dataACRON, Big Data Analytics for Time Critical Mobility Forecasting, H2020

Impact ◽  
2017 ◽  
Vol 2017 (5) ◽  
pp. 75-77
Author(s):  
George Vouros
2021 ◽  
Author(s):  
Saravanan A.M. ◽  
K. Loheswaran ◽  
G. Naga Rama Devi ◽  
Karuppathal R ◽  
C Balakrishnan ◽  
...  

Abstract Increasing of humanity and development of Internet resources, storage size is growing with each day, whereby digital records are accessible in clouds of an exploratory format. The immediate future of Big Data is coming shortly for almost all other sectors. Big data can aid in the metamorphosis of significant company operations by offering a recommended and reliable overview of available data. Big data has also figured prominently in the detection of violence. Present framework for designing Big data implementations is capable of processing vast quantities of data through Big data analytics using collections of computing devices together to execute complex processing. Furthermore, existing technologies have not been built to fulfil the specifications of time-critical application areas and are far more oriented on real applications than on time-critical ones. This paper proposes the lightweight architecture called Yet Another Resource Negotiator (YARN), which focuses on the concept of a time-critical big-data system from the perspective of specifications and analyses the essential principles of several common big-data implementations. YARN as the normal computational framework to help MapReduce and another application instances within that Hadoop cluster. YARN requires multiple programs to execute concurrently on a constitutive common server and assent programs to delegate services depending on need. The final evaluation is accompanied by problems stemming from infrastructure and services that serve applications, recommend frameworkand provide preliminary efficiency behaviours that often contribute system impacts to implementation reliability.


2019 ◽  
Vol 54 (5) ◽  
pp. 20
Author(s):  
Dheeraj Kumar Pradhan

2020 ◽  
Vol 49 (5) ◽  
pp. 11-17
Author(s):  
Thomas Wrona ◽  
Pauline Reinecke

Big Data & Analytics (BDA) ist zu einer kaum hinterfragten Institution für Effizienz und Wettbewerbsvorteil von Unternehmen geworden. Zu viele prominente Beispiele, wie der Erfolg von Google oder Amazon, scheinen die Bedeutung zu bestätigen, die Daten und Algorithmen zur Erlangung von langfristigen Wettbewerbsvorteilen zukommt. Sowohl die Praxis als auch die Wissenschaft scheinen geradezu euphorisch auf den „Datenzug“ aufzuspringen. Wenn Risiken thematisiert werden, dann handelt es sich meist um ethische Fragen. Dabei wird häufig übersehen, dass die diskutierten Vorteile sich primär aus einer operativen Effizienzperspektive ergeben. Strategische Wirkungen werden allenfalls in Bezug auf Geschäftsmodellinnovationen diskutiert, deren tatsächlicher Innovationsgrad noch zu beurteilen ist. Im Folgenden soll gezeigt werden, dass durch BDA zwar Wettbewerbsvorteile erzeugt werden können, dass aber hiermit auch große strategische Risiken verbunden sind, die derzeit kaum beachtet werden.


2019 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 273-277
Author(s):  
Ajay Kumar Bharti ◽  
Neha Verma ◽  
Deepak Kumar Verma

2017 ◽  
Vol 49 (004) ◽  
pp. 825--830
Author(s):  
A. AHMED ◽  
R.U. AMIN ◽  
M. R. ANJUM ◽  
I. ULLAH ◽  
I. S. BAJWA

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