Grid-based Index Generation and k-nearest-neighbor Join Query-processing Algorithm using MapReduce

장미영; 장재우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장미영 (전북대학교) 장재우 (전북대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.11

발행연도: 2015.11

수록면: 1,303 - 1,313 (11page)

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맵리듀스는 대용량 데이터 처리를 위한 시스템 안정성과 유용성을 제공한다. 맵리듀스 기반 k-최근접점 조인 질의처리 알고리즘은 두 데이터 집합 R과 S를 기반으로 R의 모든 레코드에 대해 S의 데이터 중 가장 인접한 k개의 레코드를 탐색하는 알고리즘으로써, 대용량 데이터 분석을 위한 중요한 질의 처리 알고리즘이다. 그러나 기존 k-최근접점 조인 질의처리 알고리즘은 높은 인덱스 구축비용 문제로 인해 대용량 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점을 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 그리드 기반 인덱스 생성 및 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 셀로부터 인접한 데이터만을 찾아 맵리듀스 테스크에 전송함으로써 데이터 전송 및 k-최근접점 연산 오버헤드를 줄인다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 정확 매칭 질의를 제공하는 동시에 기존 기법에 비해 질의 처리 시간 측면에서 최대 7배의 성능을 개선함을 보인다.

#데이터 분산 처리 알고리즘 #맵리듀스 #k-최근접점 조인 질의처리 알고리즘 #그리드 인덱스 #distributed-data processing algorithm #MapReduce #k-NN join query-processing algorithm #grid index

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[인터넷자원] - / / EMC ANNUAL REPORT

[학술지(정기간행물)] - Y. S. Min / 2009 / A Trend to Distributed File Systems for Cloud Computing / Journal of KIISE 27 (5) : 86 ~ 94

[인터넷자원] - / / Apache Software Foundation, Hadoop MapReduce

[단행본] - J. Dean / 2004 / MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters / Operating System Design and Implementation

[학술대회논문] - D. Jiang / 2010 / The performance of MapReduce: An In-depth Study / Proc. of the PVLDB

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