大数据分析的分布式MOLAP技术要点

实际工作中需要使用大数据技术,但是由于其带有规模效应,不利于数据分析、数据管理、数据存储等工作。为了确保工作质量,相关技术人员通过研究和试验,发现使用分布式文件系统优势明显,应用Map Reduce编程模型可以解决上述问题。具体而言,使用MOLAP技术之后,利用多维模型进行维度的映射,同时使用线性化算法将测量到的维度等数据存储到分布式文件中。该文对在大数据背景下分布式MOLAP技术要点进行分析,希望给有关人士一些借鉴。

大数据分析视域下分布式MOLAP技术运用

本文依托于大数据分析方法深入探究分布式MOLAP技术,可以很好的弥补当下数据存储中存在的弊端,进一步削减大数据规模效应对数据存储产生的不良干扰。在进行数据模型建立时,主要涵盖了"维"、度量、单元格以及数据立方等内容。大数据分析视域下分布式MOLAP技术在开展联机分析处理工作时,主要有数据检索、块选取、调整维级别与信息数据整合四种方法,其中通过块选取的运用,能够有效降低查询范围大小,极大的改善了联机分析工作的效率。

大数据分析的分布式MOLAP技术

电子计算机在进行数据存储和分析的过程中,大数据规模效应的影响是不可避免的。为解决上述问题,采用多分布式文件系统进行处理。在当前大数据背景下,MOLAP技术作为一种分布式技术被广泛地应用。此次研究主要探讨MOLAP技术在当前大数据背景下的应用,以便为今后分布式MOLAP技术的发展提供理论技术和发展经验。

大数据分析的分布式MOLAP技术

计算机设备在进行信息数据的存储、管理以及分析的过程中,会受到大数据规模效应的极大影响,而对于这一问题,当前的学术界选择了利用计算机分布式文件系统以及Map Reduce来进行应对。在大数据的环境下,存在一种分布式MOLAP技术,其是在计算机分布式文件系统中的Map Reduc模式下得以构建,又可以将其称之为分布式联机分析处理(Distributed On-Line Analytical Processing,DOLAP)。本文将针对分布式MOLAP技术进行大数据前提下的分析,以期能够为今后的分布式MOLAP技术发展提供有效理论参考依据。

大数据分析的分布式MOLAP技术

采用大数据分析方法对分布式MOLAP技术进行解读,能够实现对数据存储问题的有效解决,降低大数据规模效应对数据存储产生的不利影响。本文在对分布式MOLAP技术进行综合阐述的基础上,分析了维编码算法的应用,论述了Map Reduce算法的实现过程,介绍了数据存储方法,以期为相关人士提供借鉴和参考。