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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노현호 (한국기술교육대학교) 민준기 (한국기술교육대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제40권 제3호
발행연도
2013.6
수록면
179 - 188 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2013

빅 데이터를 위한 맵리듀스 프레임워크 기반의 효율적인 쿼드 트리 생성 기법
노현호 ,  민준기 정보과학회논문지 : 데이타베이스 2013.06 학술저널

2012

대용량 데이터를 위한 맵리듀스 프레임워크 기반 쿼드트리 구축 기법
노현호 ,  민준기 한국정보과학회 학술발표논문집 2012.11 학술대회자료

초록· 키워드

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소셜 네트워크, 센서 네트워크 등의 다양한 기술의 발전으로 처리하는 데이터의 양은 매우 빠르게 급증하고 있으며 따라서 이러한 대용량 데이터를 복수 개의 컴퓨터들로 구성된 군집(cluster)을 활용해 처리하고자 맵리듀스 프레임워크가 구글에서 제안되었다. 그러나 기존의 데이터 처리 기법들은 맵리듀스 프레임워크에 바로 적용할 수 없으므로 다양한 분야에서 맵리듀스 프레임워크에 적합한 새로운 알고리즘이 개발되고 있다. 본 논문에서는 대용량 데이터에 대한 효율적인 접근을 지원하기 위한 색인 구조의 하나인 쿼드 트리를 맵리듀스 프레임워크를 활용하여 구축하고자 한다. 본 제안 기법은 샘플링 기법을 이용하여 데이터를 균등하게 분할함으로써 구축시간을 단축시킨다. 또한 생성된 쿼드 트리와 맵리듀스를 함께 활용하면 맵리듀스 프레임워크만을 사용하는 것 보다 효율적으로 데이터들을 접근할 수 있음을 실험을 통하여 보였다.
#쿼드 트리 #색인 #맵리듀스 #대용량 데이터 #quad tree #index #MapReduce #big data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경지식
3. 맵리듀스를 이용한 쿼드 트리 구축
4. 쿼드 트리를 이용한 맵리듀스 기반의 데이터 접근
5. 성능 평가
6. 관련 연구
7. 결론
참고문헌

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - J. Dean / 2004 / MapReduce: Simplified data processing on large cluster / OSDI : 137 ~ 150 google schola 2. [인터넷자원] - / / Apache hadoop google schola 3. [학술대회논문] - A. Thusoo / 2010 / Data warehousing and analytics infrastructure at Facebook / Proceedings of ACM SIGMOD google schola 4. [학술대회논문] - A. Akdogan / 2010 / Voronoi-Based Geospatial Query Processing with MapReduce / Cloud Computing Technology and Science (CloudCom), 2010 IEEE Second International Conference google schola 5. [학술대회논문] - J. Jestes / 2012 / Building Wavelet Histograms on large Data in MapReduce / Proceedings of the VLDB Endowment 5 (2) google schola

이 논문의 저자 정보

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