# HG changeset patch # User Nobuyasu Oshiro # Date 1390529664 -32400 # Node ID 5316b4791570d271bf57e01469017464d378fe26 # Parent 21e1a110f258c0f5d765912774ca101654dc21c7 Added master_paper.pdf diff -r 21e1a110f258 -r 5316b4791570 paper/chapter1.tex --- a/paper/chapter1.tex Thu Jan 23 21:15:10 2014 +0900 +++ b/paper/chapter1.tex Fri Jan 24 11:14:24 2014 +0900 @@ -15,7 +15,8 @@ データの偏りにより少数のサーバへの負荷が大きい場合に, 負荷が高いハッシュ値が指すリング上に 新たなノードを追加することで負荷を下げるといった手段もとれる. -また Cassandra はデータの読み込み, 書き込みの際に Consistency Level を指定することができるのも Cassandra の特徴である. +1つのデータを最大どれだけ複製にとるかという +またデータの読み込み, 書き込みの際に Consistency Level を指定することができるのも Cassandra の特徴である. データ取得の際に, いくつのノードに問い合わせを行うのか設定するのが Consistentcy Level である. Consistency Level には ONE, QUORAM, ALL があり, それぞれ1つのノード, 全体のノードの過半数+1, 全体のノード への処理を設定することができる. diff -r 21e1a110f258 -r 5316b4791570 paper/chapter3.tex --- a/paper/chapter3.tex Thu Jan 23 21:15:10 2014 +0900 +++ b/paper/chapter3.tex Fri Jan 24 11:14:24 2014 +0900 @@ -5,11 +5,13 @@ 貰うことでデータの分散を行うことができる. ここで問題になることはネットワークトポロジーの形成方法であった. +% なぜツリー型なのか説明をしたほうがいい？ +% マージの利用のためツリー型？ Jungle で使用するネットワークトポロジーはツリー型を考えている. しかし, リング型といった他のネットワークトポロジーによる実装に関しても試す余地はある. 自由にネットワークトポロジーの形成を行うことができる必要があった. -そこで当研究室で開発を行っている並列分散フレームワークである Alice を使用することにした. +そこで当研究室で開発を行っている並列分散フレームワークである Alice を使用する. Alice により提供されるネットワークトポロジー形成を用いて TreeOperationLog を各サーバノードへ 配ることで並列分散フレームワークの実装を行う. @@ -40,8 +42,6 @@ Alice はデータを DataSegment, コードを CodeSegment という単位で扱うプログラミングを提供している. DataSegment として扱われるデータは - - % DataSegment, CodeSegment はなしにしたほうがいいかもしれない. Alice が論文の主題じゃないから % それとこの2つの説明をするとしたら結構な量になる diff -r 21e1a110f258 -r 5316b4791570 paper/chapter4.tex --- a/paper/chapter4.tex Thu Jan 23 21:15:10 2014 +0900 +++ b/paper/chapter4.tex Fri Jan 24 11:14:24 2014 +0900 @@ -1,5 +1,9 @@ \chapter{分散木構造データーベースJungleの評価} + \section{実験方法} + \section{実験環境} + \section{実験} + \section{実験結果} diff -r 21e1a110f258 -r 5316b4791570 paper/master_paper.pdf Binary file paper/master_paper.pdf has changed