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检索条件"机构=Institute for Parallel Anad Distributed Systems"

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详细简洁

排序：

BRAID a hybrid processing architecture for big data 7

BRAID a hybrid processing architecture for big data

引用

7th International Conference on Data Science, Technology and Applications, DATA 2018

作者： Giebler, Corinna Stach, Christoph Schwarz, Holger Mitschang, Bernhard Institute for Parallel Anad Distributed Systems University of Stuttgart Universitätsstraße 38 StuttgartD-70569 Germany

ISBN: (纸本)9789897583186

The Internet of Things is applied in many domains and collects vast amounts of data. This data provides access to a lot of knowledge when analyzed comprehensively. However, advanced analysis techniques such as predictive or prescriptive analytics require access to both, history data, i. e., long-term persisted data, and real-time data as well as a joint view on both types of data. State-of-the-art hybrid processing architectures for big data-namely, the Lambda and the Kappa Architecture-support the processing of history data and real-time data. However, they lack of a tight coupling of the two processing modes. That is, the user has to do a lot of work manually in order to enable a comprehensive analysis of the data. For instance, the user has to combine the results of both processing modes or apply knowledge from one processing mode to the other. Therefore, we introduce a novel hybrid processing architecture for big data, called BRAID. BRAID intertwines the processing of history data and real-time data by adding communication channels between the batch engine and the stream engine. This enables to carry out comprehensive analyses automatically at a reasonable overhead. Copyright © 2018 by SCITEPRESS-Science and Technology Publications, Lda. All rights reserved.

关键词： Big data

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