하둡 및 Spark 기반 공간 통계 핫스팟 분석의 분산처리 방안 연구 


45권  2호, pp. 99-105, 2월  2018
10.5626/JOK.2018.45.2.99


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  요약

공간통계 분석중 하나인 핫스팟 분석은 “인접해 있는 것은 멀리 있는 것 보다 더 연관성이 있다”는 법칙에 따라 공간속성이나 사건의 공간 패턴을 쉽게 파악할 수 있는 기법 중 하나 이지만, 공간의 인접성이 고려되어야 하므로 분산 처리하기 용이하지 않다. 본 논문에서는 핫스팟 분석의 분산처리 방안을 기술하고 성능을 하둡 및 인메모리 기반인 Spark으로 평가한 결과 단일 시스템 대비 하둡기반 처리는 625.89%, Spark기반 처리는 870.14%의 성능향상을 확인하였으며, 하둡 기반과 Spark기반의 비교에서는 대용량 데이터 셋을 처리 할수록 Spark기반의 성능향상율이 높아짐을 확인하였다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

C. Kim, J. Lee, K. Hwang, H. Sung, "Distributed Processing Method of Hotspot Spatial Analysis Based on Hadoop and Spark," Journal of KIISE, JOK, vol. 45, no. 2, pp. 99-105, 2018. DOI: 10.5626/JOK.2018.45.2.99.


[ACM Style]

Changsoo Kim, Joosub Lee, KyuMoon Hwang, and Hyojin Sung. 2018. Distributed Processing Method of Hotspot Spatial Analysis Based on Hadoop and Spark. Journal of KIISE, JOK, 45, 2, (2018), 99-105. DOI: 10.5626/JOK.2018.45.2.99.


[KCI Style]

김창수, 이주섭, 황규문, 성효진, "하둡 및 Spark 기반 공간 통계 핫스팟 분석의 분산처리 방안 연구," 한국정보과학회 논문지, 제45권, 제2호, 99~105쪽, 2018. DOI: 10.5626/JOK.2018.45.2.99.


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