Spark環境下并行立方體計算方法
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針對傳統聯機分析處理（ OLAP）處理大數據時實時響應能力差的問題，研究基于分布式內存計算框架Spark加速的數據立方體計算方法，設計基于Spark內存集群的自底向上構造（BUC）算法-BUCPark，來提高BUC的并行度和大數據適應能力。在此基礎上，為避免內存中迭代的立方體單元膨脹，基于內存重復利用和共享的思想設計改進的BUCPark算法-LBUCPark。實驗結果表明：LBUCPark算法性能優于BUC算法和BUCPark算法，能夠勝任大數據背景下的快速數據立方體計算任務。
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