Ganzseitiges Foto

Datenbank-Spektrum
Zeitschrift für Datenbanktechnologien und Information Retrieval
Band 13 Heft 1 März 2013
Schwerpunkt: MapReduce Programming Model
Gastherausgeber: Theo Härder
EDITORIAL
DISSERTATIONEN
Editorial
T. Härder 1
Dissertationen 59
COMMUNITY
SCHWERPUNKTBEITRÄGE
Compilation of Query Languages into MapReduce
C. Sauer T. Härder 5
Efficient OR Hadoop: Why Not Both?
J. Dittrich S. Richter S. Schuh 17
Bericht vom Herbsttreffen der GI-Fachgruppe
Datenbanksysteme
A. Kemper T. Mühlbauer T. Neumann A. Reiser W. Rödiger 65
News 67
Parallel Entity Resolution with Dedoop
L. Kolb E. Rahm 23
NACHRUF
Inkrementelle Neuberechnungen in MapReduce
J. Schildgen T. Jörg S. Deßloch 33
Dr. Dean Jacobs
A. Kemper W. Lehner 71
FACHBEITRAG
Towards Integrated Data Analytics: Time Series
Forecasting in DBMS
U. Fischer L. Dannecker L. Siksnys F. Rosenthal M. Boehm W. Lehner 45
Weitere Artikel finden Sie auf www.springerlink.com.
DATENBANKGRUPPEN VORGESTELLT
Datenmanagement und -exploration an der RWTH
Aachen
T. Seidl 55
Abstracts publiziert/indexiert in Google Scholar, Academic
OneFile, DBLP, io-port.net, OCLC, Summon by Serial Solutions.
Hinweise für Autoren für die Zeitschrift Datenbank Spektrum
finden Sie auf www.springer.com/13222.
Datenbank Spektrum (2013) 13:1–3
DOI 10.1007/s13222-013-0116-z
EDITORIAL
Editorial
Theo Härder
Online publiziert: 1. Februar 2013
© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013
1 Schwerpunktthema: MapReduce Programming
Model
MapReduce ist ein Programmiermodell für die parallele
Verarbeitung großer Datenmengen auf einer Vielzahl von
Rechnern, das im Jahr 2004 durch den Beitrag MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters von den
Google-Mitarbeitern Jeffrey Dean und Sanjay Ghemawat
auf dem 6th Symposium on Operating System Design and
Implementation (OSDI 2004) vorgestellt wurde. Seither hat
dieser Aufsatz eine Lawine von Forschungsansätzen und
Systementwicklungen zur Analyse und Verarbeitung von
Big Data ausgelöst.
Das MapReduce-Programmiermodell ermöglicht die skalierbare Analyse und Transformation großer, verteilter und
heterogener Datenmengen. Um die Entwicklung spezifischer MapReduce-Anwendungen zu vereinfachen und zu
beschleunigen, stellt eine MapReduce-Implementierung ein
Framework zur Verfügung, das sich um die Aspekte der
Datenverteilung und um das Scheduling paralleler Rechenaufgaben kümmert. Im Wesentlichen muss der Benutzer dieses Framework nur vervollständigen durch Spezifikation einer Map-Funktion, die aus einer Liste von
Schlüssel/Wert-Paaren als Zwischenergebnis eine neue Liste von Schlüssel/Wert-Paaren erzeugt, und einer ReduceFunktion, die alle Sätze mit demselben Schüssel in einer
Zwischenergebnisliste gruppiert, alle Werte solcher Gruppen mischt und durch Berechnungen „reduziert“.
Mit diesem Ansatz der funktionalen Programmierung
können Programme automatisch hohe Parallelitätsgrade nutT. Härder ()
AG Datenbanken und Informationssysteme, TU Kaiserslautern,
67663 Kaiserslautern, Deutschland
e-mail: [email protected]
zen und dadurch in perfekter Weise skalieren. Da sich das
MapReduce-Programmiermodell auch für ein breites Spektrum verschiedenartiger Berechnungsprobleme eignet, war
es als Folge dieser Eigenschaften in den letzten Jahren bei
der Verarbeitung von Big Data in vielen verschiedenen Anwendungsgebieten enorm erfolgreich.
In diesem Themenheft beschreiben vier Beiträge interessante Fragestellungen im Kontext von MapReduce und
der Analyse großer Datenmengen. Sie zeigen auch die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten des Programmiermodells und
seine Variationsbreite bei Anwendungen in verschiedenartigen Bereichen.
Im ersten Beitrag Compilation of Query Languages into
MapReduce von Caetano Sauer und Theo Härder wird ein
Brückenschlag von SQL zu Datenbankprogrammiersprachen für Big Data versucht. Es wird insbesondere die Frage aufgeworfen, warum SQL in vielen Belangen der Analyse von Big Data zu restriktiv ist. Beschränkungen von
SQL, die in diesem Kontext besonders auffallen, führten zur
Entwicklung von besser geeigneten Datenprogrammiersprachen, von denen PigLatin, HiveQL, Jaql und XQuery näher untersucht werden. Wichtige Spracheigenschaften bilden eine Art Wunschliste für die Verarbeitung von Big Data, nach der dann qualitativ bewertet wird, wie gut diese
Sprachen die mangelnde Flexibilität und die Einschränkungen von SQL überwinden. Basierend auf dieser Wunschliste
von Spracheigenschaften wird in abstrakter Weise die Kompilation in das MapReduce-Programmiermodell beschrieben, die deutlich werden lässt, das der Übersetzungsprozess
für alle vier Sprachen im Wesentlichen gleich ist. Einfache Generalisierungen des ursprünglichen MapReduceProgrammiermodells erlauben die Wiederbenutzung der bewährten Techniken zur Anfrageverarbeitung, die dann die
Generierung von optimierten Anfrageausführungsplänen für
MapReduce-Analysen erleichtern.
