دانلود مقاله انگلیسی رایگان:الگوریتم MapReduce مبتنی بر ترکیب Mapper در پردازش داده های آب و هوایی بزرگ - 2018
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • In-Mapper combiner based MapReduce algorithm for processing of big climate data In-Mapper combiner based MapReduce algorithm for processing of big climate data
    In-Mapper combiner based MapReduce algorithm for processing of big climate data

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2018


    عنوان انگلیسی مقاله:

    In-Mapper combiner based MapReduce algorithm for processing of big climate data


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    الگوریتم MapReduce مبتنی بر ترکیب Mapper در پردازش داده های آب و هوایی بزرگ


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Future Generation Computer Systems, Corrected proof: doi:10:1016/j:future:2018:02:048


    نویسنده:

    Gunasekaran Manogaran a, Daphne Lopez b, Naveen Chilamkurti c,*


    چکیده انگلیسی:

    Big data refers to a collection of massive volume of data that cannot be processed by conventional data processing tools and technologies. In recent years, the data production sources are enlarged noticeably, such as high-end streaming devices, wireless sensor networks, satellite, wearable Internet of Things (IoT) devices. These data generation sources generate a massive volume of data in a continuous manner. The large volume of climate data is collected from the IoT weather sensor devices and NCEP. In this paper, the big data processing framework is proposed to integrate climate and health data and to find the correlation between the climate parameters and incidence of dengue. This framework is demonstrated with the help of MapReduce programming model, Hive, HBase and ArcGIS in a Hadoop Distributed File System (HDFS) environment. The following weather parameters such as minimum temperature, maximum temperature, wind, precipitation, solar and relative humidity are collected for the study are Tamil Nadu with the help of IoT weather sensor devices and NCEP. Proposed framework focuses only on climate data for 32 districts of Tamil Nadu where each district contains 1,57,680 rows and so there are 50,45,760 rows in total. Batch view precomputation for the monthly mean of various climate parameters would require 50,45,760 rows. Hence, this would create more latency in query processing. In order to overcome this issue, batch views can precompute for a smaller number of records and involve more computation to be done at query time. The In-Mapper based MapReduce framework is used to compute the monthly mean of climate parameter for each latitude and longitude. The experimental results prove the effectiveness of the response time for the In-Mapper based combiner algorithm is less when compared with the existing MapReduce algorithm.
    Keywords: Big data ، Internet of Things ، Weather sensor devices ، MapReduce programming ،Model ، Hadoop distributed file system


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 13
    حجم فایل: 3520 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 3415 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 37682 :::::::: افراد آنلاین: 59