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Elasticsearch for big geotemporal data

An exponential growth in the volume and complexity of geospatial data, driven by advances in GPS technology, mobile devices, and Internet of Things (IoT) sensors, has created an urgent need for scalable and efficient solutions for storage and query processing [1]. This paper proposes improvements an...

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Bibliographische Detailangaben
Datum:	2025
Hauptverfasser:	Zhyrenkov, O.S., Doroshenko, A.Yu.
Format:	Artikel
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	PROBLEMS IN PROGRAMMING 2025
Schlagworte:	Elasticsearch geospatial data distributed architecture H3 indexing BKD tree R-tree performance optimization geotemporal data trajectories UDC 004.65 004.652 004.657 004.78
Online Zugang:	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/764
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Назва журналу:	Problems in programming
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Problems in programming

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