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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신호승 (한국과학기술원) 강성원 (한국과학기술원) 이지현 (대전대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.8
발행연도
2015.8
수록면
1,010 - 1,021 (12page)

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빅데이터 시스템은 대규모 로그 데이터를 수집하는 용도로 광범위하게 사용되고 있기 때문에 높은 성능을 갖는 것이 매우 중요하지만, 현재의 Hadoop 기반의 빅데이터 시스템은 중복 처리로 인하여 낮은 성능을 갖는 아키텍처적인 문제를 가지고 있다. 본 논문은 아키텍처 설계 개선을 통하여 Hadoop 기반 시스템의 낮은 성능 문제를 해결한다. 새로운 제안 아키텍처는 기존 아키텍처의 배치(Batch) 기반의 데이터 수집 방식을 개별처리 방식과 혼합한 수집 방법을 사용하고, 수집하는 데이터를 In-Memory 상에서 직접 분석하여 중복 처리를 배제하여 높은 성능을 제공하게 한다. 또한 제안 아키텍처는 기존 Hadoop 기반 아키텍처의 장점인 시스템 확장성을 가진다. 본 논문은 제안 아키텍처가 테스트 베드 환경에서 기존 아키텍처보다 데이터의 분석 처리 속도가 30%～35% 빠르고 확장성도 가진다는 것을 확인하였다.
#하둡 #빅데이터 #실시간 분석 #실시간 데이터 파이프라인 시스템 #Hadoop #Big data #Real-time analysis #Real-time data pipeline system

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구 및 기존 연구의 문제점
3. 확장형 실시간 데이터 파이프라인 아키텍처 설계
4. 제안 아키텍처의 검증 및 개선
5. 결론
References

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