Acknowledgement
Grant : 데이터 센트릭 컴퓨팅을 위한 매니코어 시스템용 GBps급 병렬 I/O 가상화 및 DB 성능 최적화 기술개발
Supported by : 지식경제부
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)
- 2012.06a
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- Pages.24-26
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- 2012
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- 1598-5164(pISSN)
Evaluating MapReduce For Determining The Total Number of Tasks in Virtualized Machine
가상 머신에서의 태스크 개수 결정을 위한 MapReduce 성능평가
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Chung, Hae-Jin
(Department of Computer Science and Engineering, Dankook university)
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Choi, Won-Seok
(Department of Computer Science and Engineering, Dankook university)
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Kim, Yoon-Ho
(Department of Computer Science and Engineering, Dankook university)
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Kim, Joon-Mo
(Department of Computer Science and Engineering, Dankook university)
- Published : 2012.06.22
Abstract
하드웨어 컴퓨팅 자원의 성능을 최대로 활용하기 위한 소프트웨어 기술로 가상 머신 기술이 활발하게 사용되고 있다. 또, 하드웨어 컴퓨팅 자원의 병렬성을 극대화하기 위한 소프트웨어 기술로 함께 주목 받고 있는 기술이 분산 병렬 프로그래밍 기술이다. 그러나 가상머신에서 데이터를 병렬로 처리할 경우 I/O의 속도 저하 문제 등과 같은 단점이 있다. 본 논문에서는 성능 저하 없이 가상 머신에서 병렬 프로그래밍을 수행할 수 있도록 가상 머신에서의 태스크 개수 결정을 위한 선행 연구로서, 가상 머신 환경을 만들고, 여러 가지 속성 값을 변경하여 MapReduce 성능 평가결과를 보인다. 본 논문에서 수행한 실험의 결과는 가상머신에서의 MapReduce 태스크 결정 방법으로 연구에 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.
Keywords