量數(shù)據(jù)查詢分析，有學(xué)者提出基于Hadoop的海量數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)Hive和Pig來應(yīng)對OLAP海量數(shù)據(jù)分析。Pig可以并行處理數(shù)據(jù)但依然是面向行存儲，面臨掃描全行的行暴力掃描問題；Hive雖然可以避免全行檢索，但它缺乏有效的索引機(jī)制。
　　為了解決上述問題，本文提出基于Hadoop的OLAP海量數(shù)據(jù)維存儲機(jī)制。首先，按維分割存儲OLAP數(shù)據(jù)，使得聚集計(jì)算只需訪問相關(guān)維

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