ETRI-Knowledge Sharing Plaform

KOREAN
논문 검색
Type SCI
Year ~ Keyword

Detail

Journal Article 대규모 데이터 분석을 위한 MapReduce 기술의 연구 동향
Cited - time in scopus Download 176 time Share share facebook twitter linkedin kakaostory
Authors
이경하, 박원주, 조기성, 류원
Issue Date
2013-12
Citation
전자통신동향분석, v.28, no.6, pp.156-166
ISSN
1225-6455
Publisher
한국전자통신연구원 (ETRI)
Language
Korean
Type
Journal Article
DOI
https://dx.doi.org/10.22648/ETRI.2013.J.280616
Abstract
MapReduce는 다양한 형식의 대용량 데이터를 병렬 처리하는데 있어 효과적인 도구로 인식되고 있다. 특히MapReduce의 오픈 소스 구현인 Hadoop은 여러 분야에서 널리 이용되고 있으며, 가장 대표적인 빅데이터 솔루션으로 현재까지 많은 주목을 받아오고 있다. 하지만, MapReduce는 그 구조적 특징으로 인한 이점과 함께 여러 제약과 단점들을 가진다. 이에 따라 MapReduce의 개선을 위한 많은 연구와 시스템 개량이 학계와 산업계에서 동시에 수행되어 왔다. 본고에서는 대용량 데이터 분석을 위한 MapReduce 프레임워크의 특성과 이를 개선하기 위한 최근의 연구 내용들을 소개한다. 또한 향후의 대용량 데이터 처리는 어떠한 모습을 취하게 될 것인지를 예측해 본다.