Data-intensive architecture for scientific knowledge discovery
Data-intensive architecture for scientific knowledge discovery
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用于科学知识发现的数据密集型架构
DOI：
10.1007/s10619-012-7105-3
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发表时间：
2012
影响因子：
1.2
通讯作者：
Atkinson M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Atkinson M
本文提出了一种数据密集型体系结构，展示了支持来自广泛应用领域的应用程序的能力，并支持定义，设计和执行数据密集型处理任务所涉及的不同类型的用户。介绍了原型体系结构，并解释了DISPEL作为规范语言的关键作用。该体系结构促进了对分布式和异构数据的探索和利用，并跨越了从数据准备到分析、评估和重复的完整知识发现过程。结构评估包括天文学、宇宙学、水文学、功能遗传学、成像处理和地震学的大规模应用。
This paper presents a data-intensive architecture that demonstrates the ability to support applications from a wide range of application domains, and support the different types of users involved in defining, designing and executing data-intensive processing tasks. The prototype architecture is introduced, and the pivotal role of DISPEL as a canonical language is explained. The architecture promotes the exploration and exploitation of distributed and heterogeneous data and spans the complete knowledge discovery process, from data preparation, to analysis, to evaluation and reiteration. The architecture evaluation included large-scale applications from astronomy, cosmology, hydrology, functional genetics, imaging processing and seismology.
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