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- EditoreSpringer Nature
- Data di pubblicazione2019
- ISBN 10 3030038912
- ISBN 13 9783030038915
- RilegaturaCopertina rigida
- Numero edizione1
- Numero di pagine100
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Large Scale Data Analytics (Studies in Computational Intelligence, 806)
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Large Scale Data Analytics (Studies in Computational Intelligence) by Cho, Chung Yik, Tan, Rong Kun Jason, Leong, John A., Sidhu, Amandeep S. [Hardcover ]
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Descrizione libro Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a language integrated query framework for big data. The continuous, rapid growth of data information to volumes of up to terabytes (1,024 gigabytes) or petabytes (1,048,576 gigabytes) means that the need for a system to manage and query information from large scale data sources is becoming more urgent. Currently available frameworks and methodologies are limited in terms of efficiency and querying compatibility between data sources due to the differences in information storage structures. For this research, the authors designed and programmed a framework based on the fundamentals of language integrated query to query existing data sources without the process of data restructuring. A web portal for the framework was also built to enable users to query protein data from the Protein Data Bank (PDB) and implement it on Microsoft Azure, a cloud computing environment known for its reliability, vast computing resources and cost-effectiveness. 100 pp. Englisch. Codice articolo 9783030038915
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Descrizione libro Gebunden. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents large-scale protein data analyticsIntroduces a language integrated query framework for big dataProvides efficient data restructuring of petascale data sourcesThis book presents a language integrated query framework for big . Codice articolo 256090879
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Descrizione libro Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a language integrated query framework for big data. The continuous, rapid growth of data information to volumes of up to terabytes (1,024 gigabytes) or petabytes (1,048,576 gigabytes) means that the need for a system to manage and query information from large scale data sources is becoming more urgent. Currently available frameworks and methodologies are limited in terms of efficiency and querying compatibility between data sources due to the differences in information storage structures. For this research, the authors designed and programmed a framework based on the fundamentals of language integrated query to query existing data sources without the process of data restructuring. A web portal for the framework was also built to enable users to query protein data from the Protein Data Bank (PDB) and implement it on Microsoft Azure, a cloud computing environment known for its reliability, vast computing resources and cost-effectiveness. Codice articolo 9783030038915
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