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논문 기본 정보

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저자정보
양평우 (군산대학교) 유기현 (군산대학교) 남광우 (군산대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 한국지형공간정보학회지 제25권 제1호 (통권 제79호)
발행연도
2017.3
수록면
29 - 36 (8page)
DOI
10.7319/kogsis.2017.25.1.029

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본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
#클러스터 컴퓨팅 환경 #공간 빅 데이터 #Spark #공간 분할 알고리즘 #Cluster Computing Environment #Spatial Big Data #Spatial Split Algorithm

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. SSpark 프로토타입
3. 공간 분할 알고리즘
4. 실험 및 분석
5. 결론 및 향후 연구 방향
References

참고문헌 (11)

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