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농업 빅데이터 수집 및 분석을 위한 플랫폼 설계
Design of a Platform for Collecting and Analyzing Agricultural Big Data 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.18 no.1, 2017년, pp.149 - 158  

뉘엔 반 퀴엣 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ,  뉘엔 신 녹 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ,  김경백 (전남대학교 전자컴퓨터공학부)

초록
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빅데이터는 경제개발에서 흥미로운 기회와 도전을 보여왔다. 예를 들어, 농업 분야에서 날씨 데이터 및 토양데이터와 같은 복합데이터의 조합과 이들의 분석 결과는 농업종사자 및 농업경영체들에게 귀중하고 도움되는 정보를 제공한다. 그러나 농업 데이터는 센서들과 농업 웹 마켓 등의 다양한 형태의 장치 및 서비스들을 통해 매 분마다 대규모로 생성된다. 이는 데이터 수집, 저장, 분석과 같은 빅데이터 이슈들을 발생시킨다. 비록 몇몇 시스템들이 이 문제를 해결하기 위해 제안되었으나, 이들은 다루는 데이터 종류의 제약, 저장 방식의 제약, 데이터 크기의 제약 등의 문제를 여전히 가지고 있다. 이 논문에서는 농업데이터의 수집과 분석 플랫폼의 새로운 설계를 제안한다. 제안하는 플랫폼은 (1) Flume과 MapReduce를 이용한 다양한 데이터 소스들로부터의 데이터 수집 방법, (2) HDFS, HBase, 그리고 Hive를 이용한 다양한 데이터 저장 방법, (3) Spark와 Hadoop을 이용한 빅데이터 분석 모듈들을 제공한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Big data have been presenting us with exciting opportunities and challenges in economic development. For instance, in the agriculture sector, mixing up of various agricultural data (e.g., weather data, soil data, etc.), and subsequently analyzing these data deliver valuable and helpful information t...

주제어

#농업 빅데이터 플랫폼   #분산시스템   #수집   #분석   #저장  

참고문헌 (11)

  1. Ferrara, Emilio, et al. "Web data extraction, applications and techniques: a survey." Knowledge-based systems 70 (2014): 301-323. 

    상세보기 crossref

  2. Geng, Hua, Qiang Gao, and Jingui Pan. "Extracting content for news web pages based on DOM." IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security 7.2 (2007): 124-129. 

  3. Jonathan Hedley. "Jsoup: Java HTML Parser", https://jsoup.org/ 

  4. Wang, Jie, et al. "The crawling and analysis of agricultural products big data based on Jsoup." Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD), 2015 12th International Conference on. IEEE, 2015. 

  5. Apache Flume, https://flume.apache.org/. 

  6. Apache Hadoop, http://hadoop.apache.org (2009). 

  7. Borthakur, Dhruba. "HDFS architecture guide." HADOOP APACHE PROJECT http://hadoop.apache.org/common/docs/current/hdfs design.pdf(2008):39. 

  8. Dean, Jeffrey, and Sanjay Ghemawat. "MapReduce: simplified data processing on large clusters." Communications of the ACM 51.1 (2008): 107-113. 

    상세보기

  9. Zaharia, Matei, et al. "Spark: Cluster Computing with Working Sets." HotCloud 10 (2010): 10-10. 

  10. Gopalani, Satish, and Rohan Arora. "Comparing apache spark and map reduce with performance analysis using K-means." International Journal of Computer Applications 113.1 (2015). 

  11. Seung-jun Choi, Jae-Won Park, Jong-Bae Kim and Jae-Hyun Choi, "A Quality Evaluation Model for Distributed Processing Systems of Big Data", Journal of Digital Contents Society, Vol. 15, Issue 4, pp 533-545, 2014 

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