• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops >The 4th International Workshop on Parallel and Distributed Computing for Large Scale Machine Learning and Big Data Analytics (ParLearning 2015) In Conjunction with IPDPS 2015, Hyderabad, India, May 29, 2015
【24h】

The 4th International Workshop on Parallel and Distributed Computing for Large Scale Machine Learning and Big Data Analytics (ParLearning 2015) In Conjunction with IPDPS 2015, Hyderabad, India, May 29, 2015

机译：第四届国际讲习班关于大规模机器学习和大数据分析的平行和分布式计算（Parsearning 2015）与IPDPS 2015，2015年5月29日，海德拉巴2015年

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Big Data Analytics is an emerging paradigm applied to datasets whose size is beyond the ability of commonly used software to capture, manage, and process the data within a reasonable time and space. Such datasets are often from various sources (Variety) yet unstructured such as social media, sensors, scientific applications, surveillance, video and image archives, Internet texts and documents, web search index, medical records, business transactions and web logs, and are of large size (Volume) with fast data in/out (Velocity). More importantly, big data has to be of high value (Value) and establish trust in it for business decision making (Veracity). Various technologies are being discussed to support the handling of big data such as massively parallel processing databases, scalable storage systems, cloud computing platforms, and MapReduce.
机译：大数据分析是一个应用于数据集的新兴范式，其大小超出了常用软件捕获，管理和处理数据在合理的时间和空间内的数据集。此类数据集通常来自各种来源（品种）但是非结构化，例如社交媒体，传感器，科学应用，监控，视频和图像档案，互联网文本和文档，网络搜索索引，医疗记录，商业交易和Web日志，以及大尺寸（音量），具有快速数据输入/输出（速度）。更重要的是，大数据必须具有高价值（价值），并为业务决策（准确性）建立信任。正在讨论各种技术以支持处理大数据，例如大规模并行处理数据库，可缩放的存储系统，云计算平台和MapReduce。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号