2
Der zweite Beitrag Efficient OR Hadoop: Why not both?
von Jens Dittrich, Stefan Richter und Stefan Schuh widmet sich der Anfrageoptimierung im Kontext von Big Data
und beschreibt verschiedene Ansätze, die in der Forschungsgruppe Informationssysteme der Universität des Saarlandes
mit dem Ziel verfolgt wurden, Hadoop effizienter zu machen. Das Projekt Hadoop++ konzentrierte sich, ohne den
Code von Hadoop Distributed File System (HDFS) und Hadoop MapReduce zu ändern, auf die Flexibilisierung der
einzelnen Schritte (Pipeline) der Anfrageverarbeitung in Hadoop. Dabei konnte eine Reduktion der Laufzeiten von bis
zu einem Faktor 20 erzielt werden. Im Projekt Trojan Layouts wurden verschiedene Daten-Layouts (tupelweise, spaltenweise, Partition Attributes Across (PAX)) im Kontext der
MapReduce-Verarbeitung untersucht mit dem Ziel, ein geeigneteres Daten-Layout von Hadoop für die analytische
Anfrageverarbeitung zu finden. Mit dieser Optimierungsmaßnahme konnte gezeigt werden, dass sich damit die Laufzeiten der Anfrageverarbeitung im Vergleich zu Tupel- und
PAX-Layouts um bis zu einem Faktor 5 verbessern lassen.
Im Projekt HAIL (Hadoop Aggressive Indexing Library)
wurde die Nutzung von verschiedenen Indexstrukturen mit
Clusterbildung evaluiert. Auch dabei konnten enorme Leistungsgewinne gegenüber der Anfrageverarbeitung in Hadoop und Hadoop++ nachgewiesen werden.
Im dritten Beitrag dieses Heftes beschreiben Lars Kolb
und Erhard Rahm unter dem Titel Parallel Entity Resolution with Dedoop ein Tool zur Identifikation von Entities, auch als Entity Resolution (ER) bezeichnet, in CloudInfrastrukturen auf der Basis von Hadoop. Besonders bei
heterogenen Datensammlungen ist das Erkennen von Duplikaten bei Objekten (z. B. Autoren, Kunden oder Produkten), die mit ähnlichen Strukturen und Werten repräsentiert
sind, zur Absicherung der Verarbeitungsqualität von großer
Wichtigkeit. In herkömmlichen Verfahren müssen Entities
paarweise mithilfe verschiedenartiger Ähnlichkeitsmaße in
aufwändiger Weise ausgewertet werden, um möglichst genaue Vergleichsentscheidungen zu erzielen. Zur Verbesserung der Effizienz wird normalerweise der Suchraum durch
Einsatz sogenannter Blocking-Techniken verkleinert. Das
von den Autoren entwickelte System Dedoop besitzt eine umfangreiche Bibliothek von Blocking- und MatchingVerfahren und setzt trainingsbasierte Methoden des Machine Learning ein, um für eine gegebene Anwendung geeignete ER-Strategien zu konfigurieren. Nach Auswahl solcher Verfahren werden diese automatisch in MapReduceProgramme übersetzt, die dann parallel auf verschiedenen
Hadoop-Clustern ausgeführt werden können. Eine Verbesserung der Leistung erzielt Dedoop durch den Einsatz von
Multi-Pass Blocking und effektiven Methoden zur Lastbalancierung. Die Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit von
Dedoop wird durch die vergleichende Auswertung verschiedener ER-Strategien auf realen Datensammlungen nachgewiesen.
Datenbank Spektrum (2013) 13:1–3
Schließlich beschäftigt sich der Aufsatz Inkrementelle
Neuberechnungen in MapReduce von Johannes Schildgen,
Thomas Jörg und Stefan Deßloch mit einer für die Datenverwaltung wichtigen MapReduce-Anwendung. Es wird zunächst gezeigt, dass sich der Ansatz von MapReduce als Lösungskonzept für ein breites Spektrum von Berechnungsproblemen eignet – z. B. die Erstellung von Worthistogrammen für einen Text, die Ableitung eines invertierten
Link-Graphen aus einer Sammlung von Web-Seiten oder
die Berechnung von Freundesfreund-Beziehungen in Sozialen Netzwerken. Solche MapReduce-Berechnungen erfolgen typischerweise auf großen Datensammlungen, die normalerweise in verteilten Dateisystemen vorliegen. Ändern
sich diese Datensammlungen, werden die Berechnungsergebnisse mit der Häufigkeit der Aktualisierungen ungenauer und müssen von Zeit zu Zeit neu erstellt werden. Eine
vollständige Neuberechnung ist dabei in der Regel keine
effiziente Lösung. Deshalb schlägt der Beitrag einen Ansatz zur inkrementellen Neuberechnung in MapReduce vor,
der auf den Ideen und Konzepten zur inkrementellen Wartung materialisierter Sichten in relationalen Datenbanksystemen basiert. Dazu wird das auf Map-Reduce basierende Marimba-Framework vorgestellt, das der einfachen Entwicklung von MapReduce-Programmen dient, die nach Änderungen im Datenbestand nur inkrementelle Neuberechnungen vornehmen und dadurch eine vollständige Wiederholung des MapReduce-Ablaufs vermeiden. Die Entwicklung solcher inkrementellen MapReduce-Programme wird
für mehrere Anwendungen gezeigt; für zwei verschiedene
Strategien wird ihr Leistungsverhalten abhängig vom Änderungsgrad des Datenbestandes bestimmt und mit dem der
vollständigen Neuberechnung verglichen.
