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Data Analysis Technique for Massive Spatial Data Using Hadoop

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.8 (2016.08)바로가기
  • 페이지
    pp.147-158
  • 저자
    Minwuk Jeon, Byoung-Woo Oh
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A284288

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The spatial data set has much useful information, but the amount of volume is massive and the type is complex. It makes hard to analyze the spatial data. There are software tools for general data. Hadoop is one of the tools to process the big data. Hadoop can be used to analyze the large amount of spatial data. This paper proposed a data analysis technique for massive spatial data using Hadoop. We extend the grid based clustering algorithm to use Hadoop. The grid based clustering algorithm makes clusters with cells. Each cell has a number that counts contained objects. Only the cells who had the sufficient population can be join in clusters. The other cells ignored as noise. This paper proposed to enhance performance using Hadoop. In order to evaluate the enhancement of performance, the execution time is measured and compared. As the result, the proposed algorithm is 1.8 times faster than the original grid based clustering algorithm.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Works
  2.1. Hadoop MapReduce
  2.2. Grid Based Clustering Algorithm
 3. Grid Based Clustering Algorithm Using Hadoop MapReduce
  3.1. Map Method
  3.2. Reduce Method
  3.3. Clustering Method
 4. Experiment and Result
  4.1. Data Set and Implementing the Experiment
  4.2. Result
 5. Conclusion
 Acknowledgments
 References

키워드

Spatial Data Hadoop MapReduce Clustering Algorithm Data Mining

저자

  • Minwuk Jeon [ Department of Computer Engineering, Kumoh National Institute of Technology, Gumi, Korea ]
  • Byoung-Woo Oh [ Department of Computer Engineering, Kumoh National Institute of Technology, Gumi, Korea ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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