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author suika6039@shizuku.local
date Thu, 26 Aug 2010 12:53:30 +0900
parents 35a8ba98fb5d
children dc7dcabc31b5
Ignore whitespace changes - Everywhere: Within whitespace: At end of lines:
rev   line source
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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1 % Sample file for the use of compsoft style file.
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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2 %
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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3 \documentclass[T]{compsoft}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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5 % Preamble
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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7 % 「コンピュータソフトウェア」誌に掲載される論文の場合, 次で
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Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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8 % 巻数, 号数, 開始ページ, 終了ページを指定する.
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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9 %\volNoPp{16}{5}{78}{83}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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11 % ワークショップによる推薦論文の場合, ワークショップ名を指定する.
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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12 % \suisen{ワークショップ名}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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14 % 特集の場合, 特集のタイトルを与える.
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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15 % \tokushu{特集のタイトル}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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17 % 大会論文の場合, \taikai で開催年を指定する. ここで指定した年から
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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18 % 大会の回数は計算される.
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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19 \taikai{2010}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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20
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5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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21 %pdf ここに, 使用するパッケージを列挙する.
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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22 \usepackage{mediabb}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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23 \usepackage{graphicx}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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24 %\usepackage[dvips]{graphics}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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26 % ユーザが定義したマクロなどはここに置く. ただし学会誌のスタイルの
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Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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27 % 再定義は原則として避けること.
0
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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28
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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29 \begin{document}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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30 % 論文のタイトル
2
suika6039@shizuku.local
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31 \title{Cassandraを使ったCMSのPCクラスタを使ったスケーラビリティの検証}
0
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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32
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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33 % 著者
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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34 % 和文論文の場合, 姓と名の間には半角スペースを入れ,
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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35 % 複数の著者の間は全角スペースで区切る
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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36 %
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5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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37 \author{玉城 将士 \and 河野 真治
2
suika6039@shizuku.local
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38 \shozoku{Shoshi TAMAKI, Shinji KONO}{琉球大学工学部情報工学学科}
suika6039@shizuku.local
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39 {Dept. \ of Information Engineering, Ryukyu University}
0
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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40 }
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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suika6039@shizuku.local
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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43 %
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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44 % 和文アブストラクト
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suika6039@shizuku.local
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45 \Jabstract{
4
suika6039@shizuku.local
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46 数ある分散Key-Valueストアの中でもCassandraが注目を集めている.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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47 CassandraはConsitency levelの変更が可能であり、スケーラビリテイを
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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48 高めるための使い方には工夫が必要である.
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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49 本研究では, Cassandra上で動作するCMSを実装し学科のクラスタ上で動作させ
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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50 る.
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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51 特に, CoreDuo などの安価だが非力なマシンの振舞を調べることを行なった.
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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52 そしてその環境上でスケーラビリティを確認する実験手法に関して考察する.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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53 }
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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54 %
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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55 % 英文アブストラクト(大会論文には必要なし)
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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56 % \Eabstract{}
