KCI등재
맵리듀스 환경에서 블룸 필터를 사용한 적응적 조인 처리 = Adaptive Join Processing Using Bloom Filters in a MapReduce Environment
저자
배혜찬(Hye-Chan Bae) ; 이태휘(Taewhi Lee) ; 김형주(Hyoung-Joo Kim) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2013
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
233-242(10쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
대용량 데이터의 처리, 분석을 위해 분산 프로그래밍 모델인 맵리듀스가 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 맵리듀스는 조인 연산을 처리할 때 조인되지 않는 레코드들까지 맵퍼에서 리듀서로 전송하는데, 이는 불필요한 네트워크 비용을 발생시켜 조인 성능을 저하시킨다. 이러한 문제를 개선하기 위해 맵리듀스에서 블룸 필터를 사용하여 리듀서로 전송되는 레코드를 미리 여과하는 조인 방법이 제안되었다. 하지만 블룸 필터에 삽입되는 원소 데이터의 개수가 너무 많아지는 경우, 필터의 이점을 기대할 수 없으며 필터를 사용하기 위한 추가적인 비용으로 인하여 블룸 필터를 사용하지 않고 처리하는 것보다 오히려 성능이 더 저하될 수 있다. 이에 본 논문은 주기적으로 블룸 필터의 효율성을 검사하여 필터의 사용여부를 동적으로 결정하는 적응적 조인 연산 기법을 제안한다. 이를 위해, 우리는 필터에 삽입된 키의 개수를 활용하여 블룸 필터의 양성 오류율을 추정하고, 필터가 비효율적이라고 판단된 경우, 그 시점 이후로는 필터를 사용하지 않고 조인 연산을 처리하도록 한다. 실험을 통하여, 제안한 기법이 기본 맵리듀스 조인과 블룸 필터를 사용한 조인 중 보다 나은 성능을 보이는 연산 방법을 적응적으로 선택함으로써 안정적인 조인 성능을 보장함을 확인한다.
더보기MapReduce, a distributed programming model, has been used in many fields to process and analyze large volumes of data. However, MapReduce has a limitation to process join operations in that it transmits all the records, including ones that are not joined, from mappers to reducers. This causes unnecessary network costs and degrades the join performance. To handle this problem, the join technique that filters out the redundant records using Bloom filters was proposed. Nevertheless, if the number of data elements inserted into Bloom filter is too large, the performance of the join processing with Bloom filters can be worse than that without Bloom filters, because of additional costs to use them. This paper proposes an adaptive join processing technique that dynamically determines whether to use Bloom filters by checking the efficiency of them periodically. For this purpose, we estimate the false positive rate of Bloom filters with the numbers of the elements inserted into them. If it is judged that the filters are inefficient, the join operation is processed without them. The experiments show that the proposed technique ensures the stable performance of the join processing by choosing the better technique adaptively between the basic MapReduce join and the join using Bloom filter.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2014-09-01 | 평가 | 학술지 통합(기타) | |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 데이타베이스</br>외국어명 : Journal of KIISE : Databases | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정(등재후보2차) | KCI등재 |
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