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문제 정의
- 단일 노드의 성능 향상은 어느 수준 이상에서는 한계가 있으며, 비용 측면에서도 매우 비효율적이다. 따라서, 값싼 범용 컴퓨터들을 클러스터화 하여 처리하는 병렬 처리 기법이 대안으로 제시되었다. 즉 단일 노드의 성능 향상(Scale-up)이 아닌, 클러스터의 노드의 수를 늘려(Scale-out) 전체 처리 성능을 향상시키는 것이다.
- 실제 MapReduce 에서는 I/O 비용이 전체 비용의 큰 부분을 차지한다고 알려져 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 I/O 비용이 MapReduce 에서 어느 정도 차지하는지 실험을 통해 확인하고자 하였다. 이를 통해, MapReduce 기반 시스템의 성능 예측이나 성능 향상을 위해 고려되어야 할 부분을 제시하고자 하였다.
- 따라서, 본 논문에서는 이러한 I/O 비용이 MapReduce 에서 어느 정도 차지하는지 실험을 통해 확인하고자 하였다. 이를 통해, MapReduce 기반 시스템의 성능 예측이나 성능 향상을 위해 고려되어야 할 부분을 제시하고자 하였다.
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