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학술저널
저자정보
Bongen Gu (Korea National University of Transportation)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제12권 제6호(JKIIT, Vol.12, No.6)
발행연도
2014.6
수록면
153 - 159 (7page)
DOI
10.14801/kiitr.2014.12.6.153

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MapReduce는 대용량 데이터 처리를 위한 분산 처리 프로그래밍 모델이다. Hadoop은 MapReduce를 구현한 프레임워크 중의 하나이며, 분산 파일 시스템인 HDFS를 포함하고 있다. 계산 집약적인 MapReduce 응용은 중요한 Hadoop 응용 중의 하나이다. 많은 연구자들은 GPU를 이용하여 이들 응용의 MapReduce 태스크를 고속화하려고 하고 있다. 본 논문에서는 GPU를 이용한 MapReduce 태스크 고속화, 특히 Map 태스크 고속화를 위해 스플릿 전달(Whole Split Passing) 기법을 제안하다. 이 기법은 Map 태스크가 스플릿 내의 한 개 또는 소소의 레코드를 GPU에게 전달하는 대신에 스플릿 전체를 한 번에 전송하는 것이다. 따라서 CPU에서 실행되는 Map 태스크와 GPU에서 실행되는 커널 사이의 데이터 전송 오버헤드를 감소시킬 수 있고, 스플릿 내의 레코드 수만큼의 스레드를 실행할 수 있어 GPU의 병렬 처리 성능을 충분히 사용할 수 있다. 이 기법이 유효함을 보이기 위해 실험을 하였으며, 그 결과는 스플릿 전체를 한 번에 전송하는 기법이 Map 태스크의 실행 시간을 감소시킬 수 있음을 보였다.
#MapReduce #map #hadoop #GPU #acceleration #bigdata #distributed computing

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. Whole-Split Passing Technique
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusion
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - J Dean / 2008 / MapReduce: Simplified data processing on large cluster / Commun. ACM : 107 ~ 113 google schola 2. [학술대회논문] - P Jorda / 2010 / Performance-Driven Task Co-Scheduling for MapReduce Environment / Symp. NOMS’2010 : 373 ~ 380 google schola 3. [학술대회논문] - Robson Cordeiro / 2011 / Clustering Very Large Multi-dimensional Datasets with MapReduce / Proceedings of the 17th ACM SIG KDD International Conference on Knowledge discovery and Data mining : 690 ~ 698 google schola 4. [학술대회논문] - M Xin / 2012 / A Research of MapReduce with GPU Acceleration / PDPTA’12 : 625 ~ 631 google schola 5. [학술대회논문] - B He / 2008 / Mars : A MapReduce Framework on Graphics Processors / Proc. PACT’08 : 260 ~ 269 google schola

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