Diese Schwerpunktbeiträge werden ergänzt durch einen
Fachbeitrag Towards Integrated Data Analytics: Time Series Forecasting in DBMS von Ulrike Fischer, Lars Dannecker, Laurynas Siksnys, Frank Rosenthal, Matthias Boehm
und Wolfgang Lehner. Integrierte statistische Methoden gewinnen für Datenbankanwendungen immer mehr an Bedeutung, um mit den wachsenden Datenvolumina und der steigenden algorithmischen Komplexität bei der Datenanalyse
fertig zu werden. Die Autoren plädieren für eine Tiefenintegration von ausgefeilten statistischen Methoden in Datenbankverwaltungssystemen. Speziell wird in diesem Beitrag die Integration der Zeitreihenvorhersage diskutiert, die
in Entscheidungsfindungsprozessen in vielen Bereichen eine große Rolle spielt.
Weiterhin finden Sie unter der Rubrik „Datenbankgruppen vorgestellt“ einen Beitrag von Thomas Seidl zu Datenmanagement und -exploration an der RWTH Aachen. Die
Rubrik „Dissertationen“ ist in diesem Heft mit acht Kurzfassungen von Dissertationen erfreulicherweise recht umfangreich.
In der Rubrik „Community“ geben Alfons Kemper, Tobias Mühlbauer, Thomas Neumann, Angelika Reiser und
Datenbank Spektrum (2013) 13:1–3
Wolf Rödiger einen Bericht vom Herbsttreffen der GIFachgruppe Datenbanksysteme an der TU München. Das
Treffen zum Thema „Scalabale Analytics“ hatte mit über
80 Teilnehmern eine erfreuliche Resonanz und stand unter
dem Motto „Industry meets Academia“. Weiterhin enthält
die Rubrik „Community“ einen Beitrag News mit aktuellen
Informationen.
2 Künftige Schwerpunktthemen
3
2013 at the TU Magdeburg. The selected Workshop contributions should be extended to match the format of regular
DASP papers.
Paper format: 8–10 pages, double column
Selection of the Best Papers by the Workshop chairs and the
guest editor: April 15th, 2013
Guest editor:
Theo Härder, University of Kaiserslautern,
[email protected]
2.1 RDF Data Management
Deadline for submissions: June 1st, 2013
Nowadays, more and more data is modeled and managed by
means of the W3C Resource Description Framework (RDF)
and queried by the W3C SPARQL Protocol and RDF Query
Language (SPARQL). RDF is commonly known as a conceptual data model for structured information that was standardized to become a key enabler of the Semantic Web to
express metadata on the web. It supports relationships between resources as first-class citizens, provides modeling flexibility towards any kind of schema, and is even usable without a schema at all. Furthermore, RDF allows to collect
data starting with very little schema information and refining the schema later, as required. This flexibility led to
a wide adoption in many other application domains including life sciences, multifaceted data integration, as well as
community-based data collection, and large knowledge bases like DBpedia.
This special issue of the „Datenbank-Spektrum“ aims to
provide an overview of recent developments, challenges,
and future directions in the field of RDF technologies and
applications.
Topics of interest include (but are not limited to)
2.3 Information Retrieval
• RDF data management
• RDF access over the Web
• Querying and query optimization over RDF data – especialy when accessed over the Web
• Applications and usage scenarios
• Case studies and experience reports
Guest editors:
Johann-Christoph Freytag, Humboldt-Universität zu Berlin,
[email protected]
Bernhard Mitschang, University of Stuttgart,
[email protected]
2.2 Best Workshop Papers of BTW 2013
This special issue of the „Datenbank-Spektrum“ is dedicated to the Best Papers of the Workshops running at the BTW
The amount of available information has increased dramatically in the last decades. At the same time, the way in which
this information is presented has changed rapidly: Multimedia data such as audio, images, and video complements
or even replaces textual information, user-generated content
from blogs or social networks replaces static Web sites, and
highly dynamic content such as tweets is published in realtime. Information Retrieval methods allow to quickly find
relevant pieces of information for a possibly complex information need from this huge pile of data.
This special issue of the Datenbank-Spektrum aims to
provide an overview of recent developments, challenges,
and future directions in the field of Information Retrieval
technologies and applications.
Topics of interest include (but are not limited to)
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Crawling, Indexing, Query Processing
Information Extraction and Mining
Interactive Information Retrieval
Personalized and Context-Aware Retrieval
Structured and Semantic Search
Evaluation and Benchmarking
Archiving and Time-Aware Retrieval Models
Enterprise Search
Realtime Search: Streams, Tweets, Social Networks
Multimedia Retrieval
Paper format: 8–10 pages, double column
Notice of intent for a contribution: July 15th, 2013
Guest editors:
Ralf Schenkel, Max-Planck-Institut für Informatik,
[email protected]
Christa Womser-Hacker, Universität Hildesheim,
[email protected]
Deadline for submissions: October 1st, 2013
Datenbank Spektrum (2013) 13:17–22
DOI 10.1007/s13222-012-0111-9
S C H W E R P U N K T B E I T R AG
Efficient OR Hadoop: Why Not Both?
