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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Nguyen, Minh Hieu (Yonsei University) Ju, Sungha (Yonsei University) Ma, Jong Won (Yonsei University) Heo, Joon (Yonsei University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제35권 제5호
발행연도
2017.10
수록면
405 - 414 (10page)

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Spatial data processing often poses challenges due to the unique characteristics of spatial data and this becomes more complex in spatial big data processing. Some tools have been developed and provided to users; however, they are not common for a regular user. This paper presents a benchmark test between two notable tools of spatial big data processing: GIS Tools for Hadoop and SpatialHadoop. At the same time, a MapReduce application is introduced to be used as a baseline to evaluate the effectiveness of two tools and to derive the impact of number of maps/reduces on the performance. By using these tools and New York taxi trajectory data, we perform a spatial data processing related to filtering the drop-off locations within Manhattan area. Thereby, the performance of these tools is observed with respect to increasing of data size and changing number of worker nodes. The results of this study are as follows 1) GIS Tools for Hadoop automatically creates a Quadtree index in each spatial processing. Therefore, the performance is improved significantly. However, users should be familiar with Java to handle this tool conveniently. 2) SpatialHadoop does not automatically create a spatial index for the data. As a result, its performance is much lower than GIS Tool for Hadoop on a same spatial processing. However, SpatialHadoop achieved the best result in terms of performing a range query. 3) The performance of our MapReduce application has increased four times after changing the number of reduces from 1 to 12.
#Spatial Big Data #Taxi Trajectory Data #Hadoop #Benchmark Test

목차

Abstract
1. Introduction
2. Background
3. Experiment
4. Evaluation
5. Conclusion
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Aji, A., Sun, X., Vo, H., Liu, Q., Lee, R., Zhang, X., and Wang, F. (2013), Demonstration of Hadoop-GIS: a spatial data warehousing system over MapReduce, Proceedings of the 21st ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, ACM, 05- 08 November, Orlando, USA, pp. 528-531. Apache. (2014), How many maps and reduces, Apache, Wakefield, USA, https://wiki.apache.org/hadoop/ HowManyMapsAndReduces (last date accessed: 15 October 2017). Dede, E., Govindaraju, M., Gunter, D., Canon, R. S., and Ramakrishnan, L. (2013), Performance evaluation of a Mongodb and Hadoop platform for scientific data analysis, Proceedings of the 4th ACM Workshop on Scientific Cloud Computing 2013, ACM, 17 June, New York, USA, pp. 13-20. Eldawy, A. and Mokbel, M. F. (2013), A demonstration of SpatialHadoop: an efficient mapreduce framework for spatial data, Proceedings of the VLDB Endowment, VLDB, 26-30 August, Riva del Garda, Italy, Vol. 06, No. 12, pp. 1230-1233. Eldawy, A. and Mokbel, M. F. (2014), Pigeon: a spatial MapReduce language, Proceedings of 30th International Conference on Data Engineering (ICDE) 2014, IEEE, 31 March - 04 April, Chicago, USA, pp. 1242-1245.

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