传统的OLAP技术，在进行OLAP分析时不能再设置数据的过滤条件，只能在分析的维度上选择相应的值范围作为分析条件。实际上，这样的分析过于简单，不能满足应用需求。另外，目前的OLAP技术不能很好地支持复杂的聚集查询(例如分位数、众数）。另外传统的并行OLAP技术存在负载均衡困难以及系统伸缩性差等问题。而基于Hadoop的并行处理模式可伸缩性好且负载均衡容易。本项目提出了一个面向多维聚集查询的通用模型。并从一下几点进行重点研究：（1）多维聚集查询通用模型的研究，给出了利用统计直方图作为统计存储的中间结果，这样可以解决上面的几个问题，同时可以回答多种类型的聚集查询；（2）基于Hadoop的HistCube的计算、存储和更新技术，利用Hadoop环境，设计了3种快速计算封闭数据立方的算法，例如，基本的封闭直方图立方计算算法、MRC-Cubing算法、改进的MRC-Cubing算法，为了降低数据立方需要很大的存储空间的问题，我们设计了多种数据压缩方法，例如从算法内部的直方图表述方式、从直方图的存储文件的压缩等方面；大数据需要不断的追加新数据，因此提出了数据立方的更新策略，即主立方和子立方共存，适当时机进行重新计算，而非增量更新；（3）基于Hadoop的HistCube上多种聚集查询算法研究：我们在查询结果的基础上，设计了多种聚集函数算子，包括汇总（sum）、均值（average）、方差（variance）、r-分位数（r-quantile）、众数（mode）、Topk等；同时研究了基于HBase存储数据立方结果，以及基于Impala完成查询的过程；（4）基于Hadoop的HistCube上的索引与优化技术：为了加快在数据立方上的聚集查询速度，设计针对HDFS文件系统和HBase的两种索引文件；（5）为了跟好地在Hadoop环境下进行研究和开发以及绿色查询计算，提出了云计算环境下的能耗模型以及能耗的测量和计算方法，设计了云计算环境下大数据处理的测试基准，提出了Web应用SaaS化的自动化方法，即设计了将已有应用SaaS化的，命令集，自动完成Web应用的SaaS化；（6）在MapReduce模型之外，我们研究了基于BSP模型的大（图）数据迭代计算中的关键技术问题和原型系统的研制，提出了应用不同场合的三种图数据划分方法，即BHP算法、EC-VHP和OnFly算法。