메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
SK텔레콤 Telecommunications Review Telecommunications Review 제24권 제3호
발행연도
2014.1
수록면
357 - 370 (14page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
기존 Data Warehouse(DW)는 시스템의 확장성이 제한되고 분석의 대상이 요약(Summary)된 데이터로 한정되는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서 Hadoop으로 대표되는 Big Data 기술을 적용하려는 시도가 활발히 진행되고 있지만, Batch 처리 기반의 Hadoop MapReduce 기술은 DW가 요구하는 데이터의 신속한 처리를 통한 빠른 응답에는 적합하지 않다. 본 논문은 이에 대한 해결책으로 빠른 응답을 위한 Interactive Analysis 기술과 실시간 처리를 위한 In-stream processing 기술을 제시하였고, 실험 결과는 위의 기술들이 Hadoop 기반 DW의 구현에 충분한 성능을 제공할 수 있음을 보인다. 향후에는 R, OLAP 등을 활용한 고급 분석 영역으로 Hadoop 기반 기술을 확장하고, 사용자 편의를 위해 Interactive Analysis와 In-stream processing 기술을 유기적으로 통합할 계획을 가지고 있다.
#하둡 #데이터 웨어하우스 #맵리듀스 #인터랙티브 분석 #스트림 처리 #실시간 처리 #Hadoop #Data warehouse #MapReduce #Interactive analysis #In-stream processing

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
/ / In-Stream Big Data Processing google schola / / Kafka 0.8.1 Documentation google schola / / Parquet google schola / / http://esper.codehaus.org/ / / http://hadoop.apache.org

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0