정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
맵리듀스에서 빅데이터 분석을 위한 다중 Group-by 질의의 효율적인 처리 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Efficient Processing of Multiple Group-by Queries in MapReduce for Big Data Analysis |
| 저자(Author) |
박은주
박소정
오소현
최혜진
이기용
심준호
Eunju Park
Sojeong Park
Sohyun Oh
Hyejin Choi
Ki Yong Lee
Junho Shim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 21 NO. 05 PP. 0387 ~ 0392 (2015. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
맵리듀스(MapReduce)는 대용량의 데이터를 다수의 컴퓨터로 병렬 처리하기 위해 사용되는 프레임워크이다. Group-by 질의는 데이터를 지정된 애트리뷰트들의 값에 따라 그룹화하고, 각 그룹에 대해 지정된 집계 함수 값을 구하는 질의이다. 본 논문에서는 둘 이상의 group-by 질의가 동시에 요청되었을 때, 이들을 맵리듀스를 사용하여 효율적으로 처리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 각 group-by 질의를 독립적으로 계산하는 대신, 총 수행비용을 줄이기 위해 하나 이상의 맵리듀스 잡을 통해 단계적으로 계산한다. 성능 평가 실험을 통해, 제안 기법이 각 group-by 질의를 독립적으로 계산하는 단순 방법에 비해 좋은 성능을 가짐을 보인다.
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영문내용
(English Abstract) |
MapReduce is a framework used to process large data sets in parallel on a large cluster. A group-by query is a query that partitions the input data into groups based on the values of the specified attributes, and then evaluates the value of the specified aggregate function for each group. In this paper, we propose an efficient method for processing multiple group-by queries using MapReduce. Instead of computing each group-by query independently, the proposed method computes multiple group-by queries in stages with one or more MapReduce jobs in order to reduce the total execution cost. We compared the performance of this method with the performance of a less sophisticated method that computes each group-by query independently. This comparison showed that the proposed method offers better performance in terms of execution time.
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| 키워드(Keyword) |
맵리듀스
Group-by 질의
다중 질의 최적화
빅데이터
MapReduce
group-by query
multiple query optimization
big data
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