Installation und Anwendung einer Support Vector Machine: Hadoop MapReduce erläutert

Thorsten Kalweit

jul 2017 · GRIN Verlag

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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Zielsetzung dieser Arbeit ist es, strukturierte Qualitätsberichte des gemeinsamen Bundesausschusses (G-BA) von Krankenhäusern im Dateiformat XML mithilfe des Frameworks und Programmiermodels Hadoop MapReduce zu analysieren. Das Kapitel 2 beschreibt die Grundlagen des Hadoop Frameworks und erläutert die Architektur von Yet Another Resource Manager (YARN), den Aufbau und Ablauf des Programmiermodells MapReduce sowie die Funktionsweise des Hadoop Distributed File System (HDFS). Im Anschluss daran werden das mathematische Modell der Support Vector Machines (SVM) und die Statistiksoftware R vorgestellt. In Kapitel 3 werden die zu untersuchenden strukturierten Qualitätsberichte aus Krankenhäusern beschrieben und deren Aufbau erläutert. Das Kapitel 4 behandelt das Setup für diese Arbeit und beschreibt die Installation und Administration der Server und von Hadoop. Im darauf folgenden Kapitel 5 wird die Durchführung der Analyse beschrieben. Im Wesentlichen werden die Vorüberlegungen und das Erstellen der MapReduce Programme betrachtet. Anschließend werden die Auswertungsergebnisse und eine weitere mögliche Verarbeitung mit den vorgestellten Analyseverfahren k-Means Clustering und der Support Vector Regressionsanalyse (SVR) in R erläutert. Das Kapitel 6 setzt sich mit der Diskussion der Vor- und Nachteile des Einsatzes von Hadoop im Zusammenhang mit der Analyse von Qualitätsberichten auseinander. In Kapitel 7 wird ein Fazit über das eingesetzte Verfahren zur Analyse gezogen und ein Ausblick auf weitere Technologien gegeben. Der Begriff Big Data ist ein Synonym für die ansteigenden und täglich generierten Datenmengen, die gespeichert und verwaltet werden müssen. Aus diesen Daten lassen sich neue Informationen und Wissen ableiten. Da es für den Begriff Big Data keine eindeutige Definition gibt, wird der Begriff sehr häufig beschrieben als unstrukturierte, in großen Mengen und in verschiedenen Formaten vorliegende Daten, die in die festen Strukturen der relationalen Datenbanksysteme (RDBS) nur schwer übernommen werden können. Wird der Begriff Big Data in der Internetsuchmaschine Google eingegeben, werden ca. 431 Mio. Suchergebnisse in 0,48 Sekunden zurückgegeben. Die unumstrittene Definition von Big Data wurde durch das Unternehmen Gartner im Jahre 2011 entwickelt. Gartner stützt sich in der Definition auf das 3-V Modell, dessen Entstehung auf dem Forschungsbericht ˈ3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Varietyˈ von Doug Laney von 2001 basiert.