A novel true-real-time spatiotemporal data stream processing framework
المؤلفون المشاركون
المصدر
Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology
العدد
المجلد 8، العدد 3 (30 سبتمبر/أيلول 2022)، ص ص. 256-270، 15ص.
الناشر
جامعة الأميرة سمية للتكنولوجيا
تاريخ النشر
2022-09-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The ability to interpret spatiotemporal data streams in real time is critical for a range of systems.
However, processing vast amounts of spatiotemporal data out of several sources, such as online traffic, social platforms, sensor networks and other sources, is a considerable challenge.
The major goal of this study is to create a framework for processing and analyzing spatiotemporal data from multiple sources with irregular shapes, so that researchers can focus on data analysis instead of worrying about the data sources' structure.
We introduced a novel spatiotemporal data paradigm for true-real-time stream processing, which enables high-speed and low- latency real-time data processing, with these considerations in mind.
A comparison of two state-of-the-art real- time process architectures was offered, as well as a full review of the various open-source technologies for real- time data stream processing and their system topologies were also presented.
Hence, this study proposed a brand-new framework that integrates Apache Kafka for spatiotemporal data ingestion, Apache Flink for true- real-time processing of spatiotemporal stream data, as well as machine learning for real-time predictions and Apache Cassandra at the storage layer for distributed storage in real time.
The proposed framework was compared with others from the literature using the following features: Scalability (Sc), prediction tools (PT), data analytics (DA), multiple event types (MET), data storage (DS), Real-time (Rt) and performance evaluation (PE) stream processing (SP) and our proposed framework provided the ability to handle all of these tasks.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Angbera, Ature& Chan, Huah Yong. 2022. A novel true-real-time spatiotemporal data stream processing framework. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology،Vol. 8, no. 3, pp.256-270.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1435890
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Angbera, Ature& Chan, Huah Yong. A novel true-real-time spatiotemporal data stream processing framework. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology Vol. 8, no. 3 (Sep. 2022), pp.256-270.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1435890
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Angbera, Ature& Chan, Huah Yong. A novel true-real-time spatiotemporal data stream processing framework. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology. 2022. Vol. 8, no. 3, pp.256-270.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1435890
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 268-270
رقم السجل
BIM-1435890
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