2
suika6039@shizuku.local
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57
suika6039@shizuku.local
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58 \maketitle
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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59
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3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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60 %
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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62 \section{はじめに}
4
suika6039@shizuku.local
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63 インターネットやスマートフォンなどの普及に伴い，インターネット上のサービスを使用するユーザーが急速に増え続けている．サービスを利用するユーザーが増えると，いままでのシステムでは膨大なアクセスに対応できなくなり，サービスの品質を維持することができなくなる．
suika6039@shizuku.local
parents: 2
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64 %品質を維持するためには，使用するサーバー性能の向上を測ればよい．しかし，性能の良いサーバーを揃えるには膨大なコストを必要とし，これをスケールアップと呼ぶ．
2
suika6039@shizuku.local
parents: 1
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65 そこで，安価なサーバーを複数用意し，連携させることによって性能を向上させる方法があり，これをスケールアウトと呼ぶ．この方法では，従来使用してきたソフトウェアを複数のサーバーに移動するだけではうまく動作しない．
suika6039@shizuku.local
parents: 1
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66 複数のサーバーを強調させるのは難しく，データの整合性や通信速度，負荷分散など様々な考慮をしなければならないためである．
suika6039@shizuku.local
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67 Cassandraは複数のサーバーで動作を想定した分散データベースである．
4
suika6039@shizuku.local
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68 本研究では，実際に分散させることによって高価なサーバーを超えることが出来る性能を出すことが出来るのか，また，どの様にCassandra上で動くソフトウェアを開発することによって性能を発揮することが出来るのかを，９０台のPCクラスタ上でベンチマークを取り検証した，その結果，コア数の多いサーバー上で高い性能を得ることが出来た．
suika6039@shizuku.local
parents: 2
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69 \section{先行研究}
suika6039@shizuku.local
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70 \subsection{Yahoo! Cloud Serving Benchmark}
suika6039@shizuku.local
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71 数のデータベース（Sherpa,BitTable,Azure）などがあるが, 実際にはどのデータベースを使用すればよいか確かではない. この研究では, 異なるデータベースの性能を比較する共通なフレームワークを開発する．\cite{YCSB}
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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72 \section{分散データベース Cassandra}
6
suika6039@shizuku.local
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73 Cassandraは, FaceBookが自社のために開発した分散Key-Valueストアデータベースであり，DynamoとBigTable\cite{BIGTABLE}を合わせた特徴を持っている. 2008年にオープンソースとして公開され, 2009年にApache Incubatorのプロジェクトとなった.
5
suika6039@shizuku.local
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74 2010年にはApacheのトップレベルプロジェクトとなり, 現在でも頻繁にバージョンアップが行われている.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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75 \subsection{ConsictencyLevel}
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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76 Cassandraには, ConsistencyLevelが用意されている. これは, 整合性と応答速度どちらを取るか選ぶためのパラメータであり, リクエストごとに設定することが出来る.
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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77 また, ReadとWriteでConsistencyLevelの意味は異なる.
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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78 このConsistencyLevelを適用するノードの台数をReplicationFactorといい, Cassandraの設定ファイルで設定することが出来る.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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79 {\gt Read}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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80 \begin{enumerate}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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81 \item{ConsistencyLevel::ZERO}\\
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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82 サポートされていない.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
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83 \item{ConsistencyLevel::ANY}\\
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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84 サポートされていない.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
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85 \item{ConsistencyLevel::ONE}\\
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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86 一番最初に返答したノードの値を返すが値が最新のものであるかは保証できない. 整合性の調査は常に非同期で行われており, 再度読み出しを行うときに結果が変わっている可能性がある.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
87 \item{ConsistencyLevel::QUORUM}\\
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents: 0
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88 すべてのノードにリクエストを送信し, 取得した値のタイムスタンプを比較し, 最も多数のノードが返した値のうちで最新のタイムスタンプを持つ値を返す.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
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89 \item{ConsistencyLevel::ALL}\\
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents: 0
diff changeset
90 すべてのノードにリクエストを送信し, もっともタイムスタンプの新しいノードの値を返す.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
91 \end{enumerate}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
92 {\gt Write}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
93 \begin{enumerate}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
94 \item{ConsistencyLevel::ZERO}\\
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents: 0
diff changeset
95 何も保証しない, 書き込みは非同期的に行われる.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
96 \item{ConsistencyLevel::ANY}\\
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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diff changeset
97 別のどこか他のノードに書き込まれることを保証する.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
98 \item{ConsistencyLevel::ONE}\\
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents: 0
diff changeset
99 最低1つのノードのログとメモリテーブルに書き込まれていることを保証する.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
100 \item{ConsistencyLevel::QUORUM}\\
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents: 0
diff changeset
101 (ReplicationFactor/2) + 1のノードに書き込むことに書き込みを終えてからクライアントにレスポンスを返す.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
102 \item{ConsistencyLevel::ALL}\\
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents: 0
diff changeset
103 ReplicationFactorのノード数に書き込みを終えてからレスポンスを返す.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
104 \end{enumerate}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
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105 \subsection{コンシステント・ハッシュ}
4
suika6039@shizuku.local
parents: 2
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106 Cassandraは複数のノードにデータを分散して格納する. その為に使用されているのがコンシステント・ハッシュである. 普通, n台で構成されたノードにデータを分散する場合, hash(key) mod nで分散させる. この場合だと, ノードが追加・削除された場合すべてのデータの位置を再計算する必要があり面倒である.
