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Scharlau, Lukas

Multi-part Nanocubes



Kurzfassung in Englisch

This thesis describes the development of Multi-part Nanocubes.
It is a further development of Nanocubes, an in-memory data structure
for spatiotemporal data cubes.

"Nanocubes provides you with real-time visualization of large datasets. Slice and dice your data with respect to space, time, or some of your data attributes, and view the results in real-time on a web browser over heatmaps, bar charts, and histograms."

Partitioning the structure to parallelize the build process as well as merging query results is the principal part
of this document. Furthermore, a new memory management (slab allocation with offset
pointers) was implemented to enable 32-bit support and faster load times of already built
nanocubes. Porting the project to Windows and implementing on-the-fly compression and
decompression of nanocube files is also described.

Kurzfassung in Deutsch

Diese Bachelorarbeit beschreibt die Weiterentwicklung des Projektes Nanocubes zu Multi-part Nanocubes.

Das Projekt erlaubt die Visualisierung und Filterung extrem gro√üer Datens√§tze (Big Data), √ľblicherweise auf einer Heatmap mit zus√§tzlichen Diagramm.

Beschrieben wird die Partitionierung der Datenstruktur, wodurch erm√∂glicht wird, dass moderne Mehrkernprozessoren w√§hrend des Ausbauprozesses voll ausgelastet werden k√∂nnen. Auch das Zusammenf√ľgen der Abfrageergebnisse ist Teil der Arbeit.

Zusätzlich wurde ein neues Speicher Management System (Slab Allocation mit Offset Pointern) implementiert, was die Kompatibilität zu 32-bit Systemen ermöglicht, sowie auch schnellere Ladezeiten von bereits erzeugten und gespeicherten Nanocubes.
Die Portierung des Projektes auf Windows als auch die on-the-fly Komprimierung und Dekomprimierung w√§hrend des Speichern und Laden eines Nanocubes wird beschrieben. (Linux und Mac Betriebssysteme werden auch unterst√ľtzt)

SWD-Schlagwörter: Massendaten , Visualisierung , Weltkarte , Filtration
Freie Schlagwörter (Deutsch): Quatern√§rbaum , Heatmap , Parallelisation , echtzeit Erkundung
Freie Schlagwörter (Englisch): Quadtree , Big Data , Heatmap , Threading , realtime exploration
CCS - Klassifikation: D.1.3 , D.2.7 , D.3.2 , D.4.1 , D.4.2
Fachbereich: Elektrotechnik
DDC-Sachgruppe: Informatik
Publikationsart: Bachelorarbeit
Sprache: Englisch
Erstellungsjahr: 2016
Signatur


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