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München, 26. - 30. Januar 2015

Konferenz

Big Data + Funktionale Programmierung = skalierbare und korrekte Datenanalytik

Datum:27.01.2015
Uhrzeit:09:00 - 10:30
Vortrag: Di 8.1
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Sprecher:

Datenanalytik auf großen Datenbeständen („Big Data“) ist effizient nur auf verteilten Systemen möglich. Wie kann sie komfortabel, effizient und zuverlässig korrekt implementiert werden? Die funktionale Programmierung hat Systeme produziert, die es Entwicklern erlauben, schnell effiziente Datenanalytik zu implementieren. Der Vortrag gibt eine Einführung in die zu Grunde liegenden Ideen sowie einen Überblick über verfügbare Systeme und zeigt, wie die konkrete Umsetzung von Datenanalytik in diesen Systemen aussieht.

Zielpublikum: Architekten, Entwickler, Entscheider, CIOs, Datenanalytiker
Voraussetzungen: Grundlegendes Verständnis, was MapReduce ist
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Sie lernen:
• verstehen, welche Rolle mathematische Konzepte bei verteilter Datenanalytik hat
• verstehen, wie diese mathematischen Konzepte und funktionale Programmierung zur effizienten und korrekten Implementierung von Datenanalytik beitragen
• einen Grobüberblick über Datenanalytik-Systeme erhalten, die inzwischen erhältlich sind und auf funktionaler Programmierung aufbauen


Ausführliche Beschreibung:
Datenanalytik auf großen Datenbeständen ("Big Data") ist effizient nur auf verteilten Systemen möglich. Wie aber kann verteilte Datenanalytik komfortabel, effizient und vor allem zuverlässig korrekt implementiert werden? MapReduce ist auf viele Aufgabenstellungen anwendbar, die konkrete Umsetzung (z.B. auf Hadoop) ist aber oft umständlich und damit fehleranfällig. Die funktionale Programmierung hat inzwischen Nachfolgesysteme für MapReduce produziert (zum Beispiel Scalding, Summingbird und Spark), die es Entwicklern erlauben, schnell effiziente und vor allem korrekte Datenanalytik zu implementieren. Die Ideen dieser Systeme bauen auf den erweiterten Abstraktionsmöglichkeiten funktionaler Sprachen auf. Außerdem erweitern sie gegenüber MapReduce den Kreis (einfacher!) mathematischer Konzepte, die zur korrekten Implementierung und Optimierung der Analytik-Verfahren beitragen. Der Vortrag gibt eine Einführung in die zugrundeliegenden Ideen, einen Überblick über verfügbare Systeme und zeigt, wie die konkrete Umsetzung von Datenanalytik in diesen Systemen aussieht.