해피레포트 - 2015년 2학기 빅데이터의이해 중간시험과제물 공통(맵리듀스, 빅데이터 활용 사례 등)

카테고리 : 방송통신 > 중간과제물 파일이름 :20152_중과_컴퓨터4_빅데이터의이해_공통.zip 문서분량 : 6 page 등록인 : knouzone 문서뷰어 : 압축유틸프로그램 등록/수정일 : 15.09.24 / .. 구매평가 : 다운로드수 : 0 판매가격 : 6,800 원

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보고서설명
1. 다음을 설명하시오. (1) 맵리듀스 (2) 빅데이터의 출현배경 2. ‘수집-분석-적용-피드백’의 관점에서 2014년∼2015년중 발표된 빅데이터 활용 사례를 찾아서 정리하시오. 3. 다음에 대해 답하시오. (1) 네이버 트렌드를 이용하여 2007년 이후 PC 또는 모바일 운영체계를 비교하여 그래프를 그리고 의미있는 설명을 하시오. (2) 유명한 과학자 1명을 찾아서 그의 활동기간을 정리하고, 구글 Ngram의 그래프를 이용하여 1800년대 이후 다윈(Charles Darwin), 아인쉬타인(Albert Einstein), 뉴톤(Isaac Newton)과 비교하여 정리하시오. <함께 제공되는 참고자료파일> 1. 빅데이터 - 공공 부문의 활용 사례.hwp 2. 빅데이터 - 기업의 활용 사례차이.hwp 3. 빅데이터의 정의와 등장 배경.hwp 4. 빅데이터의 특징과 의미.hwp

본문일부/목차
1. 다음을 설명하시오. (1) 맵리듀스 (2) 빅데이터의 출현배경 (1) 맵리듀스 맵리듀스(MapReduce)는 구글에서 정보 검색을 위한 데이터 가공(색인어 추출, 정렬 및 역 인덱스 생성)을 목적으로 개발된 분산 환경에서의 병렬 데이터 처리 기법이자 프로그래밍 모델이다. 맵리듀스는 비공유 구조(shared-nothing)로 연결된 여러 노드 PC들을 가지고 대량의 병렬처리 방식(MPP, Massively Parallel Processing)으로 대용량 데이터를 처리할 수 있는 방법을 제공한다. 맵리듀스는 LISP 프로그래밍 언어에서 맵(map)과 리듀스(reduce)라는 함수의 개념을 차용하여 시스템의 분산구조를 감추면서 범용 프로그래밍 언어를 이용해 병렬 프로그래밍을 가능하게 한다. 즉 맵(map)과 리듀스(reduce)라는 두 개의 메소드로 구성되어 있으며 맵(map) 메서드는 키-값을 읽어 필터링하거나 다른 값으로 변환하는 작업을 수행 한다. 리듀스(reduce)는 맵(map) 함수를 통해 출력된 결과 값을 새로운 키 기준으로 그룹화(grouping) 한 후 집계연산(Aggregation)을 수행한 결과를 출력한다. - 중략 -

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