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2012
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최근 많은 응용 분야에서 대규모 데이터에 대해 온라인 다차원 분석(OLAP)을 사용하고 있다. 다차원 데이터 큐브는 OLAP분석에서 핵심 도구로 여긴다. 본 논문에서는 맵리듀스 분산 병렬 처리를 이용하여 효율적으로 데이터 큐브를 계산하는 방법을 연구하고자 한다. 이를 위해, 맵리듀스 프레임워크에서 데이터 큐브 계산 방법으로 잘 알려진 PipeSort 알고리즘을 구현하는 효율적인 방법에 대해서 살펴본다. PipeSort는 데이터 큐브의 한 큐보이드에서 동일한 정렬 순서를 갖는 여러 큐보이드를 한 파이프라인으로 한꺼번에 계산하는 효율적인 방식이다. 이 논문에서는 맵리듀스 프레임워크에서 PipeSort의 파이프라인을 구현한 네 가지 방법을 20대의 서버에서 수행하였다. 실험 결과를 보면, 고차원 데이터에 대해서는 PipeMap-NoReduce 알고리즘이 우수한 성능을 보였으며, 저차원 데이터에 대해서는 Post-Pipe 알고리즘이 더 우수함을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경
Ⅲ. 분산 병렬 데이터 큐브 계산
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (14)
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1. [학술대회논문] - Gray, J / 1996 / Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Totals / Proc. Conf. on Data Engineering : 152 ~ 199
2. [학술대회논문] - Ghemawat, S. / 2003 / The Google File System / Proc. 19th onOperating Systems Principles : 29 ~ 43
3. [인터넷자원] - / / Hadoop
4. [인터넷자원] - / / HDFS
5. [학술지(정기간행물)] - Dean, J. / 2008 / MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters / Communication of the ACM 51 (1) : 107 ~ 113
2. [학술대회논문] - Ghemawat, S. / 2003 / The Google File System / Proc. 19th onOperating Systems Principles : 29 ~ 43
3. [인터넷자원] - / / Hadoop
4. [인터넷자원] - / / HDFS
5. [학술지(정기간행물)] - Dean, J. / 2008 / MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters / Communication of the ACM 51 (1) : 107 ~ 113
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