<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>
<metadatalist>
	<metadata ReferenceType="Conference Proceedings">
		<identifier>8JMKD3MGPDW34R/3UFEE2E</identifier>
		<repository>sid.inpe.br/mtc-m16d/2019/11.27.18.56</repository>
		<metadatarepository>sid.inpe.br/mtc-m16d/2019/11.27.18.56.02</metadatarepository>
		<site>mtc-m16d.sid.inpe.br 806</site>
		<issn>2179-4847</issn>
		<citationkey>ZiotiQueiFerr:2019:AnFePr</citationkey>
		<author>Zioti, Fabiana,</author>
		<author>Queiroz, Gilberto Ribeiro de,</author>
		<author>Ferreira, Karine Reis,</author>
		<group>DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR</group>
		<group>DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR</group>
		<group>DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR</group>
		<affiliation>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</affiliation>
		<affiliation>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</affiliation>
		<affiliation>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</affiliation>
		<electronicmailaddress>fabi.zioti@gmail.com</electronicmailaddress>
		<electronicmailaddress>gilberto.queiroz@inpe.br</electronicmailaddress>
		<electronicmailaddress>karine.ferreira@inpe.br</electronicmailaddress>
		<title>Análise de ferramentas para processamento de grandes volumes de dados espaço-temporais</title>
		<conferencename>Simpósio Brasileiro de Geoinformática (GEOINFO)</conferencename>
		<year>2019</year>
		<editor>Lisboa Filho, Jugurta,</editor>
		<editor>Monteiro, Antonio Miguel Vieira,</editor>
		<booktitle>Anais do 20º Simpósio Brasileiro de Geoinformática</booktitle>
		<date>11 -13 nov. 2019</date>
		<publisheraddress>São José dos Campos</publisheraddress>
		<publisher>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</publisher>
		<conferencelocation>São José dos Campos</conferencelocation>
		<keywords>geoinformatica.</keywords>
		<abstract>Dados espaciais desempenham um papel crucial em estudos socioambientais para definições de políticas e práticas públicas que diminuam o impacto das atividades humanas sobre o meio ambiente. Atualmente, o grande volume de dados espaço-temporais e de imagens de observação da Terra trazem novos desafios às diversas áreas da ciência, em especial à computação. Neste contexto, esse trabalho apresenta uma an´alise das ferramentas computacionais SpatialHadoop, ST-Hadoop e Geospark para processar grandes volumes de dados espaço-temporais. Essa análise foi realizada através de um experimento com dados produzidos por projetos de monitoramento ambiental do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).</abstract>
		<organization>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</organization>
		<language>pt</language>
		<secondarytype>PRE CN</secondarytype>
		<tertiarytype>short paper</tertiarytype>
		<format>On-line.</format>
		<area>SER</area>
		<size>409 KiB</size>
		<numberoffiles>1</numberoffiles>
		<targetfile>255-260.pdf</targetfile>
		<lastupdate>2019:11.27.18.56.01 sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02 simone</lastupdate>
		<metadatalastupdate>2020:05.19.18.39.01 sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02 simone {D 2019}</metadatalastupdate>
		<mirrorrepository>urlib.net/www/2011/03.29.20.55</mirrorrepository>
		<e-mailaddress>daniela.seki@inpe.br</e-mailaddress>
		<username>simone</username>
		<usergroup>daniela.seki@inpe.br</usergroup>
		<visibility>shown</visibility>
		<transferableflag>1</transferableflag>
		<hostcollection>sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02</hostcollection>
		<documentstage>not transferred</documentstage>
		<copyright>urlib.net/www/2012/11.12.15.19</copyright>
		<rightsholder>originalauthor yes</rightsholder>
		<readpermission>allow from all</readpermission>
		<nexthigherunit>8JMKD3MGPCW/3EQCCU5</nexthigherunit>
		<lasthostcollection>sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02</lasthostcollection>
		<url>http://mtc-m16d.sid.inpe.br/rep-/sid.inpe.br/mtc-m16d/2019/11.27.18.56</url>
	</metadata>
</metadatalist>