抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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MapReduceフレームワーク,例えばHadoopは,機械学習と空間処理を含む異なるアプリケーションで広く使用されてきた。一方,空間-時間軌道データの膨大な体積は,いくつかの時間にわたって異なる源から来ており,Hadoopの効率を利用する要求を上げ,軌道データ処理におけるMapReduceフレームワークの柔軟性と結合した。本研究はSummit;軌跡データのためのネイティブサポートを有するフルエッジマップReduceフレームワーク。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】