TAILIEUCHUNG - Data Streams Models and Algorithms- P5

Data Streams Models and Algorithms- P5: In recent years, the progress in hardware technology has made it possible for organizations to store and record large streams of transactional data. Such data sets which continuously and rapidly grow over time are referred to as data streams. In addition, the development of sensor technology has resulted in the possibility of monitoring many events in real time. | Multi-Dimensional Analysis of Data Streams Using Stream Cubes 105 high levels such as by region and by quarter of an hour making timely power supply adjustments and handling unusual situations. o One may easily link such multi-dimensional analysis with the online analytical processing of multi-dimensional nonstream data sets. For analyzing the characteristics of nonstream data the most influential methodology is to use data warehouse and OLAP technology 14 11 . With this technology data from different sources are integrated and then aggregated in multi-dimensional space either completely or partially generating data cubes. The computed cubes can be stored in the form of relations or multi-dimensional arrays 1 31 to facilitate fast on-line data analysis. In recent years a large number of data warehouses have been successfully constructed and deployed in applications and data cube has become an essential component in most data warehouse systems and in some extended relational database systems for multidimensional data analysis and intelligent decision support. Can we extend the data cube and OLAP technology from the analysis of static pre-integrated data to that of dynamically changing stream data including time-series data scientific and engineering data and data produced in other dynamic environments such as power supply network traffic stock exchange telecommunication data flow Web click streams weather or environment monitoring The answer to this question may not be so easy since as everyone knows it takes great efforts and substantial storage space to compute and maintain static data cubes. A dynamic stream cube may demand an even greater computing power and storage space. How can we have sufficient resources to compute and store a dynamic stream cube In this chapter we examine this issue and propose an interesting architecture called stream cube for on-line analytical processing of voluminous infinite and dynamic stream data with the following design .

• Phần cứng
• kiến trúc máy tính
• bo mạch chủ
• giáo trình phần cứng máy tính
• vận hành của BIOS
• Cạc mạng
• lắp ráp máy tính
• Trắc nghiệm kiến trúc máy tính
• Bài tập kiến trúc máy tính
• Ôn tập kiến trúc máy tính
• Câu hỏi kiến trúc máy tính
• Tài liệu kiến trúc máy tính
• Đại cương kiến trúc máy tính
• Tổng quan kiến trúc máy tính
• Lịch sử kiến trúc máy tính
• Bài giảng kiến trúc máy tính
• Hệ thống máy tính
• cấu trúc máy tính
• ôn thi môn kiến trúc máy tính
• đề cương kiến trúc máy tính
• tài liệu về kiến trúc máy tính
• tìa liệu về kiến trúc máy tính
• Sách kiến trúc máy tính
• Cấu tạo máy tính
• Đề cương ôn tập kiến trúc máy tính
• Câu hỏi trắc nghiệm kiến trúc máy tính
• Cấu tạo kiến trúc máy tính
• Giáo trình kiến trúc máy tính
• Cấu trúc phần cứng của máy tính
• Kiến trúc Von Neumann
• Cấu trúc của một máy tính hiện đại
• Bộ vi xử lý trung tâm máy tính
• Bộ nguồn máy tính
• Hệ thống kiến trúc máy tính
• Tìm hiểu kiến trúc máy tính
• Lý thuyết kiến trúc máy tính
• Nguyên lý kiến trúc máy tính