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Handling Big Data Stream Analytics using SAMOA Framework - A Practical Experience

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.4 (2014.08)바로가기
  • 페이지
    pp.197-208
  • 저자
    Bakshi Rohit Prasad, Sonali Agarwal
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A230185

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Data analytics and machine learning has always been of great importance in almost every field especially in business decision making and strategy building, in healthcare domain, in text mining and pattern identification on the web, in meteorological department, etc. The daily exponential growth of data today has shifted the normal data analytics to new paradigm of Big Data Analytics and Big Data Machine Learning. We need tools to perform online data analysis on streaming data for achieving faster learning and faster response in data analytics as well as maintaining scalability in terms of huge volume of data. SAMOA (Scalable Advanced Massive Online Analysis) is a recent framework in this reference. This paper discusses the architecture of this SAMOA framework and its directory structure. Also it expresses a practical experience of configuring and deployment of the tool for handling massive online analysis on Big Data.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Background
  2.1. Maven Building Tool
  2.2. Standard Directory Structure of Maven
  2.3. GitHub
 3. SAMOA Framework
  3.1. SAMOA Users and Design Goals
  3.2. Usage Perspective Architecture of SAMOA
  3.3. SAMOA Modular Components
 4. Execution of SAMOA Sample Example from the Scratch
  4.1. Installing and Configuring Maven
  4.2. Download SAMOA
  4.3. Execute the Package Build Phase
  4.4. Collect Data Set
  4.5. Execute a Task of SAMOA on a Specific Platform
 5. Conclusion
 6. Future Perspective
 Acknowledgment
 References

키워드

Big Data SAMOA Stream Data Stream Data Analytics Massive Online Analysis Distributed Framework Machine Learning

저자

  • Bakshi Rohit Prasad [ Indian Institute of Information Technology, Allahabad ]
  • Sonali Agarwal [ Indian Institute of Information Technology, Allahabad ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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