Cited 0 time in
빅데이트 처리 및 분석을 위한 Rhipe 플랫폼
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 정병호 | - |
| dc.contributor.author | 신지은 | - |
| dc.contributor.author | 임동훈 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-12-26T23:33:23Z | - |
| dc.date.available | 2022-12-26T23:33:23Z | - |
| dc.date.issued | 2014 | - |
| dc.identifier.issn | 1225-066X | - |
| dc.identifier.issn | 2383-5818 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/19518 | - |
| dc.description.abstract | R과 Hadoop의 통합환경인 Rhipe 개발로 인해 분산처리 환경 하에서 대용량 데이터 분석이 가능해졌다. 본 논문에서는 Rhipe을 이용하여 실제 데이터와 모의실험 데이터에서 다양한 데이터 크기에 따라 다중 회귀분석을 구현하였다. Hadoop의 가상분산 모드(pseudo-dstrivuted mode)와 완전분산 모드(fully-distrivuted mode) 구축 시스템 비교에서 완전분산 모드 시스템이 가상분산 모드 시스템보다 처리 속도가 빠르고 데이터 노드의 수가 많을수록 계산 시간이 점점 줄어드는 것을 알 수 있었다. 또한, 제안된 Rhipe 플랫폼의 성능을 평가하기 위해 기본 R 패키지인 stats와 bigmemory 상에서 유용한 biglm 패키지와 처리 속도를 비교하였다. 실험결과 Rhipe은 데이터의 크기가 클수록 map task 개수가 증가되고 동시에 병렬처리로 인해 다른 패키지들보다 빠른 처리속도를 보였다. | - |
| dc.format.extent | 15 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국통계학회 | - |
| dc.title | 빅데이트 처리 및 분석을 위한 Rhipe 플랫폼 | - |
| dc.title.alternative | Rhipe Platform for Big Data Processing and Analysis | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 응용통계연구, v.27, no.7, pp 1171 - 1185 | - |
| dc.citation.title | 응용통계연구 | - |
| dc.citation.volume | 27 | - |
| dc.citation.number | 7 | - |
| dc.citation.startPage | 1171 | - |
| dc.citation.endPage | 1185 | - |
| dc.identifier.kciid | ART001952245 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 빅데이터 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | R | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Hadoop | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Rhipe | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 다중회귀분석 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Big data | - |
| dc.subject.keywordAuthor | R | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Hadoop | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Rhipe | - |
| dc.subject.keywordAuthor | multiple regression analysis. | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Gyeongsang National University Central Library, 501, Jinju-daero, Jinju-si, Gyeongsangnam-do, 52828, Republic of Korea+82-55-772-0532
COPYRIGHT 2022 GYEONGSANG NATIONAL UNIVERSITY LIBRARY. ALL RIGHTS RESERVED.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.
