Abstrakt. Big Data omfattar insamling, hantering, bearbetning och analys av den enorma mängden data som varierar i typer och förändringar med hög frekvens. Datakomponenten i Big Data har ofta en positionskomponent som en viktig del av den i olika former, såsom postadress, IP-adress (Internet Protocol) och geografisk plats. Om positionskomponenterna i Big Data i stor utsträckning används i lagring, hämtning, analys, bearbetning, visualisering och kunskapsupptäckt (geospatial Big Data) behöver Big Data-systemen vissa typer av tekniker och algoritmer för hantering, analys och delning. Detta dokument beskriver begreppet geospatial hantering av stora data med fokus på att använda typiska och moderna databashanteringssystem. Därefter utvärderas de typiska och moderna typerna av databaser för hantering av geospatiala Big Data baserat på modell för lagring, frågespråk, hantering av uppkopplade data, distributionsmodeller och schemautveckling. Som resultaten av utvärderingarna och riktmärkena i detta dokument visar finns det ingen enda lösning för effektiv hantering av geospatial Big Data och för att utnyttja unika egenskaper hos geospatial Big Data (såsom topologisk, riktnings- och avståndsförhållande) behövs ett polyglot geospatial data persistens system.
På grund av deras komplexitet kräver hanteringen av stora datasystem särskilda tekniker och algoritmer som stöder dataströmning och parallell databehandling REF.
Evaluation of Data Management Systems for Geospatial Big Data
{'venue': 'ICCSA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}