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  • Low-latency big data visualisation

    Nicholas Tan Jerome

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    Diese Arbeit hat sich zum Ziel gesetzt, Methoden aufzuzeigen, „Big-Data“-Archive zu organisieren und zentrale Elemente der enthaltenen Informationen zu visualisieren. Anhand von drei wissenschaftlichen Experimenten werde ich zwei „Big-Data“- Herausforderungen, Datenvolumen (Volume) und Heterogenität (Variety), untersuchen und eine Visualisierung im Browser präsentieren, die trotz reduzierter Datenrate die wesentliche Information in den Datensätzen enthält.

    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.

    Umfang: VII, 221 S.

    Preis: €46.00 | £42.00 | $81.00

    Wikipedia Concepts

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    Empfohlene Zitierweise
    Tan Jerome, N. 2019. Low-latency big data visualisation. Karlsruhe: KIT Scientific Publishing. DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000095735
    Tan Jerome, N., 2019. Low-latency big data visualisation. Karlsruhe: KIT Scientific Publishing. DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000095735
    Tan Jerome, N. Low-latency Big Data Visualisation. KIT Scientific Publishing, 2019. DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000095735
    Tan Jerome, N. (2019). Low-latency big data visualisation. Karlsruhe: KIT Scientific Publishing. DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000095735
    Tan Jerome, Nicholas. 2019. Low-latency Big Data Visualisation. Karlsruhe: KIT Scientific Publishing. DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000095735




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    Dieses Buch ist lizenziert unter Creative Commons Attribution + ShareAlike 4.0 Dedication

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    Dieses Buch ist Peer reviewed. Informationen dazu finden Sie hier

    Weitere Informationen

    Veröffentlicht am 20. November 2019

    Sprache

    Englisch

    Seitenanzahl:

    242

    ISBN
    Paperback 978-3-7315-0940-0

    DOI
    https://doi.org/10.5445/KSP/1000095735