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SSD 기반 하둡 맵리듀스 시스템에서 셔플 단계 최적화를 통한 작업 처리속도 향상 메커니즘
Improving Job Processing Speed through Shuffle Phase Optimization for SSD-based Hadoop MapReduce System

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Authors
고광옥
Advisor
홍성수
Major
융합과학기술대학원 융합과학부(지능형융합시스템전공)
Issue Date
2015-08
Publisher
서울대학교 융합과학기술대학원
Keywords
HadoopMapRedueSSDShuffle MechanismDistributed Computing
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 융합과학기술대학원 : 융합과학기술대학원 융합과학부(지능형융합시스템전공), 2015. 8. 홍성수.
Abstract
맵리듀스는 클라우드 데이터센터에서 대용량 데이터 처리를 위해 널리 사용되는 분산 처리 프로그래밍 모델이다. 맵리듀스는 맵, 셔플, 리듀스의 3단계로 구성된다. 하둡 맵리듀스는 맵리듀스 프로그래밍 모델을 구현한 프레임워크 중 가장 많이 쓰이는 것 중 하나이다.
현재 하둡 맵리듀스의 셔플 단계는 동일 데이터의 중복된 읽기/쓰기로 대량의 I/O를 발생시키며, 네트워크 전송에 의한 긴 지연을 발생시킨다.
이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 SSD 기반 하둡 맵리듀스 시스템에서 데이터 주소 기반의 셔플 메커니즘을 제안한다. 데이터 주소 기반의 셔플 메커니즘은 (1) 데이터 주소 기반 정렬 방법, (2) 데이터 주소 기반 병합 방법과 (3) 맵 출력 데이터 선 전송 방법으로 구성된다. 이는 임의 읽기/쓰기 속도가 빠른 SSD의 특징을 활용하여 대량의 중간 데이터 전체를 정렬하는 대신 작은 크기의 데이터 주소정보만을 정렬하고, 맵 태스크에서 리듀스 태스크로의 데이터 전송을 맵 출력 파일이 아닌 스필 파일과 주소정보 파일로 함으로써 네트워크 전송 시작을 앞당길 수 있는 메커니즘이다.
이를 활용하여 (1) 로컬 저장장치에 대한 읽기/쓰기 횟수와 데이터 양을 줄이고, (2) 네트워크 전송을 위한 지연 시간을 줄여 하둡 맵리듀스 셔플 단계의 수행시간을 단축하였다.
데이터 주소 기반의 셔플 메커니즘을 하둡 1.2.1에 구현하고 실험하였다. 실험결과 데이터 주소 기반의 셔플 메커니즘은 Terasort 벤치마크와 Wordcount 벤치마크의 평균 실행시간이 각각 8%와 1% 감소시킴을 보였다.
Language
Korean
URI
http://hdl.handle.net/10371/133243
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Appears in Collections:
Graduate School of Convergence Science and Technology (융합과학기술대학원)Dept. of Transdisciplinary Studies(융합과학부)Theses (Master's Degree_융합과학부)
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