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Data e hora local de busca: 19/10/2020 13:18.
Tipo da ReferênciaConference Proceedings
Identificador8JMKD3MGP3W/3MTN3JN
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2016/12.05.19.23.08
Metadadossid.inpe.br/plutao/2016/12.05.19.23.09
Siteplutao.sid.inpe.br
DOI10.1145/3006386.3006393
Rótulolattes: 6187040703676041 6 CamaraAsRiFeLlVi:2016:BiEaOb
ISBN9781450345811
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Chave de CitaçãoCâmaraAsRiFeLlVi:2016:BiEaOb
Autor1 Câmara, Gilberto
2 Assis, Luiz Fernando Ferreira Gomes
3 Ribeiro, Gilberto
4 Ferreira, Karine Reis
5 Llapa, Eduardo
6 Vinhas, Lúbia
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
5
6 8JMKD3MGP5W/3C9JHM4
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
5 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
6 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 gilberto.camara@inpe.br
2 luizffga@dpi.inpe.br
3
4 karine.ferreira@inpe.br
5 eduardo.llapa@inpe.br
6 lubia.vinhas@inpe.br
TítuloBig earth observation data analytics
Nome do EventoACM SIGSPATIAL International Workshop, 5
Ano2016
Título do LivroProceedings
Data31 oct - 03 nov.
Localização do EventoBurlingame, CA, USA
Palavras-ChaveEarth Observation, Array Databases, Big Data Analytics.
ResumoEarth observation satellites produce petabytes of geospatial data. To manage large data sets, researchers need stable and efficient solutions that support their analytical tasks. Since the technology for big data handling is evolving rapidly, researchers find it hard to keep up with the new developments. To lower this burden, we argue that researchers should not have to convert their algorithms to specialised environments. Imposing a new API to researchers is counterproductive and slows down progress on big data analytics. This paper assesses the cost of research-friendliness, in a case where the researcher has developed an algorithm in the R language and wants to use the same code for big data analytics. We take an algorithm for remote sensing time series analysis on compare it use on map/reduce and on array database architectures. While the performance of the algorithm for big data sets is similar, organising image data for processing in Hadoop is more complicated and time-consuming than handling images in SciDB. Therefore, the combination of the array database SciDB and the R language offers an adequate support for researchers working on big Earth observation data analytics.
Páginas1
Idiomaen
Tipo SecundárioPRE CI
Tipo TerciárioPaper
FormatoDVD
AreaSRE
Tamanho371 KiB
Número de Arquivos1
Arquivo Alvocamara_big.pdf
Última Atualização2016:12.07.15.29.18 dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 lattes
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.26.19 dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 administrator {D 2016}
Estágio do Documentoconcluido
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
e-Mail (login)simone
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Transferível1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Estágio do Documentonot transferred
Tipo de Versãopublisher
Permissão de Leituraallow from all
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
Histórico2016-12-07 15:29:18 :: lattes -> administrator :: 2016
2016-12-13 00:36:14 :: administrator -> lattes :: 2016
2016-12-22 16:38:41 :: lattes -> administrator :: 2016
2018-06-04 23:26:19 :: administrator -> simone :: 2016
Campos Vaziosaccessionnumber archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor issn lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url usergroup volume
Data de Acesso19 out. 2020
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