Show simple item record

Author
dc.contributor.author
Olasz, Angéla 
Availability Date
dc.date.accessioned
2018-05-22T14:59:16Z
Availability Date
dc.date.available
2018-05-22T14:59:16Z
Release
dc.date.issued
2018
uri
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10831/37943
Abstract
dc.description.abstract
A Big Data technológiák által kínált megoldási lehetőségek a nagy tömegű heterogén adatok feldolgozására a térinformatikai és távérzékelési (beleértve a fotogrammetriát is) alkalmazásokban kiaknázatlan lehetőséget jelentenek. Ahhoz, hogy a rendelkezésre álló lehetőségeket kihasználva értéknövelt termékeket, szolgáltatásokat tudjunk előállítani és közzétenni, értékesíteni, elkerülhetetlen az új technológiák alkalmazása és adaptálása, szakterület-specifikus megoldásokkal történő kiegészítése. A cikk első felében áttekintettem a Big Data fogalmait és létrehoztam a fogalmak közös elemeit, áttekintettem az adatforrásait. Kitértem Térbeli Big Data meghatározására, megfogalmaztam annak komplex definícióját, valamint meghatároztam a feldolgozására alkalmas rendszer infrastrukturális és algoritmikus elvárásait. Az alkalmazott infrastrukturális megoldások közül kiemelten ismertettem a felhőalapú számítási környezetet. A cikk második felében áttekintettem a Big Analitika és a Térbeli Big Analitika eszközrendszerét és különbségeit. Ismertettem néhány Térbeli Big Analitika képfeldolgozó eljárást, és felvázoltam párhuzamosíthatóságuk nehézségi fokát.hu_HU
Language
dc.language.iso
magyarhu_HU
Title
dc.title
Hogyan lesz térbeli a Big Data?hu_HU
Version
dc.description.version
megjelent változathu_HU
Language
dc.language.rfc3066
hun
Rights
dc.rights.holder
Magyar Földmérési, Térképészeti és Távérzékelési Társasághu_HU
Abstract in English
dc.description.abstracteng
This paper presents the Big Data phenomenon, introduces the importance of new processing techniques to provide solutions to handle Big Data and Geospatial Big Data. Recently, volume and variety of available data are evolving as never before, exceeding the capabilities of traditional algorithm performance and hardware/software environment in the aspect of data management and computation (Manyika et al., 2011; IDC, 2012; Evans and Hagen, 2013). Hence, improved efficiency is required to exploit the available information derived from Geospatial Big Data. Consequently, geospatial analysis needs to be reformed to exploit the capabilities of current and emerging computing environments via new data management and processing concepts. To understand the evaluation of the techniques, the differences and the requirements we need to go in deep into the Big Data solutions (including data, analytics and infrastructure, computing background). Existing Big Data definitions are provided and summarized within a figure to serve a complex perspective. After giving summary of existing Geospatial Big Data definitions I have provided my complex, synthetized version. Geospatial Big Analytics are introduced focusing on image processing algorithms (local, focal, zonal, and global) and their parallelization aspects.hu_HU
Doi ID
dc.identifier.doi
https://doi.org/10.30921/GK.70.2018.1.4
Issue Number
dc.identifier.issue
1hu_HU
Journal
dc.identifier.jtitle
Geodézia és Kartográfiahu_HU
Last Page
dc.identifier.lpage
33hu_HU
First Page
dc.identifier.spage
25hu_HU
Volume Number
dc.identifier.volume
70. évf.hu_HU
access
dc.rights.access
hozzáférhetőhu_HU
Subtitle
dc.title.subtitle
Nagy méretű téradatok elosztott feldolgozásahu_HU
Class
dc.type.genre
publikáció/alkotáshu_HU
Type
dc.type.resrep
tudományoshu_HU
Author
dc.contributor.inst
ELTE szervezeti egységen kívülihu_HU
Type
dc.type.type
folyóiratcikkhu_HU
Release Date
dc.description.issuedate
2018hu_HU


Files in this item

Hogyan lesz térbeli a Big Data?
 

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record