Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/61614
Название: Разработка информационной системы сбора и анализа данных метеорологических сервисов на основе технологий Big Data
Авторы: Переплетчиков, В. И.
Носков, В. Ю.
Дата публикации: 2018
Издатель: ООО АМК «День РА»
Библиографическое описание: Переплетчиков В. И. Разработка информационной системы сбора и анализа данных метеорологических сервисов на основе технологий Big Data / В. И. Переплетчиков, В. Ю. Носков // Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве : сборник докладов VII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных (TИМ’2018) с международным участием (Екатеринбург, 17–18 мая 2018 г.). – Екатеринбург: ООО АМК «День РА», 2018. – С. 487-493.
Аннотация: The report discusses the development of a system of analysis and comparison of the accuracy of forecasts provided by on-line weather services using Big Data technologies. Weather and climate have long been economic categories. Each year, natural disasters claim about 250,000 lives and damage to property amounts to between $ 50 billion and $ 100 billion. However, world statistics show that if you trust hydrometeorological information and respond adequately to it, you can prevent from 30 to 40 % of losses and completely avoid human casualties. The use of meteorological information in aviation, energy, construction, fishing and navigation, agriculture has a particularly noticeable economic effect. Improved forecast accuracy reduces the risk of death in natural disasters and more effectively prevents economic and physical damage. Big Data − a set of approaches, tools and methods for processing structured and unstructured data of huge volumes and a significant variety to obtain human-perceived results, effective in conditions of continuous growth, distribution across multiple nodes of the computer network.
В докладе рассматривается разработка системы анализа и сравнения точности прогнозов, предоставляемых он-лайн погодными сервисами с помощью технологий Big Data. Погода и климат давно стали категориями экономическими. Каждый год стихийные бедствия уносят около 250 000 человеческих жизней, размер ущерба, наносимого имуществу, лежит в пределах 50-100 млрд. долларов США. Но мировая статистика показывает: если доверять гидрометеорологической информации и адекватно на нее реагировать, то можно предотвратить от 30 до 40 % потерь и полностью избежать человеческих жертв. Особенно заметный экономический эффект дает использование метеорологической информации в авиации, энергетике, строительстве, рыболовстве и судоходстве, сельском хозяйстве. Повышение точности прогноза позволяет уменьшить вероятность смертельных случаев во время стихийных бедствий и эффективнее предотвращать экономический и материальный ущерб. Big Data – совокупность подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов, эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети.
Ключевые слова: BIG DATA
APACHE HADOOP
MAPREDUCE
CDH
APACHE HIVE
APACHE PIG
HDFS
CLOUDERA
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/61614
Конференция/семинар: VII Всероссийская научно-практическая конференциия студентов, аспирантов и молодых учёных «Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве» (ТИМ’2018) с международным участием
Дата конференции/семинара: 17.05.2018-18.05.2018
ISBN: 978-5-9908685-4-1
Источники: Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве (ТИМ'2018) . — Екатеринбург, 2018
Располагается в коллекциях:Конференции, семинары

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
tim_2018_094.pdf559,37 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.