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논문 기본 정보

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저자정보
김종윤 (경동대학교) 김진홍 (배재대학교)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제16권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
1 - 7 (7page)

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최근 데이터 처리는 학계와 상업계 모두에서 많은 관심을 받고 있다. 방대한 양의 데이터를 수집, 수집, 저장, 처리 및 분석하기 위해 만들어진 도구, 기술적 방법 및 프레임워크에 대한 용어를 사용한다. 데이터 처리 및 분석은 빅데이터에 의한 정형화 / 반정형화 / 비정형화를 기반으로 하며, 시스템의 다양한 소스에서 다양한 속도로 생성된다. 대용량 데이터 및 적절한 방법으로 처리하기 위해 일반적으로 방대한 병렬 처리가 사용된다. 빅데이터 처리 시스템의 일반적인 아키텍처는 머신의 공유 클러스터로 구성된다. 그럼에도 불구하고 매우 병렬적인 환경에서도 데이터 처리에는 종종 시간이 많이 걸린다. 다양한 응용 프로그램이 유용한 결과, 대화 형 분석 및 디버깅을 생성하는 데 매번 걸릴 수 있다. 그럼에도 불구하고 우리는 고성능을 얻으려면 데이터 지역성과 리소스의 품질이 모두 필요하다는 주요 문제가 있다. 또한, 빅데이터 분석은 시스템의 계산량에 비해 일반적으로 처리되는 데이터의 양을 제공한다. 즉, 프로그래머가 낮은 수준에서 기본적으로 좋은 성능을 얻을 수 있도록 좋은 최적화를 지정하는 것이다. 따라서, 이 연구 논문의 주요 목표는 빅데이터 프레임 워크를 최적화하기 위해 어떻게 해야 하는지에 대해 연구하는 것이다. 빅데이터를 쉽고 효율적으로 처리 할 수 있는 빅데이터 클라우드 플랫폼을 만드는 데 기여하는 접근 방식이다. 또한 MapReduce 및 Hadoop 지향 시스템의 기존 데이터 처리 최적화 연구 결과를 제공한다.

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