스파크 상에서의 대용량 시공간 데이터 조인 질의 처리 개발

김용기

doi:https://doi.org/10.33097/JNCTA.2021.05.04.516

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김용기 (전주비전대학교)

저널정보: 국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제5권 제4호

발행연도: 2021.8

수록면: 516 - 522 (7page)

DOI: https://doi.org/10.33097/JNCTA.2021.05.04.516

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아파치스파크(ApacheSpark)는오픈소스,분산,인메모리컴퓨팅프레임워크및아키텍처이다.아파치스파크를 통해 데이터 병렬 및 내결함성을 갖춘 분산 시스템 클러스터에서 실행되기 때문에 농업, 정보통신 산업 등 다양한 분야에 적용 및 활용할 수 있다. 한편, 빅데이터 시대를 맞아 많은 시공간 데이터가 발생하고 있다. 그러나, 아파치 스파크를 통한 분산 컴퓨팅 환경에서 많은 연산이 필요한 조인과 같은 연산을 제공하고 있지 않기 때문에 효율적으로 처리하지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 대용량 시공간 데이터를 이용하여 그리드 분할 기법에 근거한 withindistance, contain 조인 질의처리 알고리즘을 제안한다. 성능평가 결과, 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 약 20%의 우수한 성능을 보인다.

#빅데이터 #시공간 데이터 #조인 질의처리 알고리즘 #아파치 스파크 #분산 컴퓨팅 #Big Data #Spatio-temporal data #Join query processing algorithm #Apache Spark #Distributed computing

참고문헌 (17)

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K. Y. Lee / 2020 / Efficient processing of spatio-temporal joins on IoT data / IEEE Access 8:108371~108386

R. T. Whitman / 2019 / Distributed spatial and spatio-temporal join on apache spark / ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems(TSAS) 5(1):1~28

P. Velentzas / 2021 / Big spatial and spatio-temporal data analytics systems / Transactions on LargeScale Data-and Knowledge-Centered Syst ems XLVII :155~180

E. H. Jacox / 2007 / Spatial join techniques / ACM Transactions on Database Systems(TODS) 32(1):7

L. Arge / 1998 / Scalable sweeping-based spatial join / VLDB 98:570~581

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