• Àüü
  • ÀüÀÚ/Àü±â
  • Åë½Å
  • ÄÄÇ»ÅÍ
´Ý±â

»çÀÌÆ®¸Ê

Loading..

Please wait....

Çмú´ëȸ ÇÁ·Î½Ãµù

Ȩ Ȩ > ¿¬±¸¹®Çå > Çмú´ëȸ ÇÁ·Î½Ãµù > Çѱ¹Á¤º¸°úÇÐȸ Çмú´ëȸ > 2012³â Ãß°è Çмú´ëȸ

2012³â Ãß°è Çмú´ëȸ

Current Result Document : 17 / 17

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) ½Ç½Ã°£ ½ºÆ®¸² µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®¸¦ À§ÇØ Hadoop ÇÇÆ®´Ï½ºÀ» Áõ¸í
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) Proving Hadoop Fitness for Real-Time Stream Data Processing
ÀúÀÚ(Author) ¹«¸£´Ù´Ï ¹«Çϸ¶µå Çϸ®½ºÆ®   È«ºÀÈñ   ±ÇÁØÈ£   Muhammad Harist Murdani   Bonghee Hong   Joonho Kwon  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 39 NO. 2(B) PP. 0067 ~ 0069 (2012. 11)
Çѱ۳»¿ë
(Korean Abstract)
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
 In recent years the need for scalable stream processing and batch processing are getting bigger and bigger. One of its sources comes from technology advancement of embedded system that has effect on the growing number of sensor devices. The numbers are way so big that it takes more computational power to process the data in real-time. Another stream data source comes from web logs, web click, system console logs, etc. For scalable batch processing, Hadoop is already proven as the large batch processing system with high latency and very high throughput. However, for scalable stream processing, Hadoop can be considered as one of the alternative. We will discuss, in this paper, the fitness and unfitness of Hadoop for processing stream data in real-time.

Ű¿öµå(Keyword)
ÆÄÀÏ÷ºÎ PDF ´Ù¿î·Îµå