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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.10
- 수록면
- 975 - 987 (13page)
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최근 Hadoop은 빅데이터의 저장, 처리 및 분석을 위한 표준시스템으로 인식되고 있으며, 많은 빅데이터 관련 시스템들이 Hadoop에 기반하여 구축되고 있다. 또한 R은 다른 소프트웨어와의 연동이 쉽고 다양한 분석 라이브러리들을 탑재하고 있어서 Hadoop 환경하에서 빅데이터의 분석을 위한 공통 분석 플렛폼으로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 Hadoop 환경에서 분산 데이터 처리를 위한 R패키지인 Rhipe를 소개하고 빅데이터를 이용한 병렬 다중회귀분석을 위해 MapReduce 프로그램을 작성하는 방법을 예시하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 기존의 대용량처리를 위한 R 분석패키지인 ff와 bigmemory와의 연산속도를 비교하였으며, 데이터의 크기가 커짐에 따라 Rhipe를 이용한 MapReduce 프로그램의 계산속도가 ff와 bigmemory에 비해 우수함을 확인하였다.
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참고문헌 (23)
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1. [인터넷자원] - Adler, D. / / The ff package: Handling large data sets in R with memory mapped pages of binary flat files
2. [학술지(정기간행물)] - Ahn, C. / 2012 / Big data technologies and main issues / Communications of the Korea Information Science Society 30 : 10 ~ 17
3. [학술지(정기간행물)] - Dean, J. / 2008 / MapReduce : Simplified data processing on large clusters / Communications of the ACM 51 : 107 ~ 113
4. [학술대회논문] - Duan, S. / 2011 / Design and implementation of parallel statistical algorithm based on Hadoop’s MapReduce model / Proceedings of IEEE CCIS2011 : 134 ~ 138
5. [인터넷자원] - Eddelbuttel, D. / / CRAN task view: High-performance and parallel computing with R
2. [학술지(정기간행물)] - Ahn, C. / 2012 / Big data technologies and main issues / Communications of the Korea Information Science Society 30 : 10 ~ 17
3. [학술지(정기간행물)] - Dean, J. / 2008 / MapReduce : Simplified data processing on large clusters / Communications of the ACM 51 : 107 ~ 113
4. [학술대회논문] - Duan, S. / 2011 / Design and implementation of parallel statistical algorithm based on Hadoop’s MapReduce model / Proceedings of IEEE CCIS2011 : 134 ~ 138
5. [인터넷자원] - Eddelbuttel, D. / / CRAN task view: High-performance and parallel computing with R
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