A Bundle Based framework for video processing on Spark

Q: 이 논문에서 정의한 번들이란 무엇인가?

번들은 스파크에서 단일 소스 디렉터리의 비디오를 여러 RDD로 분할하여 처리하는 프레임워크를 의미한다. 이는 각 RDD가 동일한 수의 비디오를 포함하도록 하여 처리 시간을 단축하고 메모리 사용량을 절감한다. 각 RDD는 더 적은 데이터를 입력으로 받아 효율적인 병렬 처리를 가능하게 한다.

Q: 스파크에서 번들 기반 프레임워크를 사용하면 어떤 이점이 있는가?

연구 결과, 번들 기반 프레임워크는 스파크의 비디오 처리 성능을 크게 향상시킨다. 단일 RDD 방식보다 최대 4.2배 빠르게 작업을 완료하며, 각 RDD가 적은 데이터를 처리하므로 전체 메모리 사용량도 절감된다. 이는 대규모 비디오 데이터셋 처리 시 효율성을 높이는 핵심적인 장점이다.

Md. Anwarul Islam; Md Azher Uddin; Md Siyamul Islam; Young-Koo Lee

자료유형: 학술대회자료

저자정보: Md. Anwarul Islam (경희대학교) Md Azher Uddin (경희대학교) Md Siyamul Islam (경희대학교) Young-Koo Lee (경희대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2018 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2018.12

수록면: 46 - 48 (3page)

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Spark is now a very popular framework among researchers because of its performance, user-friendly, and in-memory based distributed processing for big data. Spark has been applied in various fields like computer vision, machine learning, and general computing. One of typical features of Spark is to represent dataset as RDD, which is the key abstraction of distributed data and helps to achieve in-memory computation ability. Proper partitioning of RDD increases performan ... 전체 초록 보기

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