The Journal of the Convergence on Culture Technology
/
v.8
no.2
/
pp.361-366
/
2022
There are several ways to process large amounts of data. Depending on the processing method, there is a big difference in processing speed to create a large data list. Typically, to make a large data list, large data is converted into a normalized query, and the result of the query is stored in a List Map and converted into a printable form. This process occurs as a cause of lowering the processing speed step by step. In the process of storing the results of the created query as a List Map, the processing speed differs because the data is stored in a different format for each type of data. Through the simultaneous processing of GO language, we want to solve the problem of the existing difference in processing speed. In other words, it compares the results of GO language concurrency processing by providing how different and how it proceeds between the format contained in the existing List Map and the method of processing using concurrency in large data lists for faster processing. do.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2014.04a
/
pp.301-304
/
2014
비정형 게임 Big Data에서 고효율 정보를 추출하고, 신뢰 할 수 있는 클러스터 게임서버 환경을 위한 병렬 처리를 위해 MapReduce를 사용한다. 본 논문에서는 빈번하게 입력되는 신규 게임데이터 처리를 위해 함수 Demap을 사용하는 Incremental MapReduce를 적용하여 불필요한 중간 값 저장과 재계산 없이 점차적으로 MapReduce 함수를 실행한다.
MapReduce, the Hadoop's essential core technology, is most commonly used to process big data based on the Hadoop distributed file system. However, the existing MapReduce-based big data processing techniques have a feature of dividing and storing files in blocks predefined in the Hadoop distributed file system, thus wasting huge infrastructure resources. Therefore, in this paper, we propose an efficient MapReduce-based big data processing scheme. The proposed method enhances the storage efficiency of a big data infrastructure environment by converting and compressing the data to be processed into a data format in advance suitable for processing by MapReduce. In addition, the proposed method solves the problem of the data processing time delay arising from when implementing with focus on the storage efficiency.
In recent, proliferation of mobile smart devices have led to big-data era, the importance of location-based services is increasing due to the exponential growth of trajectory related data. In order to process trajectory data, parallel processing platforms such as cloud computing and MapReduce are necessary. Currently, the researches based on MapReduce are on progress, but due to the MapReduce's properties in using batch processing and simple key-value structure, applying MapReduce framework for real time LBS is difficult. Therefore, in this research we propose a suitable system design on efficient indexing and search techniques for real time service based on detailed analysis on the properties of MapReduce.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
/
v.9
no.2
/
pp.109-115
/
2014
Analyzing large scale data has become an important activity for many organizations. Since MapReduce is a promising tool for processing the massive data sets, there are increasing studies to evaluate the performance of various algorithms related to MapReduce. In this paper, we first develop a simulation framework that includes MapReduce workload model, data center model, and the model of data access pattern. Then we propose two algorithms that can reduce the energy consumption of MapReduce systems. Using the simulation framework, we evaluate the performance of the proposed algorithms under different application characteristics and configurations of data centers.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.27
no.2
/
pp.235-247
/
2009
Map is information media for human life. Recently, innovative map making technology has been developed and most updated various data are provided to map users. In consequence, use of maps is rapidly increasing in various applications. One of the examples is car navigation map because navigation maps provide reliable and necessary information with convenient way. Therefore, maps are to be changed to user-oriented from map making-oriented design. The main goal of spatial data infrastructure is to allow various users to access the real world information easily for decision making. However, most of the digital maps are focused on map making aspect such as providing up-to-date data, acquisition of accurate data with state-of-the-art technology, and addition of layers (For example, ortho-images and DEMs). If map data processing tools are to be provided with the digital maps, users could utilize maps for decision making without professional software or knowledge. Therefore, objective of this paper is to propose scheme of the digital map data processing service with application examples.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.2
no.9
/
pp.589-594
/
2013
As the concept of web characteristics represented by openness and mind sharing grows more and more popular, device log data generated by both users and developers have become increasingly complicated. For such reasons, a log data processing mechanism that automatically produces meaningful data set from large amount of log records have become necessary for mobile device UX(User eXperience) analysis. In this paper, we define the attributes of to-be-analyzed log data that reflect the characteristics of a mobile device and collect real log data from mobile device users. Along with the MapReduce programming paradigm in Hadoop platform, we have performed a mobile device User eXperience analysis in a distributed processing environment using the collected real log data. We have then demonstrated the effectiveness of the proposed analysis mechanism by applying the various combinations of Map and Reduce steps to produce a simple data schema from the large amount of complex log records.
Lee, Ki Yong;Park, Sojeong;Park, Eunju;Park, Jinkyung;Choi, Yeunjung
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.3
no.11
/
pp.479-486
/
2014
MapReduce is a programing model used for parallelly processing a large amount of data. To analyze a large amount data, the data cube is widely used, which is an operator that computes group-bys for all possible combinations of given dimension attributes. When the number of dimension attributes is n, the data cube computes $2^n$ group-bys. In this paper, we propose an efficient method for computing data cubes using MapReduce. The proposed method partitions $2^n$ group-bys into $_nC_{{\lceil}n/2{\rceil}}$ batches, and computes those batches in stages using ${\lceil}n/2{\rceil}$ MapReduce jobs. Compared to the existing methods, the proposed method significantly reduces the amount of intermediate data generated by mappers, so that the cost of sorting and transferring those intermediate data is reduced significantly. Consequently, the total processing time for computing a data cube is reduced. Through experiments, we show the efficiency of the proposed method over the existing methods.
To meet the scalability and performance requirements of data analyses, which often involve voluminous data, efficient parallel or concurrent algorithms and frameworks are essential. We present a high-performance Korean morphological analyzer which employs the MapReduce framework on the graphics processing unit (GPU). MapReduce is a programming framework introduced by Google to aid the development of web search applications on a large number of central processing units (CPUs). GPUs are designed as a special-purpose co-processor. Their programming interfaces are typically formulated for graphics applications. Compared to CPUs, GPUs have greater computation power and memory bandwidth; however, GPUs are more difficult to program because of the design of their architectures. The performance of the Korean morphological analyzer using the MapReduce framework on the GPU is evaluated in comparison with the CPU-based model. The proposed Korean Morphological analyzer shows promising scalable performance on distributed computing with the GPU.
Recently, the importance of big data has been emphasized with the development of smartphone, web/SNS. As a result, MapReduce, which can efficiently process big data, is receiving worldwide attention because of its excellent scalability and stability. Since big data has a large amount, fast creation speed, and various properties, it is more efficient to process big data summary information than big data itself. Wavelet histogram, which is a typical data summary information generation technique, can generate optimal data summary information that does not cause loss of information of original data. Therefore, a system applying a wavelet histogram generation technique based on MapReduce has been actively studied. However, existing research has a disadvantage in that the generation speed is slow because the wavelet histogram is generated through one or more MapReduce Jobs. And there is a high possibility that the error of the data restored by the wavelet histogram becomes large. However, since the wavelet histogram generation system based on the MapReduce developed in this paper generates the wavelet histogram through one MapReduce Job, the generation speed can be greatly increased. In addition, since the wavelet histogram is generated by adjusting the error boundary specified by the user, the error of the restored data can be adjusted from the wavelet histogram. Finally, we verified the efficiency of the wavelet histogram generation system developed in this paper through performance evaluation.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.