Jens Dittrich · Stefan Richter · Stefan Schuh
Received: 19 November 2012 / Accepted: 17 December 2012 / Published online: 11 January 2013
© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013
Abstract In this article, we give an overview of research
related to Big Data processing in Hadoop going on at the
Information Systems Group at Saarland University. We discuss how to make Hadoop efficient. We briefly survey three
of our projects in this context: Hadoop++, Trojan Layouts,
and HAIL.
Keywords Hadoop · HDFS · MapReduce · Indexing · Big
data
1 Introduction
Nowadays, the amount of data that organizations have to
manage is growing exponentially. For an expanding number of companies, like Google, Facebook, and Twitter, this
data volume already advances to the order of petabytes. The
same holds for scientific organizations, like CERN, that collect large amounts of sensor data from their experiments [3].
For these companies and institutions, their ever-growing collections of data are like gushing sources of raw information
that might yield beneficial or business-relevant knowledge.
However, exploiting these resources and turning them into
value comes at a price. It takes the means to store and analyze huge data volumes and to keep pace with their constant growth. In the past, these requirements in scalability
already exceeded the capabilities of all but the largest (and
most expensive) computers. Hence, many companies moved
from mainframes to clusters of cheap commodity hardware
to distribute data and computation among a large number of
J. Dittrich ()
Jens Dittrich Information Systems Group, Campus E1 1,
Saarland University, 66123 Saarbrücken, Germany
e-mail: [email protected]
nodes. But the problem was not only about hardware, it was
about software as well. Traditional database systems and analytics that have been subject to research and development
for decades were simply not designed for massively parallel
environments and thus only scale out to a limited number of
nodes.
In the past years, the Hadoop ecosystem has become the
de facto standard to handle so-called Big Data. Its main
components are Hadoop Distributed File System (HDFS)
and Hadoop MapReduce.
HDFS allows users to store petabytes of data on large
distributed clusters. HDFS provides high fault-tolerance capabilities in an environment where failures of single disks or
whole nodes are not the exception but the rule.
Hadoop MapReduce allows users to query the data with
the simple yet expressive map()/reduce() paradigm without
a need for the user to care about parallelization, scheduling,
or failover.
In contrast to parallel DBMS, Hadoop MapReduce scales
easily to very large clusters of thousands of machines. In
addition, the upfront investment for using MapReduce is
small: no need to use schemas, no integrity constraints,
no data cleaning, no normalization, and: NoSQL. Moreover, installing and configuring a MapReduce cluster is relatively easy compared to a parallel DBMS: Almost any user
with minimal knowledge of Java is able to write and run
Hadoop jobs. All of this explains the popularity of MapReduce among non-database people.
On the flip side, MapReduce does not really have an optimizer: MapReduce jobs are scan-oriented—in fact the entire
system design is centered around the idea of executing long
running jobs. Furthermore, several classes of tasks cannot be
expressed naturally with the map()/reduce() paradigm, e.g.,
joins, iterative tasks, and updates. And finally: the perfor-
18
mance of MapReduce is in many cases far from the one of
an optimized parallel DBMS.
One might conclude that there is a deep divide among
the two classes of systems—parallel DBMS and Hadoop
MapReduce. And in fact: in 2009, the database community
triggered a heated discussion with a paper by Pavlo et al. [9]
which unfortunately widened that divide.
However, given the recent popularity of Hadoop,s one
might get the idea that there must be a reason for this popularity. If database systems are so great, why isn’t everyone
using them?
We believe that the key to this discussion is not about the
‘new kid on the block’ Hadoop solely learning from mature
database technology, but that it is key for databases to also
learn from Hadoop. Our research question is: is there a way
to preserve the properties of Hadoop while fixing its issues
AND without turning it into yet another parallel DBMS?
As a consequence, in 2009, we started a series of projects
investigating this. These projects are Hadoop++, Trojan
Layouts, and HAIL. We will briefly sketch these projects
in the following.
2 Hadoop++
What if we do not touch the source code of HDFS and
Hadoop? Is still possible to substantially improve runtimes
of MapReduce jobs?
We investigated this question in [4]. In that work, we
analyzed the query processing pipeline of Hadoop. The
major observation was that Hadoop implements a hardcoded processing pipeline whose structure is very hard—
if not impossible—to change. However, Hadoop’s processing pipeline also provides at least ten different user-defined
functions (UDFs)—map() and reduce() being just two
of them. These different UDFs may be exploited to place arbitrary code inside the Hadoop processing pipeline and turn
Hadoop into a versatile distributed runtime. We exploited
this to inject indexing and co-partitioning algorithms into
Hadoop. This idea is somehow similar to injecting a Trojan,
however: this time for good. Hence, we coined the resulting index structure a Trojan index. For instance, we change
the group() and shuffle() UDFs that control grouping and shuffling. This allows us to create separate indexes
for each HDFS block. We evaluated our indexes using the
benchmark proposed in [9]. We could show that the runtimes
of Hadoop++ are by up to a factor 20 faster than Hadoop.1
These performance improvements are possible, as we spend
1 A companion paper explores the pitfalls when measuring distributed
systems like MapReduce in a cloud environment [13]. Other works
look at the efficiency of the Hadoop Failover algorithms [10, 11].
Datenbank Spektrum (2013) 13:17–22
Fig. 1 Data access costs for different data layouts in Hadoop
additional time creating indexes and copartitions before executing any MapReduce job. The time spent for creating
those indexes may be considerable [4].
The idea of improving the performance of a closedsource system by injecting code afterwards may also be
applied to traditional database systems. In an upcoming
work [8], we investigate how to change the data layout of
a closed-source row-store into using compressed columnoriented layouts yielding up to a factor of 20 performance
improvements.