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents: 0
diff changeset
107
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents: 0
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108 そこで, 図\ref{fig:chash}のようなものを考える. 図\ref{fig:chash}はハッシュ関数が取りうる値を範囲としたリングである. このリング上に構成するノードを配置していく. この図の場合, アルファベットがノードで数字がデータ, 矢印が担当するノードである.
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents: 0
diff changeset
109 次に, ハッシュ関数により計算された値をリングの上に配置する. このとき, リングを右回りに周り一番最初にあたったノードがデータを担当するノードとする.
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents: 0
diff changeset
110 こうすると, ノードが追加・削除された場合に, 全体を再計算する必要はなく, 担当するノードがいなくなったデータのみを再計算し, 次の担当するノードに移せばよい.
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents: 0
diff changeset
111 Cassandraでは, 右回りに回ったとき担当するノード数を複数にする場合, ReplicationFactorで調整することが出来る.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
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112 \begin{figure}[h]
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
113 \begin{center}
2
suika6039@shizuku.local
parents: 1
diff changeset
114 \includegraphics{./fig/ConsistentHash.pdf}
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
115 \end{center}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
116 \caption{コンシステントハッシュ}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
117 \label{fig:chash}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
118 \end{figure}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
diff changeset
119 \subsection{SEDA}
6
suika6039@shizuku.local
parents: 5
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120 SEDA(Staged Event-Driven Architecture)は, Cassandraで使用されているアーキテクチャである\cite{SEDA1}\cite{SEDA2}. 処理を複数のステージに分解しタスクキューとスレッドプールを用意し処理を行う. 処理の様子を図\ref{fig:seda}に示す.
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents: 0
diff changeset
121 タスクが各ステージのタスクキューに入ると, スレッドプールにどれかのスレッドがタスクキューの中からタスクを取り出し処理を行う. 処理が終わるとそのタスクを次のステージのタスクキューに入れる.
3
66e2d43ebf89 minor comments
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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122 このアーキテクチャはマルチスレッドベースなためマルチコアなPCと多数のタスクがある状況で性能を発揮することができる. しかし, あまりにもスレッドプールやタスクが多すぎると, コンテキストに切り替えに時間がかかり性能は低下する.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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123 \begin{figure}[h]
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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124 \begin{center}
2
suika6039@shizuku.local
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125 \includegraphics{./fig/SEDA.pdf}
0
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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126 \end{center}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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127 \caption{SEDA}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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128 \label{fig:seda}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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129 \end{figure}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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130 \subsection{Cassandra上でのステージの構成}
6
suika6039@shizuku.local
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131 Cassandraは主に以下のステージにより構成されており, concurrent::StageManagerを参照すると見つけることが出来る.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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132 \begin{itemize}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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133 \item{READ STAGE}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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134 \item{MUTATION STAGE}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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135 \item{STREAM STAGE}
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136 \item{GOSSIP STAGE}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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137 \item{RESPONSE STAGE}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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138 \item{AE SERVICE STAGE}
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139 \item{LOADBALANCE STAGE}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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140 \item{MIGRATION STAGE}\\
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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141 \end{itemize}
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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142 実際にはもっと多数のステージが存在し, この他にもクライアントの接続を待つスレッドプールやMemTableのFlushを行うスレッドプールがあり, 全部で40個程度のスレッドが動作している.
