Spatio-Temporal Data Streams
Autor Zdravko Gali¿en Limba Engleză Paperback – 27 aug 2016
This SpringerBrief presents the fundamental concepts of a specialized class of data stream, spatio-temporal data streams, and demonstrates their distributed processing using Big Data frameworks and platforms. It explores a consistent framework which facilitates a thorough understanding of all different facets of the technology, from basic definitions to state-of-the-art techniques. Key topics include spatio-temporal continuous queries, distributed stream processing, SQL-like language embedding, and trajectory stream clustering.
Over the course of the book, the reader will become familiar with spatio-temporal data streams management and data flow processing, which enables the analysis of huge volumes of location-aware continuous data streams. Applications range from mobile object tracking and real-time intelligent transportation systems to traffic monitoring and complex event processing.
Spatio-Temporal Data Streams is a valuable resource for researchers studying spatio-temporal data streams and Big Data analytics, as well as data engineers and data scientists solving data management and analytics problems associated with this class of data.
Preț: 326.34 lei
Preț vechi: 407.93 lei
-20%
Puncte Express: 490
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 22 august-05 septembrie
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit de la 400.00 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9781493965731
ISBN-10: 1493965735
Pagini: 124
Ilustrații: XIV, 107 p. 28 illus.
Dimensiuni: 159 x 233 x 10 mm
Greutate: 0.22 kg
Ediția:2016 edition
Editura: Springer Nature B.V.
Locul publicării:New York, NY, United States
ISBN-10: 1493965735
Pagini: 124
Ilustrații: XIV, 107 p. 28 illus.
Dimensiuni: 159 x 233 x 10 mm
Greutate: 0.22 kg
Ediția:2016 edition
Editura: Springer Nature B.V.
Locul publicării:New York, NY, United States
Cuprins
Introduction.- Spatio-Temporal Continuous Queries.- Spatio-Temporal Data Streams and Big Data Paradigm.- Spatio-Temporal Data Stream Clustering.