3 Trojan Layouts
How could we change the data layout of Hadoop to be better
suitable for analytical query processing?
We investigated this question in [6]. Obviously, one could
simply store all data in a compressed column layout and
hope for similar speed-ups as known from ‘traditional’ column stores. However, in a distributed system there is a major issue with this approach: column data representing the
same rows should be stored physically close as to avoid expensive network I/O for tuple reconstruction. Figure 1 simulates this effect. The horizontal axis depicts the number of
referenced attributes for a query. The vertical axis depicts
the data access costs. For a Column Layout the costs for
network transfer have to be factored in and ruin the overall
performance. For Row Layout, the number of referenced attributes does not have an effect. Therefore, a popular layout
in the context of MapReduce is the hybrid layout PAX [1]:
in this approach, all data inside an HDFS block, i.e., a large
horizontal partition of data of at least 64 MB, is stored in
column layout. This avoids the problems with network I/O
for tuple reconstruction and still gives column-like access.
However, for some workloads, PAX is not the best layout.
In [6] we follow the PAX philosophy in that we keep data
belonging to a particular HDFS block on that HDFS block
i.e. there is no global reorganization of data across HDFS
Datenbank Spektrum (2013) 13:17–22
blocks. However, in contrast to PAX, we introduce an important change: Hadoop’s Distributed File Systems (HDFS)
stores three copies of an HDFS block for fault-tolerance
anyway. All of these copies are byte-identical. We change
this to allow the different copies of a logical HDFS block to
have different physicals layouts. As we do not remove any
data from the different copies, we fully preserve the faulttolerance properties of HDFS. At the same time, we are able
to optimize the different copies for different types of queries.
In [6], we explore this to compute different vertical partitionings for each copy, i.e. we end up with three different vertical
partitionings which in turn are then exploited at query time.
Trojan Layouts improves query runtimes both over row layouts and over PAX layouts by up to a factor 5.
However, two interesting questions remain.
4 HAIL
How could we instrument the different copies of an HDFS
block to use different clustered indexes? And how could
we teach Hadoop to create those indexes without paying a
high price for expensive index creation jobs as observed for
Hadoop++?
For this we proposed HAIL (Hadoop Aggressive Indexing Library) [5] to improve the total runtime of those
tasks dramatically. HAIL is an enhancement of HDFS and
Hadoop MapReduce that keeps the existing physical replicas of an HDFS block in different sort orders and with different clustered indexes. Hence, for a default replication factor
of three, three different sort orders and indexes are available for MapReduce job processing. Thus, the likelihood to
find a suitable index increases and hence the runtime for a
workload improves. In fact, the HAIL upload pipeline is so
effective when compared to HDFS that the additional overhead for sorting and index creation is hardly noticeable in
the overall process. Why don’t we have high costs at upload
time? We basically exploit the unused CPU ticks which are
not used by standard HDFS. As the standard HDFS upload
pipeline is I/O-bound, the effort for our sorting and index
creation in the HAIL upload pipeline is hardly noticeable.
In addition, as we already parse data to binary while uploading, we often benefit from a smaller binary representation
triggering less network and disk I/O. In the following, we
give a simplified, high-level overview of the HAIL upload
pipeline.
For example, let us assume we have a world population
table stored in HDFS containing records of type [city, country, population]. If we now want to analyze the population
of China, Hadoop MapReduce has to scan the whole world
population table and filter for people living in China. While
this might be relative efficient for a country like China, we
would still waste our time with reading data not needed and
19
this becomes even more extreme if we scan for people living
in Luxembourg. If we are now interested in data for a specific city, the traditional Hadoop approach feels like finding a needle in a haystack. This is a typical situation that
could be solved with an index, e.g., like the Trojan index
from Hadoop++. However, we have already seen that creating Trojan indexes is a very costly operation that needs many
queries that select on the indexed attribute to amortize. Additionally, the Trojan index will only help when selecting
one particular attribute. But what happens if our workload
consists of queries selecting on many different attributes like
age or name?
Figure 2 shows the HAIL upload pipeline. When uploading a data file to HDFS using the HAIL client, we first analyze the schema of the input 1 and convert the textual data
into PAX layout 2 . This allows us to save bandwidth, because the binary format is often more space efficient than the
textual representation. Like in normal Hadoop, HAIL first
asks the Namenode for the locations of all Datanodes that
should store a replica of the current block 3 . Then, HAIL
divides each block into packets 4 and sends them to the first
Datanode (the node that was chosen by the Namenode to
store the first replica) 5 . The first Datanode then reassembles
the blocks from the packets 6 , sorts the tuples on the index
attribute and creates the actual clustered index 7 . In parallel, the first Datanode immediately forwards each incoming
packet to the next Datanode that stores replica 2. This procedure is repeated for all Datanodes that store a replica until
the packets reach the last Datanode. This allows us to create
different indexes in parallel on all Datanodes. After reaching the last Datanode, all packets are validated against their
checksums 9 . Finally, if the blocks could be verified, all
Datanodes register their created indexes with the Namenode
( 10 and 11 ).
With this approach, HAIL even allows us to create more
than three indexes at reasonable costs. Figure 3 shows a
comparison of upload times for Hadoop, Hadoop++, and
HAIL on our ten-node cluster with a dataset of 130 GB.
This dataset resembles a typical scientific dataset. A more
detailed description of the experiments and the used datasets
can be found in our HAIL paper [5].
In Fig. 3(a), we vary the number of indexes from 0 to 3
for HAIL and for Hadoop++ from 0 to 1 (this is because
Hadoop++ cannot create more than one index). Notice that
we only report numbers for 0 indexes for standard Hadoop
as it cannot create any indexes.
