Concurrency Control Method to Provide Transactional Processing for Cloud Data Management System

Dojin Choi; Seokil Song

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자료유형: 학술저널

저자정보: Dojin Choi (Chungbuk National University) Seokil Song (Korea National University of Transportation)

저널정보: 한국콘텐츠학회(IJOC) International JOURNAL OF CONTENTS International JOURNAL OF CONTENTS Vol.12 No.1

발행연도: 2016.3

수록면: 60 - 64 (5page)

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As new applications of cloud data management system (CDMS) such as online games, cooperation edit, social network, and so on, are increasing, transaction processing capabilities for CDMS are required. Several transaction processing methods for cloud data management system (CDMS) have been proposed. However, existing transaction processing methods have some problems. Some of them provide limited transaction processing capabilities. Some of them are hard to be integrated with existing CDMSs. In this paper, we proposed a new concurrency control method to support transaction processing capability for CDMS to solve these problems. The proposed method was designed and implemented based on Spark, an in-memory distributed processing framework. It uses RDD (Resilient Distributed Dataset) model to provide fault tolerant to data in the main memory. In our proposed method, database stored in CDMS is loaded to main memory managed by Spark. The loaded data set is then transformed to RDD. In addition, we proposed a multi-version concurrency control method through immutable characteristics of RDD. Finally, we performed experiments to show the feasibility of the proposed method.

#Transaction #Cloud Data Management #Snapshot Isolation

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[학술대회논문] - Y. Shi / 2010 / Benchmarking Cloud-based Data Management Systems / Proc. CloudDB '10 : 47 ~ 54

[학술지(정기간행물)] - F. Chang / 2008 / Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data / ACM Transactions on Computer Systems 26 (2) : 4 ~

[학술지(정기간행물)] - A. Lakshman / 2010 / Cassandra: A Decentralized Structured Storage System / ACM SIGOPS Operating Systems Review 44 (2) : 35 ~ 40

[학위논문] - A. Khetrapal / 2006 / HBase and Hypertable for Large Scale Distributed Storage Systems / Purdue University

[학술대회논문] - M. Brantner / 2008 / Building a Database on S3 / Proc. ACM SIGMOD ’08 : 251 ~ 264

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