Under de senaste åren har problemen med att använda generisk lagringsteknik för mycket specifika tillämpningar upptäckts och beskrivits. Således, vissa alternativ till relationella DBMS (t.ex., BigTable) blommar. Å andra sidan, molntjänster är redan en verklighet som hjälper till att spara pengar genom att eliminera hårdvaran samt programvara fasta kostnader och bara betala per användning. Faktum är att specifika programvaruverktyg för att utnyttja ett moln är också här. Trenden i detta fall är att använda verktyg baserade på MapReduce paradigm som utvecklats av Google. I detta dokument undersöker vi möjligheten att ha data i ett moln genom att använda BigTable för att lagra företagets historiska data och MapReduce som en smidig mekanism för att distribuera kuber i ad-hoc Data Marts. Vårt huvudsakliga bidrag är en jämförelse av tre olika metoder för att hämta databitar från BigTable med hjälp av MapReduce och definitionen av kriterier för att välja bland dem.
Abelló har också undersökt möjligheten att använda Bigtable för att lagra historiska data och M-R som en smidig mekanism för att distribuera kuber i ad-hoc Data Marts REF.
Building cubes with MapReduce
{'venue': "DOLAP '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}