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OLAP系统中Cube并行与分布式处理技术的研究的任务书
任务背景：随着数据量的增长，企业需要对大数据进行快速、高效的分析，以便更好地支持决策。OLAP（联机分析处理）系统是一种用于数据分析的重要工具，可以对大型数据集进行实时计算与查询。然而，随着数据量的不断增加，传统的OLAP系统面临着性能瓶颈。针对这一问题，一些研究人员提出了Cube并行与分布式处理技术，旨在以较低的成本与较高的效率，使OLAP系统能够在大规模数据集上进行处理，并取得更好的实时计算与查询性能。
研究目的：本研究的目的是研究Cube并行与分布式处理技术在OLAP系统中的应用。具体而言，需要对以下问题进行研究：
1.Cube并行处理技术的原理与实现方式，以及与传统的串行处理技术的性能差异；
2.如何将分布式处理技术应用于OLAP系统中，以便在大规模数据集上进行计算与查询；
3.如何优化并行与分布式处理算法，以提高其计算与查询效率；
4.有哪些实际应用中的Case能够体现Cube并行与分布式处理技术的优越性，并对其进行分析；
5.研究结果需通过实验验证，并与传统的串行处理技术进行对比分析，以便评价其优劣性。
研究方法：本研究将采用理论结合实践的方法，从理论和实践两个角度进行研究。具体而言，研究方法分为以下几个步骤：
1.对Cube并行与分布式处理技术进行文献调研，以了解其原理、应用场景和优劣性；
2.针对OLAP系统中常用的计算与查询算法，设计并行与分布式处理算法，并对其进行优化；
3.针对实际应用场景，开展实验研究，并对实验结果进行分析；
4.对研究结果进行归纳总结，提出结论与建议；
5.撰写论文，并进行论文答辩。
研究内容：
1.OLAP系统中常用的计算与查询算法；
2.Cube并行与分布式处理技术的原理与实现；
3.针对OLAP系统中常用的计算与查询算法，设计并行与分布式处理算法，并对其进行优化；
4.实验研究，并对实验结果进行分析；
5.研究结果的总结与结论。
关键词：OLAP系统；Cube并行与分布式处理技术；计算与查询算法；优化算法；实验研究。