DOI QR코드

DOI QR Code

Big Data Processing Scheme of Distribution Environment

분산환경에서 빅 데이터 처리 기법

  • Jeong, Yoon-Su (Dept. of Information Communication & Engineering, Mokwon University) ;
  • Han, Kun-Hee (Dept. of Information Communication & Engineering, Baekseok University)
  • 정윤수 (목원대학교 정보통신공학과) ;
  • 한군희 (백석대학교 정보통신공학과)
  • Received : 2014.03.30
  • Accepted : 2014.06.20
  • Published : 2014.06.28

Abstract

Social network server due to the popularity of smart phones, and data stored in a big usable access data services are increasing. Big Data Big Data processing technology is one of the most important technologies in the service, but a solution to this minor security state. In this paper, the data services provided by the big -sized data is distributed using a double hash user to easily access to data of multiple distributed hash chain based data processing technique is proposed. The proposed method is a kind of big data data, a function, characteristics of the hash chain tied to a high-throughput data are supported. Further, the token and the data node to an eavesdropper that occurs when the security vulnerability to the data attribute information to the connection information by utilizing hash chain of big data access control in a distributed processing.

소셜 네트워크와 스마트폰의 대중화로 인하여 서버에 저장되어 있는 데이터를 손쉽게 사용할 수 있는 빅데이터 서비스가 증가하고 있다. 빅 데이터 처리기술은 빅 데이터 서비스에서 가장 중요한 기술 중 하나지만 보안에 대한 해결책이 미미한 상태이다. 본 논문에서는 빅 데이터 서비스에서 제공되는 분산된 대용량 데이터를 이중 해쉬를 이용하여 사용자가 손쉽게 데이터에 접근할 수 있는 다중 해쉬 체인 기반의 데이터 분산 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 빅 데이터를 데이터의 종류, 기능, 특성에 따라 해쉬 체인으로 묶어 데이터에 높은 처리량을 지원한다. 또한, 토큰 및 데이터 노드가 공격자에게 노출되었을 때 발생하는 보안 취약점을 해결하기 위해서 데이터의 속성 정보를 해쉬 체인의 연결 정보로 활용하여 빅 데이터의 접근 제어를 분산 처리한다.

Keywords

References

  1. J. Manyika and M. Chui(2011), "Big data: the next frontier for innovation, competition, and productivity", McKinsey Global Institute, pp. 1.
  2. P. Russom(2011), "Big Data Analytics", TDWI Research Fourth Quarter, pp. 6.
  3. Y. C. Jung(2012). "Big Data revolution and media policy issues", KISDI Premium Report, Vol. 12, No. 2, pp. 1-22.
  4. S. Y. Son(2013), "Big data, online marketing and privacy protection", KISDI Premium Report, Vol. 13, No. 1, pp. 1-26.
  5. H. Amur, J. Cipar, V. Gupta, G. R. Ganger, M. A. Kozuch, and K. Schwan(2010), "Robust and flexible power-proportional storage", In SoCC ' 10: Proceedings of the 1st ACM symposium on Cloud computing, pp. 217-228.
  6. J. Leverichand C. Kozyrakis(2010). "On the energy (in)efficiency of hadoop clusters". SIGOPS Oper. Syst. Rev., 44(1): 61-65. https://doi.org/10.1145/1740390.1740405

Cited by

  1. GRAPPE : a system for determining optimal connecting route to target person based on mutual intimacy index vol.18, pp.3, 2015, https://doi.org/10.1007/s10586-015-0458-4