2
suika6039@shizuku.local
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143 \subsection{YukiWiki on Cassandra}
suika6039@shizuku.local
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144 今回の検証のため, CMSのであるWikiクローンのYukiWikiをCassandra上で動作するように改造した．YukiWikiは文書の管理にTIEHASHを使用しており，Cassandra用のTIEHASHを作成することで簡単に実装することが出来る．\\
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suika6039@shizuku.local
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145 Cassandra上で動作するため，このWikiで複数のサーバー上でデータを共有することが出来るようになった．\\
suika6039@shizuku.local
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146 ソースコードは以下のURLで参照することが出来る．
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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147 \section{実験}
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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148 本研究では, Cassandraのスケーラビリティの検証の為にベンチマークテストを行う. 実験環境は以下のとおりである.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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149 \subsection{実験環境}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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150 \begin{enumerate}
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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151 \item{クラスタ(クライアント)}
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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152 \begin{itemize}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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153 \item{CPU : Core Duo}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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154 \item{Mem : 1GB}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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155 \item{O S : CentOS 5}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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156 \end{itemize}
4
suika6039@shizuku.local
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157 \item{MacMini}
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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158 \begin{itemize}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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159 \item{CPU : Core2 Duo}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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160 \item{Mem : 4GB}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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161 \item{O S : OSX SnowLeopard}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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162 \end{itemize}
4
suika6039@shizuku.local
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163 \item{Core i7}
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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164 \begin{itemize}
2
suika6039@shizuku.local
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165 \item{CPU : Core i7 950 @3.0GHz}
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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166 \item{Mem : 16GB}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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167 \item{O S : CentOS 5}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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168 \end{itemize}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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169 \end{enumerate}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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170 \subsection{実験方法}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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171 \begin{enumerate}
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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172 \item{クライアント}
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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173 クラスタ管理ツールのTorqueを使用し, 使用するノード数を指定してクラスタにジョブを投げてPHPスクリプトを実行させる. このPHPスクリプトはCassandraとMySQLに10000回リクエストを送信するスクリプトである.
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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174 \item{Cassandra}
2
suika6039@shizuku.local
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175 Cassandra 0.6.3を使用した.
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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176 \item{MySQL}
2
suika6039@shizuku.local
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177 MySQL 5.5を使用した. Cassandraと似たデータ構造を持たせるために表\ref{tab:mysql_tbl_def}のような構造でテーブルを作成した.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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178 \begin{table}[h]
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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179 \caption{テーブルの定義}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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180 \label{tab:mysql_tbl_def}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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181 \begin{center}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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182 \begin{tabular}{|c|c|c|} \hline
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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183 フィールド名 & データタイプ & 備考 \\ \hline
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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184 NAME & VARCHAR(100) & UNIQUE \\ \hline
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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185 VALUE & VARCHAR(100) & - \\ \hline
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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186 TIMEUUID & LONG & - \\ \hline
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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187 \end{tabular}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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188 \end{center}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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189 \end{table}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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190 \end{enumerate}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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191 \newpage
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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192 \section{実験結果と考察}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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193 \subsection{単純なベンチマーク}
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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194 はじめに, 単純なベンチマークを行った. 単体のクライアントとサーバーを用意し, CassandraとMySQLの実行時間の比較を行った. 結果を表\ref{tab:bench1}に示す. この時のCassandraのConsistencyLevelはONEである.
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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195
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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196 結果を見てみると, MySQLよりCassandraのほうが高速に動作していることが分かる. MyySQLはC++で記述されているがCassandraはJavaであるため, 動作が遅い. よって, 単純な使用方法ではCassandraよりMySQLの方が優れていると言える, 普通の方法ではCassandraの性能を引き出すことは出来ない.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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197 \begin{table}[h]
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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198 \caption{単純なベンチマークの結果(Read)}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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199 \begin{center}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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200 \begin{tabular}{|c|c|c|} \hline
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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201 & Cassandra & MySQL \\ \hline
4
suika6039@shizuku.local
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202 MacMini& 13.72s & 5.94s \\ \hline
suika6039@shizuku.local
parents: 2
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203 Core i7& 12.56s & 3.99s \\ \hline
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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204 \end{tabular}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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205 \end{center}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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206 \vspace{5mm}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
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207 \caption{単純なベンチマークの結果(Write)}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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208 \begin{center}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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209 \begin{tabular}{|c|c|c|} \hline
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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210 & Cassandra & MySQL \\ \hline
4
suika6039@shizuku.local
parents: 2
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211 MacMini& 11.75s & 5.7s \\ \hline
suika6039@shizuku.local
parents: 2
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212 Core i7& 9.62s & 5.3s \\ \hline
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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213 \end{tabular}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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214 \end{center}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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215 \end{table}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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216 \subsection{コア数の少ないサーバー上でのベンチマーク}
4
suika6039@shizuku.local
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217 次に, クライアントを並列化しての実験を行う. ここでは, コア数の少ないMacMiniを用いる. クライアントの並列化はスクリプトを指定した時間に同時起動するようにして実装した.
