맵리듀스에서 빅데이터 분석을 위한 다중 Group-by 질의의 효율적인 처리 기법

박은주; 최혜진; 박소정; 오소현; 이기용; 심준호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박은주 (숙명여자대학교) 최혜진 (숙명여자대학교) 박소정 (숙명여자대학교) 오소현 (숙명여자대학교) 이기용 (숙명여자대학교) 심준호 (숙명여자대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제21권 제5호

발행연도: 2015.5

수록면: 387 - 392 (6page)

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맵리듀스(MapReduce)는 대용량의 데이터를 다수의 컴퓨터로 병렬 처리하기 위해 사용되는 프레임워크이다. Group-by 질의는 데이터를 지정된 애트리뷰트들의 값에 따라 그룹화하고, 각 그룹에 대해 지정된 집계 함수 값을 구하는 질의이다. 본 논문에서는 둘 이상의 group-by 질의가 동시에 요청되었을 때, 이들을 맵리듀스를 사용하여 효율적으로 처리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 각 group-by 질의를 독립적으로 계산하는 대신, 총 수행비용을 줄이기 위해 하나 이상의 맵리듀스 잡을 통해 단계적으로 계산한다. 성능 평가 실험을 통해, 제안 기법이 각 group-by 질의를 독립적으로 계산하는 단순 방법에 비해 좋은 성능을 가짐을 보인다.

#맵리듀스 #Group-by 질의 #다중 질의 최적화 #빅데이터 #MapReduce #group-by query #multiple query optimization #big data

참고문헌 (11)

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1. [단행본] - M. Beyer / 2011 / Gartner Says Solving 'Big Data' Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data / Gartner

2. [학술대회논문] - H. Choe / 2014 / Development Requirements and User Interfaces for POCT Mobile Application / Proc. of the 41th KIISE Winter Conference

3. [학술대회논문] - J. Dean / 2004 / MapReduce: simplified data processing on large clusters / Proc. of OSDI 2004 : 137 ~ 150

4. [학술대회논문] - T. Nykiel / 2010 / MRShare: sharing across multiple quries in MapReduce / Proc. of the VLDB Endowment 3 (1-2) : 494 ~ 505

5. [학술대회논문] - G. Wang / 2013 / Multi-Query Optimization in MapReduce Framework / Proc. of the VLDB Endowment 7 (3) : 145 ~ 156

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