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A view-based model of data-cube to support big earth data systems interoperability

Big Earth Data 2017年第1期1卷 75-99页

作者： Stefano Nativi Paolo Mazzetti Max Craglia Department of Florence institute of atmospheric Pollution research of the National research Council of italySesto Fiorentinoitaly European Commission Joint research CentreDirectorate B:growth and innovation Digital Economy UnittP262 Joint research Centreispraitaly

Big Earth Data-Cube infrastructures are becoming more and more popular to provide Analysis Ready Data,especially for managing satellite time *** infrastructures build on the concept of multidimensional data model(data hypercube)and are complex systems engaging different disciplines and *** this reason,their interoperability capacity has become a challenge in the Global Change and Earth System science *** address this challenge,there is a pressing need in the community to reach a widely agreed definition of Data-Cube infrastructures and their key *** this respect,a discussion has started recently about the definition of the possible facets characterizing a Data-Cube in the Earth Observation *** manuscript contributes to such debate by introducing a view-based model of Earth Data-Cube systems to design its infrastructural architecture and content schemas,with the final goal of enabling and facilitating *** introduces six modeling views,each of them is described according to:its main concerns,principal stakeholders,and possible patterns to be *** manuscript considers the Business Intelligence experience with Data Warehouse and multidimensional“cubes”along with the more recent and analogous development in the Earth Observation domain,and puts forward a set of interoperability recommendations based on the modeling views.

关键词： Data-cube big earth data cyberinfrastructures view-based modeling online analytical processing big earth data access and interoperability big data analytics OLaP earth system science SDg

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A study on building data warehouse of hospital information system

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Chinese Medical Journal 2011年第15期124卷 2372-2377页

作者： LI Ping WU Tao CHEN Mu ZHOU Bin XU Wei-guo School of Economics and Management Tongji University Shanghai 200092 China Xinhua Hospital Shanghai Jiao Tong University School of Medicine Shanghai 200092 China

Background Existing hospital information systems with simple statistical functions cannot meet current management needs. It is well known that hospital resources are distributed with private property rights among hospitals, such as in the case of the regional coordination of medical services. In this study, to integrate and make full use of medical data effectively, we propose a data warehouse modeling method for the hospital information system. The method can also be employed for a distributed-hospital medical service system. Methods To ensure that hospital information supports the diverse needs of health care, the framework of the hospital information system has three layers： datacenter layer, system-function layer, and user-interface layer. This paper discusses the role of a data warehouse management system in handling hospital information from the establishment of the data theme to the design of a data model to the establishment of a data warehouse. online analytical processing tools assist user-friendly multidimensional analysis from a number of different angles to extract the required data and information. Results Use of the data warehouse improves online analytical processing and mitigates deficiencies in the decision support system. The hospital information system based on a data warehouse effectively employs statistical analysis and data mining technology to handle massive quantities of historical data, and summarizes from clinical and hospital information for decision making. Conclusions This paper proposes the use of a data warehouse for a hospital information system, specifically a data warehouse for the theme of hospital information to determine latitude, modeling and so on. The processing of patient information is given as an example that demonstrates the usefulness of this method in the case of hospital information management. Data warehouse technology is an evolving technology, and more and more decision support information extracted by data mining a

关键词： hospital information management hospital information system data warehouse online analytical processing

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基于Hadoop/HBase集群的在线分析处理反应调度

基于Hadoop/HBase集群的在线分析处理反应调度

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作者： Dieudonné Muheto 中南大学

学位级别：硕士

摘要：数据仓库和OLAP(online analytical processing)系统允许快速访问和整合海量数据进行分析。从这个意义上讲,数据仓库是BI(Business Intelligence)必不可少的工具。尤其是Hadoop/HBase集群为海量数据的处理和存储提供重要的资源。H... 详细信息

