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맵리듀스를 사용한 데이터 큐브의 효율적인 계산 기법

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dc.contributor.author이기용-
dc.contributor.author박소정-
dc.contributor.author박은주-
dc.contributor.author박진경-
dc.contributor.author최연정-
dc.date.available2021-02-22T12:02:13Z-
dc.date.issued2014-11-
dc.identifier.issn2287-5905-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/11074-
dc.description.abstract맵리듀스(MapReduce)는 대용량 데이터를 다수의 컴퓨터로 병렬 처리하는 데 사용되는 프로그래밍 모델이다. 데이터 큐브(Data Cube)는대용량 데이터 분석에 널리 사용되는 연산자로서, 주어진 차원 애트리뷰트들의 모든 가능한 조합에 대한 group-by들을 계산한다. 차원 애트리뷰트의 개수가 n일 때, 데이터 큐브는 총 2n개의 group-by를 계산한다. 본 논문은 맵리듀스를 사용하여 데이터 큐브를 효율적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 2n개의 group-by를 n C⌈n/2⌉개의 그룹으로 분할하고, 이 그룹들을 ⌈n/2⌉개의 맵리듀스 잡(job)을 통해 단계적으로 계산한다. 제안 방법은 기존 방법에 비해 맵퍼(mapper)가 생성하는 중간결과의 크기를 크게 줄임으로써 중간결과의 전송 및정렬에 드는 비용을 크게 줄인다. 그에 따라 데이터 큐브를 계산하는 총 수행시간이 크게 감소된다. 실험을 통해 제안 방법이 기존 방법에비해 더 빠르게 데이터 큐브를 계산함을 보인다.-
dc.format.extent8-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.publisher한국정보처리학회-
dc.title맵리듀스를 사용한 데이터 큐브의 효율적인 계산 기법-
dc.title.alternativeEfficient Computation of Data Cubes Using MapReduce-
dc.typeArticle-
dc.publisher.location대한민국-
dc.identifier.doi10.3745/KTSDE.2014.3.11.479-
dc.identifier.bibliographicCitation정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.3, no.11, pp 479 - 486-
dc.citation.title정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학-
dc.citation.volume3-
dc.citation.number11-
dc.citation.startPage479-
dc.citation.endPage486-
dc.identifier.kciidART001931684-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor데이터 큐브-
dc.subject.keywordAuthor맵리듀스-
dc.subject.keywordAuthor빅데이터-
dc.subject.keywordAuthor질의 처리-
dc.subject.keywordAuthorOLAP-
dc.subject.keywordAuthorData Cube-
dc.subject.keywordAuthorMapReduce-
dc.subject.keywordAuthorBig Data-
dc.subject.keywordAuthorQuery Processing-
dc.subject.keywordAuthorOLAP-
dc.identifier.urlhttp://koreascience.or.kr/article/JAKO201436351073109.page-
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Lee, Ki Yong
공과대학 (소프트웨어학부(첨단))
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