분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 질의 처리를 위한 행렬 기반 필터링 및 부하 분산 알고리즘

양현식; 장미영; 장재우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 양현식 (전북대학교) 장미영 (전북대학교) 장재우 (전북대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제16권 제7호

발행연도: 2016.7

수록면: 667 - 680 (14page)

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2016

분산 컴퓨팅 환경에서 고차원 데이터의 유사 조인을 위한 효율적인 동적 그리드 기반 부하 분산 알고리즘

양현식 , 노효문 , 장재우 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료

분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 질의 처리를 위한 행렬 기반 필터링 및 부하 분산 알고리즘

양현식 , 장미영 , 장재우 한국콘텐츠학회논문지 2016.07 학술저널

분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 처리를 위한 그리드 기반 고밀도 셀 기준 부하 분산 알고리즘

양현식 , 장재우 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.06 학술대회자료

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하둡 맵리듀스와 같은 분산 컴퓨팅 플랫폼이 개발됨에 따라, 기존 단일 컴퓨터 상에서 수행되는 질의 처리 기법을 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 수행하는 것이 필요하다. 특히, 주어진 두 데이터 집합에서 유사도가 높은 모든 데이터 쌍을 탐색하는 유사 조인 질의를 분산 컴퓨팅 환경에서 수행하려는 연구가 있어 왔다. 그러나 분산 병렬 환경에서의 기존 유사 조인 질의처리 기법은 데이터 전송 비용만을 고려하기 때문에 클러스터 간에 비균등 연산 부하 분산의 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 처리를 위한 행렬 기반 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 클러스터의 균등 부하 분산을 위해 행렬을 이용하여 예상되는 연산 부하를 측정하고 이에 따라 파티션을 생성한다. 아울러, 클러스터에서 질의 처리에 사용되지 않는 데이터를 필터링함으로서 연산 부하를 감소시킨다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 질의 처리 성능 측면에서 우수함을 보인다.

#빅데이터 #분산 병렬 컴퓨팅 #유사 질의 처리 #필터링 #부하 분산 #Distributed Computing Environment #Big Data #Similarity Join Query Processing #Filtering #Load Balancing

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[학술대회논문] - Konstantin Shvachko / 2010 / The hadoop distributed file system / Mass Storage Systems and Technologies : 1 ~ 10

[학술지(정기간행물)] - Jeffrey Dean / 2010 / MapReduce:simplified data processing on large clusters / Communications of the ACM 51 (1) : 107 ~ 113

[단행본] - Surajit Chaudhuri / 2006 / A primitive operator for similarity joins in data cleaning / Data Engineering : 5 ~

[학술대회논문] - A. Metwally / 2007 / DETECTIVES: DETEcting Coalition hiT Inflation attacks in adVertising nEtworks Streams / Proceedings of the 16th WWW International Conference on World Wide Web : 241 ~ 250

[학술지(정기간행물)] - A. Z. Broder / 1997 / Syntactic clustering of the web / Computer Networks : 1157 ~ 1166

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