Meteorological Data Analysis Using MapReduce
المؤلفون المشاركون
Fang, Wei
Sheng, V. S.
Wen, XueZhi
Pan, Wubin
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-02-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In the atmospheric science, the scale of meteorological data is massive and growing rapidly.
K-means is a fast and available cluster algorithm which has been used in many fields.
However, for the large-scale meteorological data, the traditional K-means algorithm is not capable enough to satisfy the actual application needs efficiently.
This paper proposes an improved MK-means algorithm (MK-means) based on MapReduce according to characteristics of large meteorological datasets.
The experimental results show that MK-means has more computing ability and scalability.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fang, Wei& Sheng, V. S.& Wen, XueZhi& Pan, Wubin. 2014. Meteorological Data Analysis Using MapReduce. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050481
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fang, Wei…[et al.]. Meteorological Data Analysis Using MapReduce. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050481
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fang, Wei& Sheng, V. S.& Wen, XueZhi& Pan, Wubin. Meteorological Data Analysis Using MapReduce. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050481
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050481
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر