Big data processing is a broad term for processing data sets so large or complex that traditional data processing applications are inadequate. Widespread use of smart devices results in a huge impact on the way we process data. Many organizations are contemplating how to incorporate or integrate those devices into their enterprise data systems. We have proposed a way to process big data by way of integrating Raspberry Pi into a Hadoop cluster as a computational grid. We have then shown the efficiency through several experiments and the ease of scaling of the proposed system.
한국어
빅 데이터 처리는 데이터의 크기나 복잡도가 커서 기존의 전통적인 데이터 처리 기법으로는 다루기 힘든 데이터의 처리를 의미한다. 싱글보드 컴퓨터를 포함하는 스마트 기기의 보급은 데이터를 처리하는 방법에 많은 영향을 미치고 있으며 이 들을 활용하여 데이터를 처리하는 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 빅 데이터 처리에 필요한 분산처리 시스템을 데스크톱 기기 환경이 아니라 라즈베리파이를 활용하여 하둡 분산처리 환경을 구축하는 방안을 제시한다. 또한 제안하는 시스템의 다양한 테스트를 통한 성능 분석과 스케일링의 용이성을 통해 구축한 학습 환경 구성의 효율성을 보인다.
목차
요약 Abstract 1. 서론 2. 배경연구 2.1 모바일 그리드 컴퓨팅 2.2 하둡(Hadoop) 2.3 Hadoop ARM cluster 3. 시스템 구축 3.1 시스템 구축 환경 3.2 시스템 구현 3.3 Hive & Apache Spark 4. 성능평가 4.1 실험 내용 4.2 데스크톱 기기 기반의 하둡 클러스터와의 성능비교 4.3 스마트기기를 이용한 Scaling 용이성 5. 결론 REFERENCES
키워드
빅 데이터스마트기기하둡라즈베리파이컴퓨팅 그리드Big dataSmart deviceHadoopRaspberry PiComputational Grid
저자
황보람 [ Boram Hwang | 안양대학교 컴퓨터공학과 ]
김성규 [ Seonggyu Kim | 안양대학교 컴퓨터공학과 ]
Corresponding author
한국디지털정책학회 [The Society of Digital Policy & Management]
설립연도
2003
분야
복합학>과학기술학
소개
디지털기술 및 산업정책, 디지털경제, 관련 산업의 연구, 전자정부, 디지털정치에 관한 제도적, 정책적 연구, 디지털경영, 전자상거래, e-비즈니스에 관한 실용적 연구, 학술연구지 발간 및 학술대회 개최 등을 통하여 디지털경제 및 디지털경영에 관련되는 국가정책 분야의 연구 및 교류를 촉진하고 국가 및 기업 정보화와 디지털산업의 발전에 공헌한다.