情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

近年，大量のデータを高速に処理することが必要な場面が増え，
分散KVS が注目され始めた．分散KVSに格納されたデータを
効率よく活用するには，データの並列処理が必要となるが，
分散KVSから対象データを取り出した後，再度データを分散させて
並列処理を行うと，処理効率が悪くなる．そこで本研究では，
大規模データを扱う分散KVSであるApache Cassandraに着目し，
大規模データをより高速に処理するために，データの局所性を利用し，
通信データ量を考慮した分散並列処理を提案する．本稿では，
異なる複数の値に対して並列処理を行えるように拡張し，その特性を評価する．