MapReduceを用いた大規模消費電力ログの体現ビュー実現手法
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概要
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スマートシティでは,都市内の住宅や生活インフラから大量のデータを収集して,都市の現状を把握し,状況に応じた付加価値サービスが提供される.蓄積されるスマートシティデータはビッグデータであるため,用途の異なるアプリケーションがそれぞれ自分でV次データ(生データ)を検索,加工することは非常に時間がかかる.そこで本論文では,データベースの体現ビュー(materialized view)の考え方を導入し,大規模データをあらかじめアプリケーションの望む形に整形して保持する方式を検討する.本稿では特に, HBase分散KVSに蓄積されたスマートハウスの消費電カログから,毎分,毎時,毎日という異なる時間幅の体現ビューを, MapReduceを用いて生成する手法を開発した.評価実験では,体現ビューを用いた提案手法と, 1次データに直接アクセスする従来手法の応答時間を比較する.実験の結果,アプリケーションが同じ条件のデータに何度もアクセスする場合や,条件に合致するV次データ数が多い場合に,特に提案法が優れることがわかった.
- 2013-02-27
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