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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제18권 제3호
- 발행연도
- 2012.3
- 수록면
- 173 - 180 (8page)
이용수
초록· 키워드
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클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하기 위해서는 데이터의 분산 저장 및 병렬 처리가 가능한 IT 인프라 구축이 필수적이다. 이를 위해서 대용량 데이터의 분산 처리가 지원되는 MapReduce 프레임워크가 각광 받고 있다. MapReduce 프레임워크는 저비용으로 분산 병렬 처리 시스템을 구축하기에 효과적이지만, 전체 MapReduce 작업의 스케줄링 및 작업 할당을 담당하는 JobTracker가 SPOF(Single Point of Failure)라는 문제가 있다. 이로 인해 MapReduce 작업 도중 JobTracker에 결함이 발생하게 되면 전체 MapReduce 작업을 처음부터 다시 시작해야 하므로 작업 완료 시간이 증가한다. 위와 같은 문제를 해결 하고자 본 논문에서는 MapReduce 프레임워크의 JobTracker 결함 허용 메커니즘을 설계˙구현하고, MapReduce 테스트베드와 결함 주입 기법을 이용하여 성능 평가를 실시하였다. 그 결과, 기존 MapReduce에 비해 JobTracker 결함 허용이 적용된 MapReduce의 평균 작업 완료 시간은 46.5%～64.4% 감소됨을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 기존 MapReduce 프레임워크: 데이터 노드 결함 허용
3. JobTracker 결함 허용 메커니즘
4. 성능 평가
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
S. Ghemawat / 2003 / The Google File System / Proceedings of the 19th ACM Symposium on Operation Systems Principle :29~43
J. Dean / 2004 / MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters / Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation :137~150
K. Shvachko / 2010 / The Hadoop Distributed File System / Proceedings of the 26th IEEE Transactions on Computing Symposium on Mass Storage Systems and Technologies (MSST ’10) :1~10
J.-A. Quiane-Ruiz / 2011 / RAFTing MapReduce: Fast Recovery on the Raft / Proceedings of the 27th International Conference on Data Engineering :589~600
T. White / 2009 / Hadoop: the definitive guide / O'Reilly Media
J. Dean / 2004 / MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters / Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation :137~150
K. Shvachko / 2010 / The Hadoop Distributed File System / Proceedings of the 26th IEEE Transactions on Computing Symposium on Mass Storage Systems and Technologies (MSST ’10) :1~10
J.-A. Quiane-Ruiz / 2011 / RAFTing MapReduce: Fast Recovery on the Raft / Proceedings of the 27th International Conference on Data Engineering :589~600
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