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자료유형
학술저널
저자정보
노승준 (성균관대학교) 엄영익 (성균관대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.6
발행연도
2018.6
수록면
516 - 521 (6page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.6.516

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최근, 하둡 시스템의 사용 빈도가 높아지면서 처리해야 하는 데이터의 양이 증가함에 따라 하둡 클러스터의 규모 또한 커지고 있다. 하둡 클러스터의 노드를 구성하는 프로세서, 메모리, 스토리지 등의 자원은 다른 노드들로부터 독립된 자원이며, 이는 하나의 노드에서 데이터 처리량이 많아져 노드 내부의 자원에 대한 사용량이 증가하여도 다른 노드의 데이터 처리 성능에 영향을 주지 않음을 의미한다. 하지만, 하둡 클러스터의 노드들을 연결하는 네트워크는 모든 노드가 사용하는 공유 자원이며, 이로 인해, 일부 노드의 네트워크 사용량이 증가하면 다른 노드가 사용할 수 있는 네트워크 자원이 줄어 하둡 시스템의 전체성능을 감소시킬 가능성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 하둡 시스템에서 쓰기 요청으로 발생되는 네트워크 사용량을 줄이기 위한 스트리밍 압축 기법을 제안하고 성능과 오버헤드를 측정한다. 실험 결과, 스트리밍 압축 기법을 사용함에 따라 네트워크 트래픽이 최대 56% 줄어드는 것을 확인하였다.
#하둡 #하둡 분산 파일 시스템 #네트워크 자원 #압축 #쓰기 연산 #Hadoop #Hadoop distributed file system #network resource #compression #write operation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식
3. 제안 기법 및 구현
4. 실험 환경
5. 실험 결과 및 분석
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
K. Shvachko, H. Kuang, and S. Radia, The Hadoop Distributed File System, Proc. of the IEEE Symposium on Mass Storage Systems and Technologies, pp. 1071-1080, 2010. A. Thusoo, J. S. Sarma, N. Jain, Z. Shao, P. Chakka, N. Zhang, S. Antony, H. Liu, and R. Murthy, Hive - a Petabyte Scale Data Warehouse Using Hadoop, Proc. of the IEEE 26th International Conference on Data Engineering, pp. 996-1005, 2010. Hadoop HDFS Data Flow IO Classes [Online]. Available: http://hadoopguide.blogspot.kr/2013/05/had oop-hdfs-data-flow-io-classes.html (downloaded 2017. Sep. 12) J. Dean and S. Ghemawat, Mapreduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, Journal of the Communications of the ACM, Vol. 51, No. 1, 2008. F. Ahmad, S. T. Chakradhar, A. Raghunathan, and T. N. Vijaykumar, Tarazu: Optimizing MapReduce on Heterogeneous Clusters, Proc. of the 17th International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, pp. 61-74, 2012.

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