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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
지경엽 (충남대학교) 권영미 (충남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제6호(JKIIT, Vol.19, No.6)
발행연도
2021.6
수록면
9 - 19 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.6.9

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

Hadoop Parameter 조정을 통한 Hadoop MapReduce 성능 최적화 분석 연구
지경엽 ,  권영미 한국정보기술학회논문지 2021.06 학술저널

2020

Hadoop Parameter 변경을 통한 MapReduce 성능 최적화
지경엽 ,  권영미 Proceedings of KIIT Conference 2020.10 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 분산처리 및 가상화 기반으로 대용량 데이터 처리를 하는 하둡(Hadoop) 프레임워크(framework)의 단점인 속도의 비효율성을 해결하기 위한 가장 효율적인 방안으로 하둡 환경의 파라미터(parameter) 조정을 통해서 성능 최적화 환경을 파악하고자 하는 것이 목적이다. 그러기 위해서 하둡 성능에 민감한 영향을 끼치는 Parameter 조정을 통해서 하둡 분산처리를 지원하는 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 MapReduce 성능 개선 최적화를 도출하였다. 본 논문 실험을 통해서 대규모 데이터 파일 처리에 특성화된 하둡 프레임워크를 주어진 자원여건에서 최적의 상태에서 활용하기 위해서는 하둡 파라미터 조정을 통해서 적합한 구성 환경을 도출한 후에 데이터 처리(data processing)를 수행하는 것이 효율적이라고 판단된다.
#HDFS #name node #data node #mapreduce #hadoop jar #parameter tuning #experiment-driven

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 성능 개선 및 최적화를 위한 하둡 파라미터 제어 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Hadoop and Spark’ compared with pros and cons, ecosystem, and use cases google schola ankus google schola K. Han / 2013 / Do it! Hadoop with big data / easyspub :53~69 google schola Apache Hadoop google schola Herodotos Herodotou / 2021 / A Survey on Automatic Parameter Tuning for Big Data Processing Systems / ACM Computing Surveys 53(2):1~37 Crossref

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