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J-GLOBAL ID：201702234794221518   整理番号：17A1649656

ビッグデータ理論と応用アプローチのレビュー:過去と現在【Powered by NICT】

A review on bigdata theoretical and application approach: Past and present

著者 (3件)： Guharoy Rabel (CSE Dept., UEM, Jaipur, India) ,  Pal Upasak (Big Data, Ardent Computer Tech. Kolkata, India) ,  Kumar Sumit (CSE Dept., UEM, Jaipur, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IEMECON  ページ： 205-207  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 貯蔵及びプロセスデータは長い間研究されていた,データ量は高くなることがマシンはこれらのデータを扱う機械の容量を行った。機械のみならず貯蔵データを処理,あまりにも膨大な量の情報を生成する場合にビッグデータの概念はインターネットの初期の頃の光になった。貯蔵し処理する単一機械の能力を超えた非常に大量のデータセットを得るために見据え,そのようなデータはビッグデータとして紹介された。インターネットの時代が進行し,人々はソーシャルメディアとモバイル機器を使用するように異なるタイプのデータセットを通常の計算技術によって処理できなかった非常に高い速度で発生し始めた。今日分散と並列処理技術は,この種のデータセットを処理するために広く使用されている。将来のパーソナルとセンサデータ生成では,機械が計算したら同技法を一層改善されなければならないは,このようなニーズを満たすために実時間情報の必要性を指数関数的に同様に増加すると予想される。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： センサ ,  *インターネット ,  並列処理 ,  指数関数
準シソーラス用語： 実時間 ,  モバイルデバイス ,  ソーシャルメディア ,  データ量 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビッグデータ ,  理論 ,  応用 ,  レビュー ,  過去