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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.1
- 수록면
- 455 - 565 (111page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2012
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최근 데이터의 폭발적인 증가로 인해 대규모 데이터의 분석에 대한 요구를 충족할 수 있는 방법들이 계속 연구되고 있다. 본 논문에서는 맵리듀스를 이용한 분산 병렬 처리를 통해 대규모 데이터 큐브의 효율적인 계산이 가능한 MRIterativeBUC 알고리즘을 제안하였다. MRIterativeBUC 알고리즘은 기존의 BUC 알고리즘을 맵리듀스의 반복적 단계에 따른 효율적인 동작이 가능하도록 개발되었고, 기존의 대규모 데이터 큐브 계산에 따른 문제인 데이터 크기와 저장 및 처리 능력의 한계를 해결하였다. 또한, 분석자의 관심 부분에 대해서만 계산하는 빙산 큐브 개념의 도입과 파티셔닝, 정렬과 같은 큐브 계산을 분산 병렬 처리하는 방법 등의 장점들을 통해 데이터 방출량을 줄여서 네트워크 부하를 줄이고, 각 노드의 처리량을 줄이며, 궁극적으로 전체 큐브 계산 비용을 줄일 수 있다. 본 연구결과는 맵리듀스를 이용한 데이터 큐브 계산에 대해서 상향식 처리와 반복적 알고리즘을 통해 다양한 확장이 가능하며, 여러 응용 분야에서 활용이 가능할 것으로 예상된다.
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/ / HDFS
/ / Hadoop
Agarwal, S. / 1996 / On the Computation of Multidimensional Aggregates / In Proc. the 22nd Int'l Conf. on Very Large Data Bases : 506 ~ 521
Agrawal, R. / 1993 / Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases / In Proc. Int'l Conf. on Management of Data, ACM SIGMOD : 207 ~ 216
Arnab, N. / 2011 / Distrubuted Cube Materialization on Holistic Measures / In Proc. 27th Int'l Conf. on Data Engineering : 183 ~ 194
/ / Hadoop
Agarwal, S. / 1996 / On the Computation of Multidimensional Aggregates / In Proc. the 22nd Int'l Conf. on Very Large Data Bases : 506 ~ 521
Agrawal, R. / 1993 / Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases / In Proc. Int'l Conf. on Management of Data, ACM SIGMOD : 207 ~ 216
Arnab, N. / 2011 / Distrubuted Cube Materialization on Holistic Measures / In Proc. 27th Int'l Conf. on Data Engineering : 183 ~ 194
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