DOI QR코드

DOI QR Code

A Distributed Cache Management Scheme for Efficient Accesses of Small Files in HDFS

HDFS에서 소형 파일의 효율적인 접근을 위한 분산 캐시 관리 기법

  • 오현교 (충북대학교 정보통신공학부) ;
  • 김기연 (충북대학교 정보통신공학부) ;
  • 황재민 (충북대학교 정보통신공학부) ;
  • 박준호 (국방과학연구소 제1기술연구본부) ;
  • 임종태 (충북대학교 정보통신공학부) ;
  • 복경수 (충북대학교 정보통신공학부) ;
  • 유재수 (충북대학교 정보통신공학부)
  • Received : 2014.09.15
  • Accepted : 2014.10.14
  • Published : 2014.11.28

Abstract

In this paper, we propose the distributed cache management scheme to efficiently access small files in Hadoop Distributed File Systems(HDFS). The proposed scheme can reduce the number of metadata managed by a name node since many small files are merged and stored in a chunk. It is also possible to reduce the file access costs, by keeping the information of requested files using the client cache and data node caches. The client cache keeps small files that a user requests and metadata. Each data node cache keeps the small files that are frequently requested by users. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme significantly reduces the processing time over the existing scheme.

본 논문에서는 소형 파일을 효율적으로 접근하기 위한 분산 캐시 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다수의 소형 파일을 병합하여 청크에 저장함으로써, 네임 노드에서 관리해야 할 메타데이터 수를 감소시킨다. 또한, 클라이언트와 데이터 노드의 캐시를 사용하여 요청된 파일들의 정보를 유지함으로써 소형 파일 접근 비용을 줄인다. 이때, 클라이언트의 캐시에는 사용자가 요청한 소형 파일과 메타데이터가 유지되며, 각 데이터 노드의 캐시에는 여러 사용자들이 빈번하게 요청했던 소형 파일을 유지한다. 성능 평가를 통해 제안하는 분산 캐시 관리 기법이 기존 기법에 비해 소형 파일 접근 비용을 크게 감소시킴을 보인다.

Keywords

References

  1. J. Dittrich and J. Quiane-Ruiz, "Efficient BigData Processing in Hadoop MapReduce," Proc. of VLDB Endowment, Vol.5, No.12, pp.2014-2015, 2012. https://doi.org/10.14778/2367502.2367562
  2. J. Cohen, J. Dolan, M. Dunlap, J. Hellerstein, and C. Welton, "MAD Skills: New Analysis Practices for Big Data," Proc. of VLDB Endowment, Vol.2, No.2, pp.1481-1492, 2009. https://doi.org/10.14778/1687553.1687576
  3. http://hadoop.apache.org
  4. K. Schvachko, H. Kuang, S. Radia, and R. Chansler, "The Hadoop Distributed File System," Proc of IEEE Symposium on Mass Storage Systems and Technologies, pp.1-10, 2010.
  5. http://hadoop.apache.org/core/docs/current/hdfs_design.html
  6. J. Dean and S. Ghemawat, "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Cluster," Communications of the ACM, Vol.51, No.1, pp.107-113, 2008.
  7. 류은경, 손인국, 박준호, 복경수, 유재수, "비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스 처리 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘", 한국콘텐츠학회논문지, 제13권, 제9호, pp.20-27, 2013 https://doi.org/10.5392/JKCA.2013.13.09.020
  8. 손인국, 류은경, 박준호, 복경수, 유재수, "맵-리듀스의 처리 속도 향상을 위한 데이터 접근 패턴에 따른 핫-데이터 복제 기법", 한국콘텐츠학회논문지, 제13권, 제11호, pp.21-27, 2013 https://doi.org/10.5392/JKCA.2013.13.11.021
  9. http://blog.cloudera.com/blog/2009/02/the-small-files-problem/
  10. B. Dong, J. Qiu, O. Zheng, X. Zhong, J. Li, and Y. Li, "A Novel Approach to Improving the Efficiency of Storing and Accessing Small Files on Hadoop:a Case Study by Power Point Files," Proc. of IEEE International Conference on Services Computing, pp.65-72, 2010.
  11. D. Chandrasekar, R. Dakshinamurthy, P. G. Sechakumar, and B. Prabavathy, "A Novel Indexing Scheme for Efficient Handling of Small Files in Hadoop Distributed File System," Proc. of International Conference on Computer Communication and Informatics, pp.1-8, 2013.
  12. J. Zhang, G. Wu, X. Hu, and X. Wu, "A Distributed Cache for Hadoop Distributed File System in Real-time Cloud Services," Proc. of International Conference on Grid Computing, pp.12-21, 2012.