We observe that HAIL significantly outperforms
Hadoop++ by a factor of 5.2 when creating no index and
by a factor of 8.2 when creating one index. We observe that
HAIL also outperforms Hadoop by a factor of 1.6 even when
creating three indexes. This is because HAIL’s binary representation of the dataset has a reduced size which allows
HAIL to outperform Hadoop even when creating one, two
or three indexes.
20
Datenbank Spektrum (2013) 13:17–22
Fig. 2 Overview of the HAIL upload pipeline
ferent clustered indexes) in a little less than the same time
Hadoop uploads the same dataset with only three replicas
without creating any index. Still, when increasing the replication factor even further for HAIL, we see that HAIL has
only a minor overhead over Hadoop with three replicas only.
A more detailed description of the HAIL upload pipeline
that discusses some interesting implementation challenges
like adapting Hadoop’s packeting and checksumming, Namenode extension, index structure, and fault tolerance can
be found in our paper [5].
From these result, we can see a huge improvement for
indexing overhead when compared to Hadoop++ and conclude that HAIL provides efficient indexing of many attributes with no or almost invisible overhead. But how can
we now use the HAIL indexes and what are the corresponding improvements in terms of query performance? There are
at least three options:
Fig. 3 Upload times when varying the number of created indexes (a)
and the number of data block replicas (b)
We now analyze how well HAIL performs when increasing the number of replicas. In particular, we aim at finding
out how many indexes HAIL can create for a given dataset
in the same time standard Hadoop needs to upload the same
dataset with the default replication factor of three and creating no indexes. Those results are presented in Fig. 3(b).
The dotted line marks the time Hadoop takes to upload
with the default replication factor of three. We see that HAIL
significantly outperforms Hadoop for any replication factor
and up to a factor of 2.5. More interestingly, we observe
that HAIL stores six replicas (and hence it creates six dif-
1. We can analyze the user-provided map()-function using
static code analysis. Then we rewrite the map()-function
automatically against our indexes. This approach is fully
user transparent. This type of code analysis has already
been successfully done in [2] and could be extended to
exploit HAIL indexes as well.
2. We allow users to annotate the map-functions slightly.
This approach is not fully user transparent yet minimally
invasive. A simple example would be to find the names
of all people living in Luxembourg. If we assume that
‘name’ is the first attribute and ‘country’ is the second
attribute in the world-population dataset, we simply annotate the map function in Java with
@HailQuery(filter="@2=’Luxembourg’",
projection={@1}).
This has the effect that the dataset is pre-filtered and only
the attribute name from tuples where country equals to
Luxembourg are passed to the map function.
Datenbank Spektrum (2013) 13:17–22
21
and 36× faster than Hadoop++. We also observe that HAIL
runs all six Synthetic queries 9× faster than Hadoop and 8×
faster than Hadoop++.
When developing HAIL we learned that the high scheduling overhead of MapReduce tasks is a severe problem when
improving the performance of block accesses. All improvements can be eaten up by this overhead. HAIL reduces this
overhead significantly using a novel splitting policy at query
time (HAIL scheduling). At its core, HAIL scheduling assigns multiple index accesses to a single map task. Like that
we avoid the Hadoop MapReduce overheads for scheduling multiple map waves (see [5] for details). Overall, using
HAIL scheduling we achieve the performance seen in Fig. 4.
5 Lessons Learned and Conclusion
Fig. 4 End-to-end job runtimes for two different workloads
3. The third approach is to modify the applications sitting
on top of HDFS or Hadoop MapReduce. As HAIL is a replacement for HDFS, user transparency may be achieved
by modifying any software layer on top. For instance,
Hive and Pig output machine-generated MapReduce programs; Impala operates directly on flat HDFS files. For
these systems, it would be straight-forward to change
their MapReduce program generation to exploit HAIL
indexes—similar to changing a DB-optimizer to create
physical plans using index access paths.
Figure 4 illustrates the query performance of HAIL
compared to Hadoop and Hadoop++. We clearly observe
that HAIL significantly outperforms both Hadoop and
Hadoop++. We see in Fig. 4(a) that HAIL outperforms
Hadoop up to a factor of 68 and Hadoop++ up to a factor of 73 for a log analysis workload (Bob queries). For a
Synthetic workload (Fig. 4(b)), we observe that HAIL outperforms Hadoop up to a factor of 26 and Hadoop++ up to
a factor of 25. Overall, we observe in Fig. 4(c) that using
HAIL we can run all five queries 39× faster than Hadoop
We learned that it is possible to introduce indexing into
the Hadoop upload pipeline with little to no overhead
(Hadoop++). Additional, substantial performance improvements are possible when HDFS is changed to support multiple physical layouts (Trojan Layouts). An interesting challenge was to instrument HDFS to provide efficient index
creation and query processing at the same time (HAIL). Future work aims at generalizing the different projects into
a common storage optimizer [7] and adding zero-overhead
adaptive indexing to Hadoop [12].
Yes, parallel DBMS and Hadoop MapReduce are very
different systems—at first sight. In comparison, Hadoop is
a young system compared to parallel DBMS and can still
be improved in many different ways. The Hadoop ecosystem provides an opportunity for the database community to
broaden the impact of our research. It is also an opportunity
to revisit design decisions taken in the past and take different
routes than the ones we took before. In this spirit, we believe
that it will be important to teach efficiency to Hadoop without turning it into yet another parallel DBMS.
