Distributed FoodBroker: Skalierbare Generierung graphbasierter Geschäftsprozessdaten
| dc.contributor.author | Kemper, Stephan | |
| dc.contributor.author | Petermann, André | |
| dc.contributor.author | Junghanns, Martin | |
| 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 | 2017-06-21T11:24:36Z | |
| dc.date.available | 2017-06-21T11:24:36Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description.abstract | Graphen eignen sich zur Modellierung und Analyse komplexer Zusammenha ̈nge zwischen beliebi- gen Objekten. Eine mo ̈gliche Anwendung ist die graphbasierte Analyse von Gescha ̈ftsprozessen. Fu ̈r die Entwicklung und Evaluierung entsprechener Analysetools werden Datensa ̈tze beno ̈tigt. Food- Broker ist ein Datengenerator, welcher vordefinierte Gescha ̈ftsprozesse simuliert und die Daten in Form von Graphen lokal auf einem Rechner erzeugt. Um Graphen beliebiger Gro ̈ßer erstellen zu ko ̈nnen, zeigen wir in diesem Beitrag wie FoodBroker mit Hilfe der Open-Source-Frameworks GRADOOP und Apache Flink auf verteilten Systemen implementiert werden kann. | en |
| dc.identifier.isbn | 978-3-88579-660-2 | |
| dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
| dc.relation.ispartof | Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband | |
| dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-266 | |
| dc.subject | Datengenerierung | |
| dc.subject | Gescha ̈ftsprozesse | |
| dc.subject | Verteilte Systeme | |
| dc.subject | Gradoop | |
| dc.subject | Apache Flink | |
| dc.title | Distributed FoodBroker: Skalierbare Generierung graphbasierter Geschäftsprozessdaten | en |
| dc.type | Text/Conference Paper | |
| gi.citation.endPage | 110 | |
| gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
| gi.citation.startPage | 105 | |
| gi.conference.date | 6.-10. März 2017 | |
| gi.conference.location | Stuttgart | |
| gi.conference.sessiontitle | Workshop Big (and small) Data in Science and Humanities (BigDS17) |
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