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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이봉환
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 대전대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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interoperability between NoSQL and RDBMS through auto mapping in distributed parallel processing environment
Hee Sung Kim
Dept. of Information and Communications Engineering
Graduate School, Daejeon University
(Directed by Prof. Bong-Hwan Lee, Ph.D.)
Abstract
Lately bigdata processing is emerging as a major issue as hug amount of data is generated and data processing capability is getting important. Distributed parallel processing system refers to a computing system which integrates several nodes and shares resources, which results in high performance efficiency.
In this thesis, an interworking scheme between NoSQL and the conventional RDBMS is proposed in order to process large amount of data efficiently in distributed environment. An auto-mapping module is developed to use NoSQL in case of large amount of data, while switch to typical RDBMS in case of small amount of data.
The database auto-mapping scheme enables to use appropriate database (NoSQL or RDBMS) depending on the amount of data, which results in fast search time. The experimental results shows that the database interworking scheme reduces data search time by 35%.
Hee Sung Kim
Dept. of Information and Communications Engineering
Graduate School, Daejeon University
(Directed by Prof. Bong-Hwan Lee, Ph.D.)
Abstract
Lately bigdata processing is emerging as a major issue as hug amount of data is generated and data processing capability is getting important. Distributed parallel processing system refers to a computing system which integrates several nodes and shares resources, which results in high performance efficiency.
In this thesis, an interworking scheme between NoSQL and the conventional RDBMS is proposed in order to process large amount of data efficiently in distributed environment. An auto-mapping module is developed to use NoSQL in case of large amount of data, while switch to typical RDBMS in case of small amount of data.
The database auto-mapping scheme enables to use appropriate database (NoSQL or RDBMS) depending on the amount of data, which results in fast search time. The experimental results shows that the database interworking scheme reduces data search time by 35%.
목차
목 차제 1 장 서론 11.1 연구 배경 및 목적 11.2 연구 내용 2제 2 장 관련 연구 42.1 Log 수집 42.1.1 빅데이터 42.1.2 Log 파일 62.1.3 Log 수집 툴 Flume 72.2 분산병렬처리 시스템 102.2.1 HDFS - Hadoop Distributed File System 102.2.2 MapReduce 132.3 데이터스토어 152.3.1 RBDMS - MySQL 152.3.2 NoSQL - HBase 162.4 Hive 데이터 웨어하우스 182.4.1 Hive 182.4.2 RHive 19제 3 장 NoSQL과 RDBMS의 연동을 위한 오토매핑 구현 213.1 시스템 구성 213.1.1 분산병렬처리 시스템(Hadoop) 환경 구현 213.1.2 Flume의 Log 수집 절차 243.1.3 데이터베이스 시스템으로의 데이터 저장 253.1.4 Hive 데이터 웨어하우스를 통한 데이터 분석 모듈 263.2 MySQL과 HBase 연동 293.3 프로그래밍을 통한 오토매핑 모듈 구현 31제 4 장 실험 및 성능 분석 344.1 오토매핑 미적용 데이터베이스 시스템 344.1.1 HBase 사용 시 354.1.2 MySQL 사용 시 374.1.3 HBase와 MySQL 성능비교 384.2 오토매핑 모듈을 통한 데이터베이스 연동 시스템 404.2.1 프로그래밍을 통한 데이터베이스 접근 404.2.2 테이블 별 데이터 처리시간 측정 404.2.3 데이터베이스 접근 알고리즘 424.3 오토매핑 모듈의 성능 평가 45제 5 장 결론 및 향후 연구 51
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