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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.7
- 수록면
- 1,297 - 1,300 (4page)
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The Apache Hadoop library allows distributed computing of large-scale data using clusters of computers. Data storage is managed by the Hadoop distributed file system (HDFS), and data processing utilizes the map-reduce framework. By default, HDFS is designed to load a large amount of data, making it inefficient to store small-size files. In this paper, we proposed a method to optimize the Hadoop parameter configuration so that the system performance degradation for small-size files can be reduced significantly. We focus on two parameters dfs.block.size and input.split.size and show the effectiveness of our approach using thorough experiments.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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