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RESEARCH PAPER IT Crossref 실존 확인 2026-10-12 회차 지난 회차

Apache Spark: 스트리밍·배치·인터랙티브 빅데이터 통합 프레임워크

Apache Spark
Matei Zaharia, Reynold Xin, Patrick Wendell 외 · Communications of the ACM · 2016년 · 조회 6
왜 이 논문인가 — 선정 기준
RESEARCH PAPER · 후속 연구설계에 활용하기 좋은 논문 — 척도·모형·프레임워크류, 피인용 다수
2016-10 발표 · 피인용 2,444회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1% · 참고문헌 25개
인용 횟수와 분야 평균 대비 영향력이 매우 높아 후속 연구 설계에 활용하기에 적합한 대표 논문이다.
논문 요약
Apache Spark는 오픈소스 컴퓨팅 프레임워크로 스트리밍, 배치, 인터랙티브 빅데이터 워크로드를 하나로 통합한다. 이를 통해 새로운 응용 프로그램 개발이 가능해졌다. 2016년 발표 이후 2,444회 인용되며 해당 연도 논문 중 상위 1%에 해당하는 높은 학술적 영향을 기록한다.
후속 연구설계에 활용하기
Spark를 실험 플랫폼으로 채택해 분산 머신러닝 알고리즘의 확장성·지연 시간을 측정하는 연구 설계에 활용할 수 있다.
핵심어
빅데이터분산 컴퓨팅스트리밍배치 처리
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.
DOI: 10.1145/2934664
2026-10-12 확인 · 2026-10-12 선정
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