Acknowledgements Research partially supported by BMBF. We
would like to thank all authors and team members of the Hadoop++,
Cloud Variance, RAFT, Trojan Layouts, HAIL, and LIAH projects for
their support.
References
1. Ailamaki A et al (2001) Weaving relations for cache performance.
In: VLDB, pp 169–180
2. Cafarella MJ, Ré C (2010) Manimal: relational optimization for
data-intensive programs. In: WebDB
3. Dittrich J, Quiané-Ruiz JA (2012) Efficient big data processing in
Hadoop MapReduce. Proc VLDB Endow 5(12):2014–2015
4. Dittrich J, Quiané-Ruiz JA, Jindal A, Kargin Y, Setty V, Schad J
(2010) Hadoop++: making a yellow elephant run like a Cheetah
(without it even noticing). Proc VLDB Endow 3(1–2):515–529
22
5. Dittrich J, Quiané-Ruiz JA, Richter S, Schuh S, Jindal A, Schad J
(2012) Only aggressive elephants are fast elephants. Proc VLDB
Endow 5(11):1591–1602
6. Jindal A, Quiané-Ruiz JA, Dittrich J (2011) Trojan data layouts:
right shoes for a running elephant. In: SOCC
7. Jindal A, Quiané-Ruiz JA, Dittrich J (2013) WWHow! Freeing
data storage from cages. In: CIDR
8. Jindal A, Schuhknecht FM, Dittrich J, Khachatryan K, Bunte A
(2013) How Achaeans would construct columns in Troy. In: CIDR
9. Pavlo A et al (2009) A comparison of approaches to large-scale
data analysis. In: SIGMOD, pp 165–178
Datenbank Spektrum (2013) 13:17–22
10. Quiané-Ruiz JA, Pinkel C, Schad J, Dittrich J (2011) RAFT at
work: speeding-up MapReduce applications under task and node
failures. In: SIGMOD, pp 1225–1228
11. Quiané-Ruiz JA, Pinkel C, Schad J, Dittrich J (2011) RAFTing
MapReduce: fast recovery on the RAFT. In: ICDE, pp 589–600
12. Richter S, Quiané-Ruiz JA, Schuh S, Dittrich J (2012) Towards
zero-overhead adaptive indexing in Hadoop. arXiv:1212.3480
[cs.db]
13. Schad J, Dittrich J, Quiané-Ruiz JA (2010) Runtime measurements in the cloud: observing, analyzing, and reducing variance.
Proc VLDB Endow 3(1):460–471
Datenbank Spektrum (2013) 13:55–58
DOI 10.1007/s13222-013-0113-2
D AT E N B A N K G R U P P E N V O R G E S T E L LT
Datenmanagement und -exploration an der RWTH Aachen
Thomas Seidl
Online publiziert: 16. Januar 2013
© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013
Zusammenfassung Der Lehrstuhl für Informatik 9 (Datenmanagement und -exploration) an der RWTH Aachen beschäftigt sich mit Data Mining- und Datenbanktechnologien
für multimediale und räumlich-zeitliche Daten in ingenieur-,
natur-, lebens-, wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen
Anwendungen. Sowohl die große Menge an Daten als auch
die Komplexität der einzelnen Objekte bergen unterschiedliche Herausforderungen für die Analyse und Exploration
realer Daten, denen wir mit der Entwicklung neuer effektiver sowie effizienter Konzepte für Datenanalyse und Datenmanagement begegnen.
Schlüsselwörter Data Mining · Analyse
hochdimensionaler und komplexer Daten · Effiziente
inhaltsbasierte Ähnlichkeitssuche
1 Entwicklung
Der Lehrstuhl für Informatik 9 (Datenmanagement und
-exploration) gehört zur Fachgruppe Informatik in der Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften
der RWTH Aachen und wird seit seiner Einrichtung im Jahr
2002 von Prof. Thomas Seidl geleitet.
Thomas Seidl studierte Informatik mit Nebenfach Wirtschaftswissenschaften an der Technischen Universität München. Er schloss sein Studium 1992 mit einer Diplomarbeit über Objektspeichersysteme bei Prof. Rudolf Bayer ab.
T. Seidl ()
Lehrstuhl für Informatik 9 (Datenmanagement und -exploration),
RWTH Aachen, 52056 Aachen, Deutschland
e-mail: [email protected]
url: http://dme.rwth-aachen.de/
Im Anschluss daran entstand seine Dissertation über Adaptable Similarity Search in 3-D Spatial Database Systems
bei Prof. Hans-Peter Kriegel an der Ludwig-MaximiliansUniversität München. Dort promovierte er 1997 und erlangte 2001 die Habilitation in Informatik. Nach einem Lehrauftrag zu Multimedia-Datenbanken an der Universität Augsburg und einer Professurvertretung an der Universität Konstanz (für den in USA weilenden Prof. Daniel Keim) wurde
er im September 2002 Lehrstuhlinhaber an der RWTH.
Die ersten wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter haben 2003 ihren Dienst angetreten. Bisher wurden
am Lehrstuhl sieben Promotionen abgeschlossen: Ira Assent
(2008), Christoph Brochhaus (2008), Ralph Krieger (2008),
Emmanuel Müller (2010), Marc Wichterich (2010), Philipp Kranen (2011) und Stephan Günnemann (2012). Weitere
neun Doktorandinnen und Doktoranden bereiten derzeit ihre
Promotion vor.
