arbeiten:analyse_von_fahrzeugtraces_auf_hadoop

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arbeiten:analyse_von_fahrzeugtraces_auf_hadoop [16.08.2016 11:04] Christian Wolffarbeiten:analyse_von_fahrzeugtraces_auf_hadoop [20.09.2017 08:57] – [Data-Entry] Christian Wolff
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 ---- dataentry StudentischeArbeit ---- ---- dataentry StudentischeArbeit ----
-Thema                     : Prototypische Umsetzung und Evaluierung einer cloudbasierten Applikation zur Analyse von Fahrzeugtraces auf Hadoop  +Thema                     : Prototypische Umsetzung und Evaluierung einer cloudbasierten Applikation zur Analyse von Fahrzeugtraces auf Hadoop 
-Art_thesistypes           : BA #  +Art_thesistypes           : MA 
-Betreuer_thesisadvisor    : Christian Wolff  +Betreuer_thesisadvisor    : Christian Wolff 
-Student                   : Theresa Reiml  +Student                   : Theresa Reiml 
-Professor_thesisprofessor : Christian Wolff  +Professor_thesisprofessor : Christian Wolff 
-Status_thesisstate        : in Bearbeitung #  +Status_thesisstate        : abgeschlossen 
-Stichworte_thesiskeywords : Cloud, Hadoop, Analyse, Fahrzeug-Traces, Automotive, Big Data  +Stichworte_thesiskeywords : Cloud, Hadoop, Analyse, Fahrzeug-Traces, Automotive, Big Data 
-angelegt_dt               : 2016-08-16  +angelegt_dt               : 2016-08-16 
-Beginn_dt                 : 2016-07-01  +Beginn_dt                 : 2016-07-01 
-Anmeldung_dt              : 2016-08-18  +Anmeldung_dt              : 2016-08-18 
-Antrittsvortrag_dt        :  #  +Antrittsvortrag_dt        : 2016-09-29 
-Abschlussvortrag_dt       :  #  +Abschlussvortrag_dt       :  
-Ende_dt                   : 2017-02-18 +Ende_dt                   : 2017-02-18
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 +
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 * Konzeption: * Konzeption:
 +  * Parallelisierung der Datenvorverarbeitung
 +  * Design Datenbankschema
 +  * Parallelisierung der Analyse
  
-** Parallelisierung der Datenvorverarbeitung +* Umsetzung: 
- +  Setup der Infrastruktur Hadoop als Testumgebung während der Entwicklung 
-o   Design Datenbankschema +  Erstellung der Hive Datenbankschemata für Ein- und Ausgabedaten 
- +  Parallelisierung der Datenvorverarbeitung 
-o   Parallelisierung der Analyse +  Persistieren der Analyseergebnisse in der Hive Datenbank 
- +  Parallelisierung des Analyse 
--        Umsetzung: +  Kommandozeileninterface
- +
-o   Setup der Infrastruktur Hadoop als Testumgebung während der Entwicklung +
- +
-o   Erstellung der Hive Datenbankschemata für Ein- und Ausgabedaten +
- +
-o   Parallelisierung der Datenvorverarbeitung +
- +
-o   Persistieren der Analyseergebnisse in der Hive Datenbank +
- +
-o   Parallelisierung des Analyse +
- +
-o   Kommandozeileninterface +
- +
--        Evaluation: +
- +
-o   Performancetests spezifizierter Datenmengen auf Hadoop Cluster+
  
-o   Performancevergleich zu herkömmlicher Datenvorverarbeitung+* Evaluation: 
 +  * Performancetests spezifizierter Datenmengen auf Hadoop Cluster 
 +  * Performancevergleich zu herkömmlicher Datenvorverarbeitung