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한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제14권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
989 - 1,009 (21page)

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Rapid advances in science and technology with exponential development of smart mobile devices,workstations, supercomputers, smart gadgets and network servers has been witnessed over the past few years. The sudden increase in the Internet population and manifold growth in internet speeds has occasioned thegeneration of an enormous amount of data, now termed ‘big data’. Given this scenario, storage of data onlocal servers or a personal computer is an issue, which can be resolved by utilizing cloud computing. Atpresent, there are several cloud computing service providers available to resolve the big data issues. This paperestablishes a framework that builds Hadoop clusters on the new single-board computer (SBC) MobileRaspberry Pi. Moreover, these clusters offer facilities for storage as well as computing. Besides the fact that theregular data centers require large amounts of energy for operation, they also need cooling equipment andoccupy prime real estate. However, this energy consumption scenario and the physical space constraints canbe solved by employing a Mobile Raspberry Pi with Hadoop clusters that provides a cost-effective, low-power,high-speed solution along with micro-data center support for big data. Hadoop provides the requiredmodules for the distributed processing of big data by deploying map-reduce programming approaches. In thiswork, the performance of SBC clusters and a single computer were compared. It can be observed from theexperimental data that the SBC clusters exemplify superior performance to a single computer, by around 20%. Furthermore, the cluster processing speed for large volumes of data can be enhanced by escalating thenumber of SBC nodes. Data storage is accomplished by using a Hadoop Distributed File System (HDFS),which offers more flexibility and greater scalability than a single computer system.

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A. Greenberg / 2008 / The cost of a cloud: research problems in data center networks / ACM SIGCOMM Computer Communication Review 39(1):68~73 Crossref J. M. Ross / Roger Magoulas on big data google schola P. Zikopoulos / 2011 / Understanding Big Data: Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data / McGraw-Hill google schola L. Xue / 2017 / Provable data transfer from provable data possession and deletion in cloud storage / Computer Standards & Interfaces 54:46~54 Crossref J. Dean / 2004 / MapReduce: simplified data processing on large clusters / Proceedings of the 6th Symposium on Operating System Design and Implementation (OSDI) :137~150 google schola

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