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--- arbeiten:analyse_von_fahrzeugtraces_auf_hadoop [16.08.2016 11:04] – Christian Wolff
+++ arbeiten:analyse_von_fahrzeugtraces_auf_hadoop [01.10.2019 11:14] (aktuell) – Alexander Bazo
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 ---- 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 #
+BetreuerIn_thesisadvisor    : Christian Wolff
-Student                   : Theresa Reiml #
+BearbeiterIn                   : Theresa Reiml
-Professor_thesisprofessor : Christian Wolff #
+ErstgutachterIn_thesisprofessor : Christian Wolff
-Status_thesisstate        : in Bearbeitung #
+ZweitgutachterIn_secondthesisprofessor : N.N.
-Stichworte_thesiskeywords : Cloud, Hadoop, Analyse, Fahrzeug-Traces, Automotive, Big Data #
+Status_thesisstate        : abgeschlossen
-angelegt_dt               : 2016-08-16 #
+Stichworte_thesiskeywords : Cloud, Hadoop, Analyse, Fahrzeug-Traces, Automotive, Big Data
-Beginn_dt                 : 2016-07-01 #
+angelegt_dt               : 2016-08-16
-Anmeldung_dt              : 2016-08-18 #
+Beginn_dt                 : 2016-07-01
-Antrittsvortrag_dt        :  #
+Anmeldung_dt              : 2016-08-18
-Abschlussvortrag_dt       :  #
+Antrittsvortrag_dt        : 2016-09-29
-Ende_dt                   : 2017-02-18 #
+Abschlussvortrag_dt       :
+Abgabe_dt                   : 2017-02-18
+Textlizenz_textlicense : Unbekannt
+Codelizenz_codelicense : Unbekannt
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 * 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