Spatial On-Line Analytical Processing (SOLAP) är ett kraftfullt verktyg för beslutsstöd för att utforska det flerdimensionella perspektivet på rumsliga data. Under de senaste åren har fjärravkännade data integrerats i SOLAP kuber, och denna förbättring har fördelar i spatio-temporal analys för miljöövervakning. Emellertid, prestandan av aggregeringar i SOLAP står fortfarande inför en betydande utmaning från den storskaliga datauppsättning som genereras av jordobservation. Ur dataparallalismens perspektiv presenteras en kakelbaserad SOLAP kubmodell, den så kallade Tile Cube, i detta dokument. Den nya modellen implementerar Roll-Up/Drill-Across-verksamhet i SOLAP-miljön baserad på Map-Reduce, ett populärt dataintensivt datorparadigm, och förbättrar genomströmningen och skalbarheten av rasteraggregation. Därför kan den långa tidsserien, bred- och multi-view-analysen av fjärravkännade data behandlas på kort tid. Tile Cube-prototypen byggdes på Hadoop/Hbase och övervakning av torka används som exempel för att illustrera aggregeringarna i modellen. Prestandatestet visade att modellen kan skalas tillsammans med både datatillväxt och nodtillväxt. Det är tillämpligt och naturligt att integrera SOLAP kuben med Map-Reduce. Faktorer som påverkar prestandan diskuteras också, och balansen i dem kommer att beaktas i framtida arbeten för att fullt ut utnyttja datalokaliseringen för modelloptimering.
REF presenterar "tilkuben".
A Map-Reduce-enabled SOLAP cube for large-scale remotely sensed data aggregation
{'venue': 'Comput. Geosci.', 'journal': 'Comput. Geosci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}