Глоссарий
1. MapReduce
MapReduce - это модель программирования и соответствующая реализация, предназначенные для параллельной обработки больших объёмов данных. Пользователи описывают функции map (обработка единицы входных данных с генерацией промежуточного результата) и reduce (агрегация промежуточных результатов в окончательный). Данная модель позволяет решать довольно широкий спектр задач. Программы, написанные с использованием модели MapReduce, автоматически распараллеливаются и выполняются на больших кластерах, состоящих из стандартного оборудования. При этом, распараллеливающий механизм заботится об автоматическом распределении работы между рабочими узлами, обеспечивает надёжность вычислений при сбоях отдельных рабочих узлов и обеспечивает необходимые коммуникации между узлами системы. Данный подход позволяет абстрагировать программиста от деталей реалиации распараллеливания, предоставив ему простой интерфейс в виде двух функций. Модель MapReduce, например, довольно интенсивно использвется компанией Google. Поставщики СУБД для хранилищ данных также её используют.
2. MPP
Massively Parallel Processing. Массивно-параллельные вычисления. Метод распараллеливания операций по вычислению или обработке данных, при котором меобходимые для проведения вычислений данные резделяются между единицами параллелизма так, что единицы параллелизма работают со своим фрагментом данных. Данный вид параллельной обработки активно используется в технологиях хранилищ данных. Яркими представителями технологий MPP в области хранилищ данных являются Teradata, Netezza, DATAllegro, IBM.
3. аддитивный
В отношении факта - факт, который можно суммировать в разрезе всех измерений. Примером аддитивного факта, например, является продажа или сумма транзакции. См. также неаддитивный и полуаддитивный.
4. измерение
В многомерном моделировании - сущность, которая служит средством группировки числовых величин, хранящихся в таблице фактов. Разрез анализа.
5. Кимбалл
Гуру по хранилищам данных
