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分布式方面专升本毕业论文范文 和大数据分析的分布式MOLAP技术相关毕业论文格式范文

分类:硕士论文 原创主题:分布式论文 发表时间: 2024-03-21

大数据分析的分布式MOLAP技术,该文是分布式有关毕业论文格式范文与数据分析和大数据分析和分布式MOLAP技术有关专升本毕业论文范文.

【摘 要】 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.

【关键词】 分布式MOLAP 技术 数据存储 维编码算法

前言:随着社会经济的迅速发展,大数据时代已经全面来临,大数据技术的广泛应用,不仅提升了信息数据的获取和共享速率,还为计算机科学的发展赢得了发展契机.但受数据量过大的影响,对计算机的数据处理能力也提出了更高挑战.因此,探析分布式MOLAP 技术对数据的处理价值,具有十分重要的现实意义.

一、分布式MOLAP 技术简述

建立在大数据分析基础之上的分布式MOLAP 技术主要通过对Map Reduce 算法的充分利用,建立相关的程序模型,实现对各类数据信息的联机处理.在数据处理过程中,分布式MOLAP 技术能够基于数据的维度进行建模,充分发挥维编码算法的价值实现对数据的分析和处理,具有卓越的数据处理性能,能够实现对数据度量的有效映射.

二、数据模型

分布式MOLAP 技术通过建立多维模型,能够实现对维和事实之间映射关系的探析.在以往的数据处理过程中,MOLAP 技术通过构建星型模型和关系数据库,将维数据信息和事实数据信息进行分别存储,在外键的作用下实现对二者之间映射关系的充分反映,但由于在处理数据过程中需要进行外键操作,导致了工作效率出现明显降低.维编码在处理数据的过程中,主要涉及以下几方面内容:1)维:在建立多维模型的过程中,应首先明确数据信息的分类,确保所有数据的无重叠性,并基于数据信息的不同特点,选择不同的数据筛选方法.本研究在建模过程中,实现了对维内涵的简化,规定简化后的数据模型应具备以下条件:将维假设为a,a 具备维层次,且值为1,若a 是由n 个不同层次的维构成的集合,则可以表示为a ∈(1,n),若a 由不同级别的维属性和值构成,那么同一级别的维所具备的子节点数应具备一致性.2)度量:在采用分布式MOLAP 技术分析数据的过程中,应将度量作为参照对象,例如,最低级别的维值应以最细力度的度量为参照.3)单元格:多个不同粒度的度量共同构成了单元格,这部分度量具备相同的维值,据此可认为,单元格实际上是度量的统一体.4)数据立方:多个单元格共同构成了数据立方,数据立方也是一种典型的多维结构.5)将数据立方作为参考依据,赋予数据立方以不同的维值,能够形成崭新的逻辑图.

三、维编码算法

二进制算法和十进制算法是维编码的两种典型形式.在利用二进制算法进行数据处理的过程中,能够通过度不同编码的拼接,实现对各个级别维信息的充分反映,通过对编码位置进行移动,实现对维信息的阅读和识别,但二进制算法具有明显的弊端,在数据处理过程中经常会发生疏漏,与二进制算法相比,十进制算法在处理数据的过程中而具备明显优势,能够实现对各个级别编码维值的计算,但十进制算法也存在一定的不足之处,无法实现对维值与编码之间映射关系的直接反映.为了降低数据处理遗漏现象的发生几率,分布式MOLAP 技术主要将十进制编码作为数据处理的主要形式.在运用十进制编码进行实际运算的过程中,由于大部分数值都是从维中选取,因此,还可将具体值域作为参考依据,将不同数值划分入不同的维级别[1].

四、Map Reduce 算法的实现

在以往的数据处理过程中,通常会应用到MOLAP 算法,上卷算法、切片算法和下钻算法都是MOLAP 算法的主要形式.在MOLAP 算法的运行过程中,通常包括target、range、aggregation 和result 四个部分,其中,target 代表初始数据,range 代表初始数据的范围,aggregation 代表聚集函数,result 代表分析结果.通过吸收和借鉴上述算法的实现过程,可将Map Reduce 算法分为inputformatter、mapper、reducer和outputformatter 四个部分.再将MOLAP 算法提交计算机系统审核通过后,能够确定初始数据的有效性,形成查询结果的有力保障,实现对输入数据的获取,在此过程中引入MapReduce 算法,采用反线性化处理方法对单元格数据进行过滤处理,若单元格数据不符合数据模型的条件,应禁止其访问服务器,若单元格数据符合所构建数据模型的条件,则可以对其进行后续处理操作[2].

五、数据存储

以往的处理数据立方的过程中,需要消耗较大的存储空间.基于大数据分析条件下,实现对多维数据的访问具有较高的操作难度.因此应充分发挥分布式MOLAP 技术的优势,实现对维的简化,确保同一维级别的节点具有一致性,通过这种形式存储数据,能够有效避免对存储空间的无谓消耗.

结论:综上所述,在利用分布式MOLAP 技术处理大数据的过程中,应重视发挥维编码的价值,促进Map Reduce算法的实现,节约数据存储空间,提升数据处理的效率.

此文结论:本文是关于分布式方面的大学硕士和本科毕业论文以及数据分析和大数据分析和分布式MOLAP技术相关分布式论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.

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