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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양일등 (인터페이스 정보기술 부설 연구소) 김성열 (청주대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제19권 제9호
발행연도
2015.9
수록면
2,029 - 2,036 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

하둡 MR 성능 향상을 위한 VPT 연구
양일등 컴퓨터정보공 2016.01 학위논문

2015

하둡 성능 향상을 위한 VPT 개발 연구
양일등 ,  김성열 한국정보통신학회논문지 2015.09 학술저널

초록· 키워드

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하둡 MR(MapReduce)는 매퍼(Mapper)의 출력을 리듀서(Reducer)의 입력으로 전달하기 위해 파티션 함수(Partition Function)을 사용한다. 파티션 함수는 키에서 해쉬 값을 계산한 후 리듀서 개수로 나머지 연산을 수행하여 대상 리듀서를 결정한다. 기존 파티션 함수는 키의 편중도에 민감하여 잡이 균등하게 배분될 수 없었다. 잡이 균등하게 배분되지 못하면 특정 리듀서들의 처리 수행 시간이 길어져 전체 분산 처리 수행 성능에 영향을 주게 된다. 이에 본 논문은 VPT(Virtual Partition Table)을 제안하고 편중도가 심한 데이터에 VPT을 적용하여 실험을 수행 하였다. 적용된 VPT는 기존 파티션 함수와 대비하여 평균 3초 정도 성능향상이 발생하였으며, 데이터 처리량이 증가할수록 성능 향상 폭이 증가할 것으로 예상된다.
#하둡 #맵리듀스 #파티션함수 #Hadoop #MapReduce #Partition Function

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. VPT(Virtual Partition Table)제안
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
[단행본] - Jeffrey Dean / 2004 / MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters / OSDI : 137 ~ 150 google schola [단행본] - David S. Touretzky / 1990 / COMMON LISP: A Gentle Introduction to Symbolic Computation / The Benjamin/Cummings Publishing Company google schola [단행본] - Tom White / 2011 / Hadoop : The Definitive Guide / OREILLY google schola [학술대회논문] - Dhruba Borthakur / 2011 / Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook / SIGMOD’11 google schola [단행본] - Sanjay Ghemawat / 2003 / Google File System / Google google schola

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