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Spark SQL 기반 고도 분석 지원 프레임워크 설계
Design of Spark SQL Based Framework for Advanced Analytics 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.5 no.10, 2016년, pp.477 - 482  

정재화 (한국방송통신대학교 컴퓨터과학과)

초록
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기업의 신속한 의사결정 및 전략적 정책 결정을 위해 빅데이터에 대한 고도 분석이 필수적으로 요구됨에 따라 대량의 데이터를 복수의 노드에 분산하여 처리하는 하둡 또는 스파크와 같은 분산 처리 플랫폼이 주목을 받고 있다. 최근 공개된 Spark SQL은 Spark 환경에서 SQL 기반의 분산 처리 기법을 지원하고 있으나, 기계학습이나 그래프 처리와 같은 반복적 처리가 요구되는 고도 분석 분야에서는 효율적 처리가 불가능한 문제가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 바탕으로 Spark 환경에서 고도 분석 지원을 위한 SQL 기반의 빅데이터 최적처리 엔진설계와 처리 프레임워크를 제안한다. 복수의 조건과 다수의 조인, 집계, 소팅 연산이 필요한 복합 SQL 질의를 분산/병행적으로 처리할 수 있는 최적화 엔진과 관계형 연산을 지원하는 기계학습 최적화하기 위한 프레임워크를 설계한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As being the advanced analytics indispensable on big data for agile decision-making and tactical planning in enterprises, distributed processing platforms, such as Hadoop and Spark which distribute and handle the large volume of data on multiple nodes, receive great attention in the field. In Spark ...

주제어

#고도 분석   #스파크   #복합 질의   #분산처리 플랫폼   #하둡   #맵리듀스  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 조건 연산이나 Complex SQL 질의 처리를 위한 분산/병행 최적화 기법 등의 연구를 통해 데이터 처리를 최소화 화기 위해 Spark SQL에서 고도 분석 지원을 위한 최적화 엔진을 설계하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Spark의 특징은 무엇인가? Spark는 하둡의 맵리듀스 작업에서 성능의 병목현상으로 지목되던 디스크 I/O 비용을 최소화하고 데이터 분석 작업에 용이한 인메모리 컴퓨팅 기반의 범용적 데이터 분산처리 시스템이다. 또한, RDD라는 데이터 집합의 추상화 객체 개념을 도입하여 대용량 데이터에 대한 다양한 연산 작업이 가능하도록 한 것이 특징이다. RDD는 실제 물리적인 디스크에 저장된 데이터가 아닌 데이터 집합을 추상화하여 하나의 객체로 표현한다.
맵리듀스 기반 SQL on Hadoop은 어떤 기술인가? 맵리듀스 기반 SQL on Hadoop은 HDFS에 저장된 데이터 처리를 위해 맵리듀스 함수를 직접 프로그래밍하지 않고 SQL을 이용하여 데이터를 분산 처리하는 기술로, SQL을 맵리듀스로 변환하는 기술이다.
하둡의 단점은 무엇인가? 그러나 하둡은 자바 기반의 분산ㆍ병행 프레임워크로 전문 개발자가 아닌 일반 사용자들은 맵리듀스 프로그램을 작성하기 어렵다. 또한 Hive와 Pig의 경우 SQL을 내부적으로 맵리듀스로 변환하여 실행하는 방식이기 때문에 고성능으로 동작 하기 어려우며 표준 SQL을 사용할 수 없다는 단점이 있다.
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참고문헌 (7)

  1. J. Dean and S. Ghemawat, "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters," Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation, 2004. 

  2. C. Olston, B. Reed, U. Srivastava, R. Kumar, and A. Tomkins "Pig latin: a not-so-foreign language for data processing," SIGMOD, pp.1099-1110, 2008. 

  3. A. Thusoo, J. S. Sarma, N. Jain, and R. Murthy et al., "Hive - A Petabyte Scale Data Warehouse Using Hadoop," International Conference on Data Engineering, 2010. 

  4. H. Choi et al., "Tajo: A distributed data warehouse system on large clusters," International Conference on Data Engineering, 2013. 

  5. M. Kornacker et al., "Impala: A Modern, Open-Source SQL Engine for Hadoop," CIDR, 2015. 

  6. M. Zaharia et al., "Spark: Cluster Computing with Working Sets," HotCloud, 2010. 

  7. M. Armbrust et al., "Spark SQL: Relational Data Processing in Spark," SIGMOD, pp.1383-1394, 2015. 

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