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한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제15권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
107 - 114 (8page)

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본 논문에서는 하둡 플랫폼에서 비용 효율적 빅데이터 분석을 수행하기 위한 클러스터 규모의 설정 방안을 연구한다. 의료기관의 경우 진료기록의 병원 외부 저장이 가능해짐에 따라 클라우드 기반 빅데이터 분석 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 대중적으로 많이 사용되고 있는 클라우드 서비스인 아마존 EMR 프레임워크를 분석하고, 비용 효율적으로 하둡을 운용하기 위해 클러스터의 규모를 산정하기 위한 모델을 제시한다. 그리고, 다양한 조건에서의 실험을 통해 맵리듀스의 실행에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 이를 통해 비용 대비 처리시간이 가장 효율적인 클러스터를 설정함으로써 빅데이터 분석시 효율성을 증대시킬 수 있다.
#Hadoop #Cluster #Efficiency #Mapreduce #Cloud

목차

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딩야 / 2018 / 로그 데이터를 이용한 하둡기반 맞춤형 관광시스템 / 한국전자통신학회 논문지 13(2):397~404 Crossref E. Nazari / 2019 / Big Data Analysis in Healthcare : Apache Hadoop, Apache spark and Apache Flink / Frontiers in Health Informatics 8(1):92~101 google schola 최준영 / 2015 / 의료정보시스템 운영에서 생성되는 의료 빅데이터의 활용가치 / 한국전자통신학회 논문지 10(12):1403~1410 dbpia 안윤애 / 2017 / 개인 맞춤형 의료서비스를 위한 병원시스템 모델 / 한국융합학회논문지 8(12):77~84 dbpia 김상기 / 2018 / 스마트 기기를 이용한 화점 표출 시스템의 설계 및 구현 / 한국전자통신학회 논문지 13(6):1287~1292 Crossref

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