$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

맵리듀스기반 스트림 데이터 처리를 위한 스트림 할당 및 분할 기법
MapReduce-based Stream Assigning and Splitting Technique for Stream Data Processing

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터, v.19 no.8, 2013년, pp.439 - 443  

박수현 (부산대학교 컴퓨터공학과) ,  류우석 (부산가톨릭대학교 병원경영학과) ,  홍봉희 (부산대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  권준호 (부산대학교 차세대물류IT기술연구사업단)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

최근 센서 기기 사용의 증가로 인해 센서로부터 발생하는 데이터량 역시 빠르게 증가하고 있다. 따라서 빅 데이터 처리 플랫폼인 하둡을 활용하여 증가하고 있는 스트림 데이터를 처리하고자 한다. 그러나 하둡은 일괄 배치처리 플랫폼으로 스트림 데이터에 대한 실시간 처리를 지원하지 않는다. 따라서 이 논문에서는 연속적으로 들어오는 스트림 데이터를 처리하기 위해 맵리듀스 온라인의 파이프라인 기법을 사용하고 스트림 입력을 받기 위해 맵리듀스를 확장하였다. 또한 스트림 데이터를 처리하면서 발생하는 부하 발생 문제를 해결하기 위해 여러 스트림 데이터를 어떻게 다수의 클러스터 노드에 할당하고 데이터를 분할할 것인지에 대하여 연구하였다

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The increasing uses of sensors are increasing the amount of stream data. In this paper, we studied the techniques of distributed parallel processing of stream data using Hadoop. Hadoop is designed to be a batch processing system; it is not made for processing stream data. If original Hadoop is used ...

주제어

#하둡   #맵리듀스   #맵리듀스 온라인   #스트림처리   #부하분산  

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로