Lima, Joubert de CastroMoreira, Angélica Aparecida2014-02-062014-02-062012MOREIRA, 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.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/3448A 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.pt-BRComputação de alto desempenhoBanco de dados - armazém de dados - cubo de dadosProcessamento analítico online - OLAPDissertacaoAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo autor(a), 19/02/2013, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 3.0, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.