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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218 実験結果を図\ref{fig:bench2-R}と図\ref{fig:bench2-W}に示す.
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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diff changeset
219
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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diff changeset
220 Readは両方とも, 同じような推移の仕方をしているが, Cassandraの方が遅い. しかし, WriteはCassandraの方が断然速く動作している. この実験では, Cassandraの動作を基準に考えたため書き込みのコマンドにREPLACEを使用した. REPLACEは置き換えるようなコマンドである. そのため, INSERTに比べて多少遅くなる. それがこのグラフに出ているのではないかと考えられる. SEDAは複数のスレッドで動作しているためコア数が少ないサーバーでは性能が出にくいことがわかる.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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221 \begin{figure}[h]
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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222 \begin{center}
2
suika6039@shizuku.local
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223 \scalebox{0.33}{\includegraphics{./fig/serv1_read.pdf}}
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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224 \end{center}
4
suika6039@shizuku.local
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225 \caption{MacMini上でのベンチマーク(Read)}
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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226 \label{fig:bench2-R}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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227 \end{figure}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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228 \begin{figure}[h]
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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diff changeset
229 \begin{center}
2
suika6039@shizuku.local
parents: 1
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230 \scalebox{0.33}{\includegraphics{./fig/serv1_write.pdf}}
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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diff changeset
231 \end{center}
4
suika6039@shizuku.local
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232 \caption{MacMini上でのベンチマーク(Write)}
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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233 \label{fig:bench2-W}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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234 \end{figure}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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235 \subsection{コア数の多いサーバー上でのベンチマーク}
4
suika6039@shizuku.local
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236 クライアントを並列化した状態で, コア数の多いCore i7を用いたベンチマークを行う. 実験結果を図\ref{fig:bench3-R}と図\ref{fig:bench3-W}に示す.
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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237
4
suika6039@shizuku.local
parents: 2
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238 Read/Write共にMySQLの性能を超えることに成功した. Readにおいてはコア数が少ない場合に超えることが出来なかったが, 並列度が70度付近でMySQLを上回る正農がでている.
suika6039@shizuku.local
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239 Cassandraの平均時間は並列度が増加しても, MySQLよりは平均時間の上昇は少ない. これは, SEDAの特徴である, 多くのタスクを並列に実行すると性能を発揮することを確認することが出来た.
suika6039@shizuku.local
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240 また, SEDAはマルチスレッド前提であるため, コア数が少ないMacMiniでは性能が出ず, コア数の多いCore i7で性能が発揮できるということが分かる．
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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241
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents: 0
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242 つまり, Cassandraは負荷が高いときにMySQLを超える性能を出すことが出来る. 負荷がかかっても性能の劣化が少ないことを考えると考えると遅延をあまり考慮しなくても済むのではないだろうか.
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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243 \begin{figure}[h]
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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244 \begin{center}
2
suika6039@shizuku.local
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245 \scalebox{0.33}{\includegraphics{./fig/serv2_read.pdf}}
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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246 \end{center}
4
suika6039@shizuku.local
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247 \caption{Core i7上でのベンチマーク(Read)}
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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248 \label{fig:bench3-R}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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249 \end{figure}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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250 \begin{figure}[h]
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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251 \begin{center}
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suika6039@shizuku.local
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252 \scalebox{0.33}{\includegraphics{./fig/serv2_write.pdf}}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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253 \end{center}
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254 \caption{Core i7上でのベンチマーク(Write)}
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255 \label{fig:bench3-W}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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256 \end{figure}
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257 \subsection{複数ノードで構成したCassadraのベンチマーク}
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258 最後に分散しなかったCassandraと複数ノードで構成したCassandraの比較を行う. サーバーはMacMiniを5台使用して行った. 実験結果を図\ref{fig:bench4-R}と図\ref{fig:bench4-W}に示す.
suika6039@shizuku.local
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259 Read/Writeともに, 今回の場合は分散を行わなかったほうが性能を引き出せてることが分る. これは, 実験に使用したデータがRead/Write共に1つだけで, 結局は同じノードにリクエストが転送されている. そのため, リクエストは1台のノードに集中する. よって, 性能が出ないのではないかと考えられる. Cassandraをただ増やすだけでは性能は得ることが出来ず, データも分散させて実験を行わなければならない.
