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Big Data Platforms and Applications: Case Studies, Methods, Techniques, and Performance Evaluation (Computer Communications and Networks) - Tapa dura
- EditorialSpringer
- Año de publicación2021
- ISBN 10 3030388352
- ISBN 13 9783030388355
- EncuadernaciónTapa dura
- IdiomaInglés
- Número de edición1
- Número de páginas310
- EditorPop Florin, Neagu Gabriel
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Big Data Platforms and Applications: Case Studies, Methods, Techniques, and Performance Evaluation (Computer Communications and Networks)
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Big Data Platforms and Applications: Case Studies, Methods, Techniques, and Performance Evaluation (Computer Communications and Networks)
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Big Data Platforms and Applications: Case Studies, Methods, Techniques, and Performance Evaluation (Computer Communications and Networks)
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Springer, 2021
ISBN 10: 3030388352
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Big Data Platforms and Applications: Case Studies, Methods, Techniques, and Performance Evaluation (Computer Communications and Networks)
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Big Data Platforms and Applications
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a comprehensive review of the latest developments in big data platforms Proposes state-of-the-art technological solutions for important issues in big data processing, resource and data management, fault tolerance, and monitoring an. Nº de ref. del artículo: 458544082
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a review of advanced topics relating to the theory, research, analysis and implementation in the context of big data platforms and their applications, with a focus on methods, techniques, and performance evaluation. The explosive growth in the volume, speed, and variety of data being produced every day requires a continuous increase in the processing speeds of servers and of entire network infrastructures, as well as new resource management models. This poses significant challenges (and provides striking development opportunities) for data intensive and high-performance computing, i.e., how to efficiently turn extremely large datasets into valuable information and meaningful knowledge.The task of context data management is further complicated by the variety of sources such data derives from, resulting in different data formats, with varying storage, transformation, delivery, and archiving requirements. At the same time rapid responses are neededfor real-time applications. With the emergence of cloud infrastructures, achieving highly scalable data management in such contexts is a critical problem, as the overall application performance is highly dependent on the properties of the data management service. 308 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783030388355
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Big Data Platforms and Applications : Case Studies, Methods, Techniques, and Performance Evaluation
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ISBN 10: 3030388352
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a review of advanced topics relating to the theory, research, analysis and implementation in the context of big data platforms and their applications, with a focus on methods, techniques, and performance evaluation. The explosive growth in the volume, speed, and variety of data being produced every day requires a continuous increase in the processing speeds of servers and of entire network infrastructures, as well as new resource management models. This poses significant challenges (and provides striking development opportunities) for data intensive and high-performance computing, i.e., how to efficiently turn extremely large datasets into valuable information and meaningful knowledge.The task of context data management is further complicated by the variety of sources such data derives from, resulting in different data formats, with varying storage, transformation, delivery, and archiving requirements. At the same time rapid responses are neededfor real-time applications. With the emergence of cloud infrastructures, achieving highly scalable data management in such contexts is a critical problem, as the overall application performance is highly dependent on the properties of the data management service. Nº de ref. del artículo: 9783030388355
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Springer-Nature New York Inc, 2021
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