Abstract-Discovering rätt dataset på ett effektivt sätt är avgörande för effektiva simuleringar i atmosfärsvetenskaper. Jämfört med textbaserade webbdokument innehåller många av de stora vetenskapliga datamängderna binära eller numeriskt kodade data som är svåra att upptäcka genom de populära sökmotorerna. Inom atmosfärsvetenskapen har det skett en betydande ökning av det offentliga datahostinget. Förmågan att indexera och söka har dock begränsats av de metadata som tillhandahålls av datavärden. Vi har utvecklat en infrastruktur -Atmospheric Data Discovery System (ADDS) - som ger en effektiv dataupptäcktsmiljö för observationsdatauppsättningarna i atmosfärsvetenskaperna. För att stödja komplexa frågefunktioner extraherar och indexerar vi automatiskt finkorniga metadata. Datauppsättningar indexeras baserat på periodisk krypning av populära webbplatser och filer som begärts av användarna. Användare får komma åt undergrupper av en stor datauppsättning genom vår dataanpassningsfunktion. Vår prototyp har implementerats baserat på MapReduce-ramverket. Vårt fokus är den övergripande arkitekturen, datasubseting systemet, och en prestandautvärdering av vårt system.
Inom atmosfärsvetenskapen, Pallickara et al. REF har föreslagit att det atmosfäriska datasystemet (ADDS) ska indexera och söka observationsdata.
Towards efficient data search and subsetting of large-scale atmospheric datasets
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}