Representação e computação de cubos de dados completos ou parciais em clusters de computadores de baixo custo.
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Date
2012
Authors
Journal Title
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Publisher
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Abstract
A abordagem PnP (Pipe ’n Prune) é considerada uma das abordagens mais promissoras da literatura para computação de cubos em arquiteturas de computadores com
memória distribuída. Infelizmente, a abordagem PnP gera uma enorme quantidade de
dados redundantes. No geral, a PnP não considera a uniformidade nos dados, denominada skew. Não considerar o skew no particionamento da carga de trabalho impõe
máxima redundância de dados, mesmo com dados uniformes. Diante deste cenário, foi
desenvolvida a abordagem P2CDM (acrônimo de Parallel Cube Computation with Distributed Memory), que possui comunicação minimizada e gera redundância de dados sob
demanda, dependendo do grau de uniformidade dos dados. Neste sentido, a abordagem P2CDM permite a computação de cubos completos a partir de um certo grau de
uniformidade nos dados e cubos parciais quando o grau de uniformidade nos dados ultrapassar um limite predefinido. Os experimentos demonstram que as abordagens PnP
e P2CDM possuem acelerações similares, porém a abordagem P2CDM ´e 20-25% mais
rápida e consome 30-40% menos memória em cada nó do cluster, quando comparada
com a abordagem PnP.
Description
Keywords
Computação de alto desempenho, Banco de dados - armazém de dados - cubo de dados, Processamento analítico online - OLAP
Citation
MOREIRA, A. A. Representação e computação de cubos de dados completos ou parciais em clusters de computadores de baixo custo. 2012. 43 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2012.