摘要：数据仓库和OLAP(online analytical processing)系统允许快速访问和整合海量数据进行分析。从这个意义上讲,数据仓库是BI(Business Intelligence)必不可少的工具。尤其是Hadoop/HBase集群为海量数据的处理和存储提供重要的资源。Hadoop是Apache软件基金会开源项目组的一个子项目,它目的是实现一个分布式执行环境。主要目的是实现有效的批处理,尤其别是当他们涉及到庞大的数据量。因此,Hadoop是有效的、可扩展的分布式执行环境,它主要用来处理大数据。因为该系统的通用性,促进了其一领域有专攻的项目尤其是包括数据仓库、BI(商业智能),数据监控或数据持续性等的生态化发展。通常存储和管理数据仓库的所有组件都集中在一个服务器上。当它的容量达到限制,解决方案通常是复制存储产品的特性进行处理。在分布式系统的使用上,需要实现并行计算和分布式数据存储。在Hadoop/HBase集群的基础设施上部署仓库,需要用多维模型和OLAP程序去适应和反映数据的分布和聚集过程。在设计数据仓库时,多维模型的维度被优先定义为数据分析轴并呈现给用户。维度中实际使用的可能性有维度的概念模型和仓库数据的有效性来决定。数据的可用性和聚合在分布式存储中尤为重要,例如HBASE集群,每个节点存储数据仓库的一个子集。多维模型实体化基于水平片段的预计算聚合表。仓库模型还必须考虑到这样一个事实：HBase也是一个面向字段的数据库多维模型利用水平片段聚合表和HBase数据库面向字段的性质。数据的可用性,特别是在这种争议的分布式数据不是微不足道的。所以本文介绍了一个仓库数据识别的模型和一个用多维块索引数据的方法。在分布式数据仓库搜索可用的数据需要一个明确的数据标识。该模型利用OLAP查询引用数据仓库的数据。这些数据分成块,由于大量的数据块块被定义的概念。这些数据被分为块,同时因为大量数据块被定义。事实上,一个OLAP查询包括选择一个或多个维度的成员或他们的总量和各种措施。识别模型是基于实例的成员的维度。这些标识符使用HBase上的表的ROW KEYS来发布他们的数据。多维数据的分布式管理工作主要是基于一种细分的数据仓库的基本单位分配标识符。“块”的概念被用于工作的上下文数据存储在磁盘上的优化和客户端缓存管理的远程数据存储。这些系统使用的“块”大小不同取决于管理磁盘块或查询结果缓存的大小。一种索引结构来支持这两个以前的模型是基于块的块和基于长方体晶格索引的索引,并允许本地数据实体化在不同的集群节点上。第一个索引,即Cuboids Index在晶格结构中未定义和区分各级聚集。第二个指标,即块块索引是基于索引的内容块的块。最后,CCB指标是这两个指标的结合。当时的数据搜索查询,该指数提供了可用的物化块没有经常过处理。此外,信息多维模型可以推断出所有可计算的总量。实体化块调度模块做了针对你查询效率的改进提出无功调度策略利用批处理模式的维护操作。它还处理在线查询程序和从候选块列表中建立一个优化的执行计划,输出到查询结果中。调度查询有两个主要线路即这些查询请求的执行计划和查询执行。我们的调度称为无功,因为它考虑了不同资源的动态变化。用户将进入到仓库,通过在HBase集群上的一个调度引擎来执行它的查询请求。查询引擎必须允许查询分布式仓库因为它是集中的。给定的计算和存储提供的HBase集群,用户必须迅速接收数据搜索的结果和最复杂的聚合数据。为了满足这些需求,分布式存储系统必须与优化过的OLAP查询机制进行联合,以最大限度地减少用户请求的响应时间。环境和Hadoop/hbase集群的可用性通常是高度动态的,根据不同操作参数(数据、节点、网络)和外部的用户数量等参数。我们提出的解决方案如下：首先,执行查询的程序必须有所需的有效数据的信息。然后识别获取查询结果的可能选择。这可以通过数据直接存储在集群获取或通过明细数据的聚合进行获取。从解决方案中选择最低估计响应时间。在本章中,我们定义了在HBase仓库中QUERY程序的不同阶段。我们的调度方法的机制和流程也进行了详细讨论。在本章中,我们充分利用我们的索引结构部署在集群的可用数据提出了在HBase集群仓库中的优化方法和查询的执行方法。这个基于模型的基础设施的唯一标识的多维数据块有助于满足查询识别不同的可能的块。因此,从一个典型的OLAP查询用户,我们已经开发出处理的不同阶段,通过搜索可用的块的优化来减少查询的响应时间。优化阶段产生执行计划的操作拆分为任务并行执行。在被加载到集群前,经过最终筛选的这些任务符合处理程序的约束。最后阶段涉及监控查询性能和最终传递给客户机应用程序的结果。整个查询处理对用户是透

关键词： Business Intelligence Data warehouse Hadoop/HBase Cluster online analytical processing Reactive Scheduling

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基于数据仓库的政府决策支持服务系统研究与实现

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第二十三届中国数据库学术会议

作者：杨崇联谢旭升江西师范大学计算机信息工程学院

1前言随着国家经济的不断发展,政府信息量迅速增长,但这些关系着国计民生的重要数据信息却分散在各部门业务系统,没有统一的管理,缺乏有效的利

关键词： Decision support system Data warehouse online analytical processing

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业务数据商店系统的研究

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第十七届全国数据库学术会议

作者：邓英李明甘肃工业大学电气工程与信息工程系

1前言决策支持系统(Design Support System)概念是70年代提出的。1980年Sprague提出以模型库管理系统为核心的DSS,80年代末90年代初,DSS又与专家系统结合形成了智能决策支持系统,直到90年代,数据仓库(Data Warehouse)和联机分析处理(Onl... 详细信息

1前言决策支持系统(Design Support System)概念是70年代提出的。1980年Sprague提出以模型库管理系统为核心的DSS,80年代末90年代初,DSS又与专家系统结合形成了智能决策支持系统,直到90年代,数据仓库(Data Warehouse)和联机分析处理(online Analysis processing)概念提出后,形成了以DW为基础的

关键词： Operational Data Stores Data Warehouse Design Support System online analytical processing

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基于单调性分类的聚集查询结果导航

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第二十二届中国数据库学术会议

作者：遇辉唐世渭杨冬青李囡北京大学信息科学技术学院北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室

1引言联机分析处理(OLAP)是一种数据分析技术,它通过提供多角度、多粒度的查询和展现数据的功能,使得人们得以灵活地观察和分析数据。自从***于1993年提出联机分析处理的概念以来,针对OLAP的研究大致分为两个阶

关键词： Aggregation query Results navigation Cube computation online analytical processing

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