빅데이터 환경에서 스트림 질의 처리를 위한 인메모리 기반 점진적 처리 기법

복경수; 육미선; 노연우; 한지은; 김연우; 임종태; 유재수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 복경수 (충북대학교) 육미선 (충북대학교) 노연우 (충북대학교) 한지은 (충북대학교) 김연우 (충북대학교) 임종태 유재수 (충북대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제16권 제2호

발행연도: 2016.2

수록면: 163 - 173 (11page)

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최근 대용량의 스트림 데이터를 분산 처리하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 환경에서 실시간 스트림 데이터의 점진적 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 처음 스트림 데이터가 입력되면 임시 큐에 데이터를 저장하고 마스터 노드에 저장되어 데이터와 비교과정을 통해 마스터 노드에 동일한 데이터가 있는 경우 마스터 노드에서 가지고 있는 노드의 정보를 이용하여 해당 노드의 메모리에서 기존 처리 결과를 재사용한다. 기존 처리 결과가 없다면 처리하고 처리 결과를 메모리에 저장한다. 분산환경에서 점진적인 스트리밍 데이터 처리를 위해 노드의 작업 지연을 계산하여 노드의 부하를 파악하고 처리 시간 계산을 통해 각 노드의 성능을 고려한 잡 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과의 질의 수행 시간 비교를 위한 성능평가를 수행한다.

#빅데이터 #인메모리 #분산 처리 #실시간 처리 #스트리밍 데이터 #Big Data #In-memory #Distribute Processing #Real-time Processing #Streaming Data

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

J. Dean and S. Ghemawat, “MapReduce: simplified data processing on large clusters,” Proc. conference on Symposium on Operating Systems Design & Implementation, pp.137-150, 2004.

Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Tathagata Das, Ankur Dave, Justin Ma, Murphy McCauly, Michael J. Franklin, Scott Shenker, and Ion Stoica, “Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing,” NSDI pp.15-28, 2012.

https://storm.apache.org/ D. Tiwari and Y. Soligin, “MapReusing Computation in an In-Memory MapReduce System,” Proc. International Parallel and Distributed Processing Symposium, pp.61-71, 2014.

Pramod Bhatotia, Marcel Dischinge, Rodrigo Rodrigues, and Umut A Acar, “Slider: Incremental Sliding-Window Computations for Large-Scale Data Analysis,” Middleware, pp.61-72, 2014.

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