Low-latency big data visualisation - Nicholas Tan Jerome
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Diese Arbeit hat sich zum Ziel gesetzt, Methoden aufzuzeigen, ¿Big-Datä-Archive zu organisieren und zentrale Elemente der enthaltenen Informationen zu visualisieren. Anhand von drei wissenschaftlichen Experimenten werde ichzwei ¿Big-Datä- Herausforderungen, Datenvolumen (Volume) und Heterogenität (Variety), untersuchen und eine Visualisierung im Browser präsentieren, die trotz reduzierter Datenrate die wese ... Visas aprašymas
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Aprašymas
Diese Arbeit hat sich zum Ziel gesetzt, Methoden aufzuzeigen, ¿Big-Datä-Archive zu organisieren und zentrale Elemente der enthaltenen Informationen zu visualisieren. Anhand von drei wissenschaftlichen Experimenten werde ichzwei ¿Big-Datä- Herausforderungen, Datenvolumen (Volume) und Heterogenität (Variety), untersuchen und eine Visualisierung im Browser präsentieren, die trotz reduzierter Datenrate die wesentliche Information in den Datensätzenenthält. The scope of this research focuses on managing Big Data and eventually visualising the core information of the data itself. Specifically, I study three large-scale experiments that feature two Big Data challenges: large data size (Volume) and heterogeneous data (Variety), and provide the final visualisation through the web browser in which the size of the input data has to be reduced while preserving the vital information.
Daugiau informacijos
| Autorius | Nicholas Tan Jerome |
|---|---|
| Leidėjas | Karlsruher Institut für Technologie |
| Išleidimo metai | 2019 |
| Viršelio tipas | Minkšti viršeliai |
| EAN | 9783731509400 |