För ytterligare information, se DB TECH RAPPORTER hemsida: dbtr.cs.aau.dk. Ikonen DB TECH RAPPORTER är gjord av två bokstäver i en tidig version av Rune alfabetet, som användes bland annat av vikingarna. Runor har vinkelformer och saknar horisontella linjer eftersom det primära lagringsmediet var trä, även om de också kan finnas på smycken, verktyg och vapen. Runor uppfattades som magiska, dolda krafter. Den första bokstaven i logotypen är "Dagaz", runan för dag eller dagsljus och den fonetiska motsvarigheten till "d". Dess betydelser inkluderar lycka, aktivitet och tillfredsställelse. Den andra bokstaven är "Berkano", som förknippas med björken. Dess spådomsgivande betydelser inkluderar hälsa, nybörjan, tillväxt, överflöd, och clearance. Det är förknippat med Idun, vårgudinnan, och med fruktbarhet. Det är den fonetiska motsvarigheten till "B". Abstract Extract-Transform-Load (ETL) strömmar regelbundet befolka datalager (DWs) med data från olika källsystem. En ökande utmaning för ETL-flöden är att snabbt bearbeta enorma datavolymer. MapReduce etablerar sig som de facto-standard för storskalig dataintensiv behandling. MapReduce saknar dock stöd för ETL-specifika konstruktioner på hög nivå, vilket leder till låg produktivitet för ETL-programmerare. Denna rapport presenterar en skalbar dimensionell ETL-ram, ETLMR, baserad på MapReduce. ETLMR har inbyggt inbyggt stöd för verksamhet på DW-specifika konstruktioner som stjärnscheman, snöflingscheman och långsamt föränderliga dimensioner (SCD). Detta gör det möjligt för ETL-utvecklare att konstruera skalbara MapReduce-baserade ETL-flöden med mycket få kodlinjer. För att uppnå god prestanda och lastbalansering presenteras ett antal dimensions- och faktabehandlingssystem, inklusive tekniker för effektiv hantering av olika typer av dimensioner. Rapporten beskriver integrationen av ETLMR med ett MapReduce-ramverk och utvärderar dess prestanda på stora realistiska datamängder. De experimentella resultaten visar att ETLMR uppnår mycket god skalbarhet och kan jämföras med andra MapReduce datalagringsverktyg.
REF presenterar en parallell dimensionell ETL-ram baserad på MapReduce som kallas ETLMR.
ETLMR : A Highly Scalable Dimensional ETL Framework based on MapReduce
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}