Volltextdatei(en) in REPOSIT vorhanden Open Access
DC ElementWertSprache
dc.contributor.advisorZukunft, Olaf-
dc.contributor.authorBruhns, Jannik-
dc.date.accessioned2022-02-22T11:36:21Z-
dc.date.available2022-02-22T11:36:21Z-
dc.date.created2019-06-24-
dc.date.issued2022-02-22-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12738/12487-
dc.description.abstractDas Große Thema in der Informatik ist zur Zeit der Bereich der „Künstlichen Intelligenz“, ein Teilbereich aus diesem ist das „Maschinelle Lernen“. Die Open Source Big Data Frameworks Apache Flink und Apache Spark bieten verschiedene Bibliotheken und Schnittstellen an, unter anderem für Machine Learning. In dieser Thesis soll herausgefunden werden, welches Framework sich für welchen Einsatz besser eignet. Das Experiment zeigte, dass Apache Flink einen leichten Performance Vorteil in bestimmten Versuchen gegenüber Apache Spark gezeigt hat.de
dc.description.abstractAt the moment the big topic in computer science is "‘Artficial Intelligence"’, a subsection of this is "‘Machine Learning"’. The open source Big Data Frameworks Apache Flink and Apache Spark ffer various libraries and interfaces such as machine learning. In this thesis the intent is to find out which framework is better for which assignment. The experiment showed that Apache Flink has a slighty performance advantage in certain attempts compared to Apache Spark.en_US
dc.language.isodeen_US
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/-
dc.subjectApache Flinken_US
dc.subjectApache Sparken_US
dc.subjectMachine Learningen_US
dc.subjectMLliben_US
dc.subjectSpark MLen_US
dc.subject.ddc004: Informatiken_US
dc.titleMachine Learning im Big Data Umfeld – Experimenteller Vergleich von Apache Flink und Apache Sparken_US
dc.typeThesisen_US
openaire.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
thesis.grantor.departmentFakultät Technik und Informatiken_US
thesis.grantor.departmentDepartment Informatiken_US
thesis.grantor.universityOrInstitutionHochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburgen_US
tuhh.contributor.refereeSteffens, Ulrike-
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18302-reposit-140746-
tuhh.oai.showtrueen_US
tuhh.publication.instituteFakultät Technik und Informatiken_US
tuhh.publication.instituteDepartment Informatiken_US
tuhh.type.opusBachelor Thesis-
dc.type.casraiSupervised Student Publication-
dc.type.dinibachelorThesis-
dc.type.driverbachelorThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen_US
dc.type.thesisbachelorThesisen_US
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.dnb.statusdomain-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
item.fulltextWith Fulltext-
item.grantfulltextopen-
item.openairetypeThesis-
item.creatorGNDBruhns, Jannik-
item.languageiso639-1de-
item.creatorOrcidBruhns, Jannik-
item.cerifentitytypePublications-
item.advisorGNDZukunft, Olaf-
Enthalten in den Sammlungen:Theses
Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat
Bachelorarbeit Jannik Bruhns.pdf2.07 MBAdobe PDFÖffnen/Anzeigen
Zur Kurzanzeige

Seitenansichten

178
checked on 07.07.2024

Download(s)

361
checked on 07.07.2024

Google ScholarTM

Prüfe

HAW Katalog

Prüfe

Feedback zu diesem Datensatz


Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.