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J-GLOBAL ID：201502267864643170   整理番号：15A0613309

MapReduce環境におけるk-dominant skylineクエリ計算

k-Dominant Skyline Query Computation in MapReduce Environment

著者 (3件)： SIDDIQUE Md. Anisuzzaman (Hiroshima Univ.) ,  TIAN Hao (Hiroshima Univ.) ,  MORIMOTO Yasuhiko (Hiroshima Univ.)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E98.D  号： 5  ページ： 1027-1034 (J-STAGE)  発行年： 2015年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ”ビッグデータ”を活用するためには興味のないデータのフィルタリングが重要である。skylineクエリは与えられた大きなデータベースからの他者によって支配されない一連のオブジェクトを選択する興味のないデータをフィルタリングするための人気の技法である。しかしながら,skylineクエリは特に高次元データセットを集中的に解析するためにしばしば多過ぎるオブジェクトを検索する。この問題を解くために,k-dominant skylineクエリが導入された。データベースのサイズは集中環境において計算するために時々大きくなり過ぎるようになった。k-dominant skylineクエリ計算用の従来のアルゴリズムはMapReduceフレームワークのような並列及び分散環境に対しては良く適していない。本論文において,筆者らはMapReduceフレームワークにおいてk-dominant skylineクエリを処理するための効率的並列アルゴリズムを考案した。広範な実験は異なったデータ分散,次元性及び濃度設定下での人工ビッグデータセットに対する提案アルゴリズムのスケーラビリティを論証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *質問 ,  データベース管理システム ,  *フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  利用 ,  フィルタリング ,  並列アルゴリズム ,  計算 ,  スケーラビリティ【計算機】 ,  濃度 ,  次元 ,  *スカイラインクエリ ,  ビッグデータ利活用
準シソーラス用語： *MapReduce ,  分散計算

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  データベースシステム  (JD03030U)

引用文献 (24件)：

• [1] W.-T. Balke, U. Güntzer, and J.-X. Zheng, “Efficient distributed skylining for web information systems,” Proc. EDBT, pp.256-273, 2004.
• [2] S. Blanas, J.M. Patel, V. Ercegovac, J. Rao, E.J. Shekita, and Y. Tian, “A comparison of join algorithms for log processing in mapreduce,” Proc. SIGMOD, pp.975-986, 2010.
• [3] S. Borzsonyi, D. Kossmann, and K. Stocker, “The skyline operator,” Proc. ICDE, pp.421-430, 2001.
• [4] C.Y. Chan, H.V. Jagadish, K.-L. Tan, A.K.H. Tung, and Z. Zhang, “Finding k-dominant skyline in high dimensional space,” Proc. ACM SIGMOD, pp.503-514, 2006.
• [5] J. Chomicki, P. Godfrey, J. Gryz, and D. Liang, “Skyline with presorting,” Proc. ICDE, pp.717-719, 2003.

タイトルに関連する用語 (4件)： MapReduce ,  環境 ,  Skylineクエリ ,  計算