• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.820-826
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• 2016

거대한 데이터로부터 가치 있는 정보를 추출해 내는 빅데이터 기술의 필요성은 나날이 커지고 있다. 빅데이터 분석을 위해 사용되는 하둡 시스템은 맵리듀스를 통해 데이터를 처리하였으나, 맵리듀스 프레임워크는 코드 재사용성의 한계, 질의 최적화 기술의 부재 등의 단점을 보인다. 이를 극복하기 위해 SQL-on-Hadoop이라 불리는 하둡 기반의 SQL 질의 처리 기술이 주목받고 있다. SQL-on-Hadoop 기술 중 타조(Tajo)는 국내 개발진이 주축이 되어 개발되었다. 타조는 데이터 분석을 위해 외부합병정렬 알고리즘을 사용하며, 정렬 연산에 영향을 주는 매개변수로 정렬 버퍼 사이즈와 팬-아웃을 가진다. 본 논문은 타조의 정렬 연산에 영향을 미치는 매개변수인 정렬 버퍼 사이즈와 팬-아웃 값에 따른 정렬의 성능 차이를 보인다. 또한 측정한 성능에 대하여 정렬 버퍼 사이즈가 증가함에 따른 CPU 캐시 미스의 비율 증가, 팬-아웃에 따른 합병 단계 수의 변화가 성능 차이의 원인임을 보인다.