| Processo: | 18/10607-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de abril de 2019 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2020 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Cristina Dutra de Aguiar |
| Beneficiário: | Guilherme Muzzi da Rocha |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Banco de dados Data warehouse Processamento analítico on-line (OLAP) Processamento paralelo Sistema de processamento distribuído |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | consultas OLAP | data warehouse | frameworks de processamento paralelo e distribuído | junção-estrela | Banco de Dados |
Resumo O processamento de consultas analíticas, ou consultas OLAP (on-line analytical processing), é considerado significantemente custoso, devido ao grande volume de dados armazenados no data warehouse e ao fato dessas consultas realizarem a junção-estrela. Esse processamento pode ser beneficiado pelo uso de ambientes computacionais com grande capacidade de armazenamento e de processamento, tais como clusters de computadores e ambientes de computação em nuvem. Nesses ambientes, existe o emprego de paradigmas de programação paralela e distribuída, como o framework Spark. Na literatura, existem diversos trabalhos que investigam o processamento da junção em ambientes paralelos e distribuídos, incluindo a junção-estrela. Entretanto, no melhor de nosso conhecimento, nenhum desses trabalhos investiga especificamente a melhoria de desempenho no processamento da junção-estrela considerando consultas OLAP drill-down, roll-up e drill-across. Essas consultas são de grande importância porque elas são comumente requisitadas na obtenção de informações estratégicas. Adicionalmente, elas possuem características específicas, necessitando, portanto, de otimizações específicas. Este projeto de mestrado tem como objetivo suprir essa lacuna existente na literatura, por meio da proposta de soluções voltadas ao processamento eficiente de consultas OLAP drill-down, roll-up e drill-across, considerando o framework Spark. (AU) | |
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa: | |
| Mais itensMenos itens | |
| TITULO | |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): | |
| Mais itensMenos itens | |
| VEICULO: TITULO (DATA) | |
| VEICULO: TITULO (DATA) | |