Big data is a collection of data sets so large and complex that it is difficult to deal with using traditional data processing algorithms and models. The challenges include acquisition, storage, searching, sharing, transferring, analysis and visualization. Scientists regularly encounter limitations due to large data sets in many areas,such as geosciences and remote sensing, complex physics simulations, and biological and environmental research. The three Vs (volume, variety, and velocity) are three defining properties or dimensions of big data. Volume refers to the amount of data, variety refers to the number of types of data,and velocity refers to the speed of data processing. According to the 3Vs model, the challenges of big data result from the expansion of all three properties, rather than just the volume alone. With the fast increments of the volume or dimensions of data sets, researchers in different areas face different problems when they want to deal with big data using traditional methods. In the remote sensing application area, the size of data sets is growing, in part because they are increasingly being acquired and gathered by many different satellite sensors with different resolution and different spectral characteristics.More importantly,the data is often from along-term sequence image and a large area of the earth’s surface.
Big data is a collection of data sets so large and complex that it is difficult to deal with using traditional data processing algorithms and models. The challenges include acquisition, storage, searching, sharing, transferring, analysis and visualization. Scientists regularly encounter limitations due to large data sets in many areas,such as geosciences and remote sensing, complex physics simulations, and biological and environmental research. The three Vs (volume, variety, and velocity) are three defining properties or dimensions of big data. Volume refers to the amount of data, variety refers to the number of types of data,and velocity refers to the speed of data processing. According to the 3Vs model, the challenges of big data result from the expansion of all three properties, rather than just the volume alone. With the fast increments of the volume or dimensions of data sets, researchers in different areas face different problems when they want to deal with big data using traditional methods. In the remote sensing application area, the size of data sets is growing, in part because they are increasingly being acquired and gathered by many different satellite sensors with different resolution and different spectral characteristics.More importantly,the data is often from along-term sequence image and a large area of the earth’s surface.
การแปล กรุณารอสักครู่..
ใหญ่ข้อมูลคือชุดของชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากและซับซ้อน นั่นคือระดับศาสนาจึงจัดการกับโดยใช้ขั้นตอนวิธีการประมวลผลข้อมูลและรูปแบบ ความท้าทายรวมถึงการจัดเก็บ , ค้นหา , การแบ่งปัน , การโอน , การวิเคราะห์และการสร้างภาพ นักวิทยาศาสตร์ประจำพบข้อจำกัดเนื่องจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในหลายพื้นที่ เช่น ธรณี และการรับรู้จากระยะไกล , จำลองฟิสิกส์ที่ซับซ้อน และ ชีวภาพ และการวิจัยด้านสิ่งแวดล้อม 3 vs ( หมวด วาไรตี้ และความเร็ว ) สาม de จึงหนิงคุณสมบัติหรือขนาดของข้อมูลใหญ่ หมวด หมายถึง ปริมาณของข้อมูลที่หลากหลาย หมายถึงจำนวนของประเภทของข้อมูล และความเร็ว หมายถึง ความเร็วของการประมวลผลข้อมูล ตามไป 3vs รูปแบบ , ความท้าทายของข้อมูลผลใหญ่ จากการขยายตัวของทั้งสามคุณสมบัติมากกว่าแค่เสียงอย่างเดียว กับการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของปริมาณหรือขนาดของชุดข้อมูล นักวิจัยในพื้นที่ต่างเผชิญปัญหาที่แตกต่างกันเมื่อพวกเขาต้องการที่จะจัดการกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้วิธีการแบบดั้งเดิม ในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการสำรวจระยะไกล พื้นที่ขนาดของชุดข้อมูลเพิ่มขึ้น ส่วนหนึ่งเป็นเพราะพวกเขามีมากขึ้นการซื้อและรวบรวม โดยเซ็นเซอร์ดาวเทียมที่แตกต่างกันมากกับความละเอียดที่แตกต่างกันและลักษณะสเปกตรัมที่แตกต่างกัน ที่สำคัญ ข้อมูลมักเป็นจากตามลำดับระยะภาพและพื้นที่ขนาดใหญ่ของพื้นผิวโลก
การแปล กรุณารอสักครู่..