A Comparative Analysis of Recursive Query Algorithm Implementations based on High Performance Distributed In-Memory Big Data Processing Platforms

강민서; 김재성; 이재길

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강민서 (KAIST) 김재성 (KAIST) 이재길 (KAIST)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.6

발행연도: 2016.6

수록면: 621 - 626 (6page)

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재귀적 질의 알고리즘은 소셜네트워크 서비스의 도달가능 질의와 같은 많은 응용프로그램에 사용된다. 하지만 최근에 소셜네트워크 서비스의 규모가 커짐에 따라 그래프 데이터의 크기 또한 커지고 있다. 따라서 재귀적 질의 알고리즘을 싱글 머신에서 가동하는 것이 거의 불가능해졌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 고속 분산 인메모리 플랫폼인 스파크와 트위스터에서 재귀적 질의 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘은 아마존 EC2 머신 50대에서 Real-world 데이터 셋인 LiveJournal과 ClueWeb으로 실험하였다. 실험결과 상대적으로 노드 수는 적고 평균 차수(degree)는 높은 LiveJournal 데이터 셋에서는 스파크에서 구현된 재귀적 알고리즘의 성능이 트위스터의 것보다 좋았다. 그리고 상대적으로 노드 수는 많고 평균 차수는 낮은 ClueWeb 데이터 셋에서는 트위스터에서 구현된 재귀적 알고리즘의 성능이 스파크의 것보다 좋았다.

#분산 인메모리 플랫폼 #재귀적 질의 알고리즘 #대용량 데이터 처리 #소셜네트워크 서비스 #distributed in-memory platform #recursive query algorithm #big data #social network service

참고문헌 (8)

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[단행본] - M. Zaharia / 2010 / Spark: Cluster computing with working sets / HotCloud

[학술대회논문] - J. Ekanayake / 2010 / Twister: A runtime for iterative MapReduce / HPDC : 810 ~ 818

[학술대회논문] - Zaharia, M. / 2012 / Resilient distributed datasets: A fault-tolerant abstraction for in-memory cluster computing / Proc. of the 9th USENIX conference on Networked Systems Design and Implementation : 2 ~ 2

[인터넷자원] - / / Guava: Google Core Libraries for Java

[인터넷자원] - J. Leskovec / / SNAP Datasets: Stanford large network dataset collection

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