Stream data management (152 Ergebnisse)
Selected Papers in the Applied Computer Sciences 1992 (United States Geological Survey Bulletin 2016). INCLUDES: Integration of Geographic Information Systems and Expert Systems Technology for Resource Management; Machine Visualization of Synoptic Topography by Digital Image Processing; Development of a Ground-Water-Vulnerability Data Base for the Southeastern United States using GIS; Integrating & Aggregating Data from Stream-Drainage Systems using GIS; The Evolution of a Digital Geologic Coverage - From Paper to CD-ROM; Use of Automated Methods to Prepare a USGS Publication on Water Use in the U.S.
Miller, Betty M.; Richard J. Pike; Jerry W. Sorensen; David L. Lorenz; Walter J. Bawiec, David K. Traudt, Russel A. Ambroziak and Raymond E. Arndt; Howard A. Perlman.
Verlag: United States Government Printing Office., 1992
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Serie: Management for Professionals, Buch 278 von 339. Buch 278 von 339 - Management for Professionals
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Data Stream Management : Processing High-speed Data Streams
Garofalakis, Minos (EDT); Gehrke, Johannes (EDT); Rastogi, Rajeev (EDT)
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Verlag: Springer, 2018
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Verlag: Springer, 2016
Serie: Data-Centric Systems and Applications, Buch 10 von 12. Buch 10 von 12 - Data-Centric Systems and Applications
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Serie: SpringerBriefs in Computer Science, Buch 285 von 322. Buch 285 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Data Stream Management : Processing High-speed Data Streams
Garofalakis, Minos (EDT); Gehrke, Johannes (EDT); Rastogi, Rajeev (EDT)
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Verlag: Springer, 2018
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Verlag: Springer 2019-01, 2019
Serie: SpringerBriefs in Computer Science, Buch 285 von 322. Buch 285 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Many applications process high volumes of streaming data, among them Internet traffic analysis, financial tickers, and transaction log mining. In general, a data stream is an unbounded data set that is produced incrementally over time, rather than be…ing available in full before its processing begins. In this lecture, we give an overview of recent research in stream processing, ranging from answering simple queries on high-speed streams to loading real-time data feeds into a streaming warehouse for off-line analysis. We will discuss two types of systems for end-to-end stream processing: Data Stream Management Systems (DSMSs) and Streaming Data Warehouses (SDWs). A traditional database management system typically processes a stream of ad-hoc queries over relatively static data. In contrast, a DSMS evaluates static (long-running) queries on streaming data, making a single pass over the data and using limited working memory. In the first part of this lecture, we will discuss research problems in DSMSs, such as continuous query languages, non-blocking query operators that continually react to new data, and continuous query optimization. The second part covers SDWs, which combine the real-time response of a DSMS by loading new data as soon as they arrive with a data warehouse's ability to manage Terabytes of historical data on secondary storage. Table of Contents: Introduction / Data Stream Management Systems / Streaming Data Warehouses / Conclusions.
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Serie: SpringerBriefs in Computer Science, Buch 285 von 322. Buch 285 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Verlag: Springer, 2018
Serie: Data-Centric Systems and Applications, Buch 10 von 12. Buch 10 von 12 - Data-Centric Systems and Applications
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