In diesem Vortrag wird gezeigt, wie große Mengen von Daten, zum Beispiel von Sensoren, verarbeitet und gespeichert werden können.
Für die Persistenz der Time-Series-Daten eignet sich Cassandra hervorragend, für die Verarbeitung wird Spark verwendet. Betrachtet wird dabei die Datenmodellierung für Time-Series-Daten in Cassandra, die Window- sowie Stateful-Verarbeitung in Spark und schließlich die Verbindung beider Tools. 50 Prozent der Zeit wird in der IDE verbracht!
Skills
Basiswissen einer Programmiersprache
Lernziele
Nach diesem Vortrag können die Teilnehmer abschätzen, in welcher Form Spark und Cassandra sie bei der Bewältigung der großen Datenmengen im IoT-Umfeld unterstützen können.
// Referent
// Matthias Niehoff
Matthias Niehoff arbeitet als IT-Consultant bei der codecentric AG in Karlsruhe. Dort beschäftigt er sich insbesondere mit Big-Data- und Streaming-Anwendungen auf Basis von Apache Cassandra und Apache Spark. Dabei verliert er aber auch andere Tools und Werkzeuge im Big-Data-Bereich nicht aus dem Auge. Matthias teilt seine Erfahrungen auf Konferenzen, Meetups und Usergroup-Treffen.