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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김우열 (서울대학교) 심규석 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.2
발행연도
2016.2
수록면
229 - 236 (8page)

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세타조인은 데이터베이스에 있어서 가장 기본적이면서도 중요한 질의 중 하나이다. 최근 처리해야 하는 데이터의 양이 증가함에 따라, 맵리듀스와 같은 분산 병렬 처리 프레임워크를 사용한 데이터베이스의 질의처리가 많이 연구되고 있다. 대표적인 연구로 M-Bucket-I 휴리스틱을 이용한 세타조인이 있으나, 이 알고리즘은 수행시간이 입력 데이터의 크기를 n이라 할 때, 각 레코드를 r<SUB>max</SUB>개의 리듀서 중 어느 리듀서로 보낼지 정하는 리듀서맵핑을 구하는데 O(n) 의 시간이 걸려 쉽게 사용할 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 M-Bucket-I 휴리스틱을 개선하여, 같은 리듀서 매핑 결과를 내놓더라도 수행시간이 O(r <SUB>max</SUB>logn으로 보다 짧은 새로운 알고리즘을 제시한다. 다양한 실험을 통하여 기존의 맵리듀스를 이용한 세타조인보다 성능을 10% 정도 향상시킬 수 있음을 보였다.
#세타 조인 #분산처리 #맵리듀스 #히스토그램 #theta join #distributed computing #MapReduce #histogram

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 문제 정의
4. M-Bucket-I 휴리스틱의 개선
5. 실험
6. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
J. Dean, and S. Ghemawat, "MapReduce: simplified data processing on large cluster," OSDI, 2004. google schola A. Okcan, and M. Riedewald, "Processing Thetajoins using MapReduce," SIGMOD, pp. 949-960, 2011. google schola J. Son, J. Lee, Y. Kim, and K. Shim, "Streaming Theta-Join Algorithm using MapReduce," Proc. of the 40th KIISE Fall Conference, pp. 182-184, 2013. (in Korean) google schola D. Jiang, B. C. Ooi, L. Shi, and S. Wu, "The Performance of MapReduce: An In-depth Study," Proc. of the VLDB Endowment, Vol. 3, No. 1, pp. 472- 483, 2010. google schola S. Blanas, J. M. Patel, V. Ercegovac, J. Rao, E. J. Shekita and Y. Tian, "A Comparison of Join Algorithms for Log Processing in MapReduce," SIGMOD, pp. 975-986, 2010. google schola

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