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Aktuelle Lehrveranstaltungen Ralf Krause

Lehrveranstaltungen

Sommersemester 2020

Studentische Abschlussarbeiten

Bachelorarbeiten

  • Out of Order Processing (Bachelor Thesis)
    In der Datenstromverarbeitung geht man in der Regel davon aus, dass die Daten geordnet ankommen. Leider trifft dies in der Realität nicht immer so zu. In den vergangenen Jahren sind eine Reihe von Ansätzen entwickelt worden, die eine sog. out-of-Order-Verarbeitung erlauben. In dieser Arbeit sollen unterschiedliche Ansätze aus der Literatur untersucht und bzgl. ihrer Eignung bewertet werden. Anschließend soll eine Umsetzung/Anpassung und Evaluation im DSMS Odysseus erfolgen.

    Literatur z.B.:
    https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1453890
  • Verbesserung der Planabschätzung durch die Integration manueller Quelleninformationen für Datenströme in Odysseus (Bachelor Thesis)
    Bei der Überführung von Anfragen in Ausführungspläne kann die Reihenfolge der Operatoren entscheident sein (Join-Order. Zur Entscheidung benötigt das Anfrageprozessor Informationen über die beteiligten Quellen. In Datenstromsystemen liegen oft wenige bis keine Informationen über die Quellen vor oder sind für den Anfrageprozessor nicht nutzbar.

    In dieser Arbeit soll ein Ansatz entwickelt werden, diese Beschreibungen manuell in den Prozess zu integrieren um auf diese Weise bessere Pläne zu genieren. Das Konzept soll in Odysseus implementiert und evaluiert werden.
  • Debuggen von Stream-Anwendungen mit Odysseus (Bachelor Thesis)
    Datenstromverarbeitung erfolgt in der Regel durch die Aneinanderreihung von Operatoren. Ähnlich wie bei der Entwicklung in höheren Programmiersprachen können hier aber zur Laufzeit unerwartete Fehler auftreten. In dieser Arbeit soll ein Werkzeug entwickelt werden, welches ähnlich zu Debuggern in Programmiersprachen das Debuggen von Anfragen in Odysseus ermöglicht.
  • Sprache für Apache Flink Anfragen in Odysseus (Bachelor Thesis)
    Apache Flink kommt Odysseus (im Vergleich zu anderen Systemen) relativ nah. Um uns aber besser mit Flink vergleichen zu können, wäre es interessant, Flink-Anfragen in Odysseus formulieren zu können. Beispiel: // Stream of (sensorId, carCnt) val vehicleCnts: DataStream[(Int, Int)] = ... val tumblingCnts: DataStream[(Int, Int)] = vehicleCnts // key stream by sensorId .keyBy(0) // tumbling time window of 1 minute length .timeWindow(Time.minutes(1)) // compute sum over carCnt .sum(1) val slidingCnts: DataStream[(Int, Int)] = vehicleCnts .keyBy(0) // sliding time window of 1 minute length and 30 secs trigger interval .timeWindow(Time.minutes(1), Time.seconds(30)) .sum(1) (Quelle: http://flink.apache.org/) Aspekte: - Punkt-Notation - Reihenfolge von Parametern - Zugriff auf Parameter über Index - Integration mit xText
  • Data Provenance in Odysseus (Bachelor Thesis, Master Thesis)
    Data Provenance meint den Ursprung eines Datums/Events. Es soll demnach möglich sein, in einem Datenstrommanagementsystem ein Ausgabedatum/-event bis hin zu den Eingabedaten/Events, die zu seiner Existenz beigetragen haben, zurückzuverfolgen. Dies ist vor allem für Diagnosen, Debugging aber auch für eine Transparenz gegenüber Nutzern wichtig.

Masterarbeiten

  • Data Provenance in Odysseus (Bachelor Thesis, Master Thesis)
    Data Provenance meint den Ursprung eines Datums/Events. Es soll demnach möglich sein, in einem Datenstrommanagementsystem ein Ausgabedatum/-event bis hin zu den Eingabedaten/Events, die zu seiner Existenz beigetragen haben, zurückzuverfolgen. Dies ist vor allem für Diagnosen, Debugging aber auch für eine Transparenz gegenüber Nutzern wichtig.
Webmaxv0ster/t1k (marcclrfo.gscxmqrawundecmzker@ulsolsh.de) (Stand: 03.07.2020)