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김동희 (대구가톨릭대학교) 김부건 (대구가톨릭대학교) 남도영 (대구가톨릭대학교) 표성민 (대구가톨릭대학교) 윤영언 (대구가톨릭대학교) 배지훈 (대구가톨릭대학교) 이종혁 (대구가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
466 - 470 (5page)

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본 논문은 Delta Lake의 Compaction과 Vacuum 기술에 대한 조사를 중점적으로 다룬다. Delta Lake는 Apache Spark를 기반으로 구축된 오픈 소스 프로젝트로, 데이터의 무결성, 일관성, 확장성을 보장하며 대용량 데이터 처리 및 데이터 웨어하우스와 같은 분석 작업을 효과적으로 지원한다. 빅데이터에서 수많은 작은 파일들은 다양한 문제의 원인이 된다. Delta Lake의 최적화 기술 중 Compaction은 작은 Parquet 파일을 더 큰 파일로 압축하여 파일 I/O 오버헤드를 줄여주는 최적화 방법으로, 성능 향상과 데이터 처리 시간 절약을 제공한다. 반면에, Vacuum은 이전 버전의 데이터 파일을 정리하여 저장 공간을 최적화여 데이터 보관 비용 절약을 제공한다. 본 연구는 Compaction과 Vacuum의 동작 원리, 활용 방안, 각 기술의 장단점을 분석하며, Delta Lake의 데이터 관리에 대한 성능 및 비용 효율성을 위한 두 가지 기술의 최적 전략을 탐색한다.
#Delta Lake #Compaction #Vacuum #Apache Spark #Big Data

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 델타 레이크 최적화 기법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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