Emma in Action: Deklarative Datenflüsse für Skalierbare Datenanalyse
dc.contributor.author | Alexandrov, Alexander | |
dc.contributor.author | Krastev, Georgi | |
dc.contributor.author | Louis, Bernd | |
dc.contributor.author | Salzmann, Andreas | |
dc.contributor.author | Markl, Volker | |
dc.contributor.editor | Mitschang, Bernhard | |
dc.contributor.editor | Nicklas, Daniela | |
dc.contributor.editor | Leymann, Frank | |
dc.contributor.editor | Schöning, Harald | |
dc.contributor.editor | Herschel, Melanie | |
dc.contributor.editor | Teubner, Jens | |
dc.contributor.editor | Härder, Theo | |
dc.contributor.editor | Kopp, Oliver | |
dc.contributor.editor | Wieland, Matthias | |
dc.date.accessioned | 2017-06-20T20:24:45Z | |
dc.date.available | 2017-06-20T20:24:45Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.description.abstract | Schnittstellen zur Programmierung paralleler Datenflüsse, die auf Funktionen höherer Ordnung (wie map und reduce) basieren, sind in den letzten zehn Jahren durch Systeme wie Apache Hadoop, Apache Flink und Apache Spark populär geworden. Im Gegensatz zu SQL werden solche Programmierschnittstellen in Form eingebetteter Domänenspezifischer Sprachen (eDSLs) realisiert. Im Kern jeder eDSL steht ein dedizierter Typ, der verteilte Datenmengen repräsentiert und Berechnungen auf ihnen ermöglicht, wie z.B. DataSet in Flink oder RDD in Spark. Aufgrund der Integration von eDSLs in einer generischen Programmierumgebung (Java, Scala, oder Python) stellen sie eine flexiblere Alternative zu klassischen Ansätzen (z.B. SQL) dar, um gängige Aufgaben (z.B. ETL-Prozesse) in einer skalierbaren, Cloud-basierten Infrastruktur zu implementieren. | de |
dc.identifier.isbn | 978-3-88579-659-6 | |
dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
dc.language.iso | de | |
dc.publisher | Gesellschaft für Informatik, Bonn | |
dc.relation.ispartof | Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) | |
dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-265 | |
dc.title | Emma in Action: Deklarative Datenflüsse für Skalierbare Datenanalyse | de |
dc.type | Text/Conference Paper | |
gi.citation.endPage | 610 | |
gi.citation.startPage | 609 | |
gi.conference.date | 6.-10. März 2017 | |
gi.conference.location | Stuttgart | |
gi.conference.sessiontitle | Demo Program |
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