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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260 \begin{figure}[h]
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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261 \begin{center}
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262 \scalebox{0.33}{\includegraphics{./fig/cluster_read.pdf}}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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263 \end{center}
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264 \caption{MacMiniを複数ノードにしたベンチマーク(Read)}
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265 \label{fig:bench4-R}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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266 \end{figure}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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267 \begin{figure}[h]
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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268 \begin{center}
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suika6039@shizuku.local
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269 \scalebox{0.33}{\includegraphics{./fig/cluster_write.pdf}}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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270 \end{center}
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suika6039@shizuku.local
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271 \caption{MacMiniを複数ノードにしたベンチマーク(Write)}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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272 \label{fig:bench4-W}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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273 \end{figure}
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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274 \newpage
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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275 \section{まとめ}
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suika6039@shizuku.local
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276 Cassandraは従来の使用方法では性能を発揮することが出来ずコア数が多いサーバーでクライアントの並列度が高い場合に性能を発揮する.
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suika6039@shizuku.local
parents: 4 3
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277 これは，ベンチマークの結果を考察すると，コア数が少ない場合ReadはMySQLより遅いがほぼ同し推移の仕方をする.
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278 Writeは，コア数が少なくてもクライアントの並列度を高く設定すればMySQLより性能が出る．
suika6039@shizuku.local
parents: 4 3
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279 コア数が多い場合，Read・Write共に，初めはやはりMySQLの方が動作が早いが，グラフの傾きはMySQLの方が大きくCassandraは緩やかである．
suika6039@shizuku.local
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280 特にCassandraのWhiteの性能は高く, MySQLを大きく上回っている．
2
suika6039@shizuku.local
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281 また, 単純にCassandraのノード数を増やしても性能は高くならない. これは, データも綺麗に分散させてあげないとデータを読み込む際に一定のノードに集中してしまい，他のノードにアクセスを分散しても結局は保持しているノードに聞きに行かないといけないことになるからである．
4
suika6039@shizuku.local
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282 データもある程度分散させなければならないため，汎用的なhash関数では性能が発揮できなく, そのアプリケーション専用の関数が必要だと思われる.
suika6039@shizuku.local
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283 格納されるデータを決めるのにStrategyというものがあり, それを利用することで実装できると思われる．
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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284 \section{今後の課題}
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suika6039@shizuku.local
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285 今後は, Strategyを拡張し複数のデータをノードに分散させた環境下でベンチマークを行い, その結果をCassandra単体でのベンチマーク結果と比較したいと考えている.
1
5d53f54e7152 minor fix
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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286
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66e2d43ebf89 minor comments
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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287 % 本文で引用しない限り、参考文献には挙げないものなんだよ
66e2d43ebf89 minor comments
Shinji KONO <kono@ie.u-ryukyu.ac.jp>
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288
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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289 \begin{adjustvboxheight} % needed only when Appendix follows
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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290 \begin{thebibliography}{99}
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291 \bibitem{YCSB} Benchmarking Cloud Serving Systems with YCSB
suika6039@shizuku.local
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292 \bibitem{SEDA1} The Staged Event-Driven Architecture for Highly-Concurrent Server Applications
suika6039@shizuku.local
parents: 2
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293 \bibitem{SEDA2} SEDA : An Architecture for Well-Conditioned , Scalable Internet Services
suika6039@shizuku.local
parents: 2
diff changeset
294 \bibitem{BIGTABLE} Bigtable : A Distributed Storege System for Structured Data
0
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
parents:
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295 \end{thebibliography}
3537d0ffdf6f hg init
Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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296 \end{adjustvboxheight} % needed only when Appendix follows
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Shoshi TAMAKI <shoshi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
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297 \end{document}