Drei der bisherigen Absolventen setzen die akademische
Laufbahn fort: Ira Assent ist seit Dezember 2010 Professorin für Datenbanken an der Universität Aarhus in Dänemark,
Emmanuel Müller leitet eine Young Investigator Group am
Karlsruher Institut für Technologie und ist post-doctoral Fellow der Wissenschaftsstiftung Flandern (FWO) an der Universität Antwerpen in Belgien, und Stephan Günnemann
forscht mit einem PostDoc-Stipendium des DAAD an der
Carnegie Mellon University in Pittsburgh, USA. Die anderen vier sind zu privaten Unternehmen gewechselt und arbeiten nun in der forschungsnahen Innovationsabteilung eines
internationalen Softwareunternehmens, bei einem großen
Versandunternehmen in den USA, bei einem namhaften süddeutschen Automobilzulieferer sowie in einem regionalen
IT-Unternehmen.
In den letzten zehn Jahren wurden über 90 Diplom- und
Masterarbeiten am Lehrstuhl abgeschlossen. Neben vielen
internen Themen wurden einige Arbeiten in Kooperation
56
Datenbank Spektrum (2013) 13:55–58
mit anderen Fachbereichen und mit verschiedenen Unternehmen betreut.
2 Forschungsprojekte
Das Umfeld des Lehrstuhls ist sehr aktiv und bietet viele
inhaltliche Anknüpfungspunkte. Innerhalb der Fachgruppe
Informatik bestehen verschiedene Kooperationen mit dem
Lehrstuhl für Informatik 5 (Informationssysteme und Datenbanken, Prof. Matthias Jarke) und mit Arbeitsgruppen des
maschinellen Lernens wie Informatik 6 (Sprachverarbeitung
und Mustererkennung, Prof. Hermann Ney), Informatik 8
(Mobile Multimedia Processing, Prof. Bastian Leibe), Informatik 5 (Wissensbasierte Systeme, Prof. Gerhard Lakemeyer). Parallel zum Lehrstuhl wurde 2002 auch das Lehrund Forschungsgebiet Informatik 9 (Learning Technologies)
eingerichtet und mit Prof. Ulrik Schroeder besetzt.
Kooperationen mit anderen Fachgebieten wie Maschinenbau, Elektrotechnik, Bauingenieurwesen, Wirtschaftswissenschaften, Physik und Medizin schlagen sich in den
unten beschriebenen Projekten nieder. Interessante wissenschaftliche Fragestellungen aus anderen Anwendungen ergeben sich auch aus der Mitgliedschaft im fächerübergreifenden Forum Informatik der RWTH Aachen sowie im Regionalen Industrie-Club Informatik Aachen (REGINA), in
dem sich unter Federführung der Fachgruppe Informatik der
RWTH Aachen sowie der Industrie- und Handelskammer
Aachen mehr als 90 IT-Unternehmen der Region zusammengeschlossen haben.
Folgende Projekte wurden und werden von Drittmittelgebern gefördert:
– Im Exzellenzcluster UMIC Ultra high-speed Mobile Information and Communication (2006–2014) mit Partnern
aus Informatik sowie Elektrotechnik und Informationstechnik der RWTH Aachen bearbeiten wir die Teilprojekte D4 Energy Awareness of Mobile Information Systems:
Mobile data provisioning and data dissemination models;
index on the air techniques und B2 Stream Data Mining
for the HealthNet Scenario: Aggregation and mining of
multi-dimensional concurrent sensor data streams.
– Im DFG-Sonderforschungsbereich 686 Modellbasierte
Regelung der homogenisierten Niedertemperatur-Verbrennung (2010–2014) mit Partnern aus dem Maschinenbau der RWTH Aachen und der Physikalischen Chemie
in Bielefeld bearbeiten wir das Teilprojekt A6 AnytimeVerfahren zur prädiktiven Regelung mittels dynamisch adaptiver Modelle: Prozessanalyse durch Matching von experimentellen und simulierten Prozessdaten, sowie adaptive Modellbildung für die modellprädiktive Regelung.
– Im DFG-Schwerpunktprogramm 1335 Scalable Visual
Analytics arbeiten wir im Projekt SteerSCiVA: Visual
–
–
–
–
–
–
–
–
Analytics methods to steer the subspace clustering process (2011–2014) mit Partnern der Universität Konstanz
an neuen interaktiven Methoden für Subspace Clustering
und Multi-View-Clustering.
In der BMWi-THESEUS-Kooperation MachInNet: Machining Intelligence Network (2009–2011) mit der CIM
Aachen und der EXAPT GmbH entwickelten wir Suchund Retrievalalgorithmen für Werkzeugdaten in CADund NC-Datenbanken.
Im DFG-Einzelprojekt Schnelle EMD-Suche (2005–2010)
ging es um Indexunterstützung für die Earth Mover’s
Distance zur schnellen inhaltsbasierten Suche in Multimedia-Datenbanken sowie neue Techniken zur Approximation, Indexierung und Dimensionsreduktion für die
EMD.
Im DFG-Einzelprojekt SQFD-Based Multimedia Retrieval (2012–2014) entwickeln wir neue Techniken zur Approximation, Indexierung und Dimensionsreduktion für
die Signature Quadratic Form Distance.
BSI BioKeyS: Pilot-DB Template Protection (2009–2010)
mit Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnologie, Fraunhofer IGD und Hochschule Darmstadt sowie
LMU München. Teilprojekt Schnelle Such- und Retrievalalgorithmen für verschlüsselte Fingerabdrücke: Approximationen und Ähnlichkeitssuche für durch FuzzyVault-Technologien verschlüsselte biometrische Daten.
B-IT Research School des Bonn-Aachen International Institute for Information Technology: Promotionsstipendium für das Projekt Subspace-Clusteranalyse in großen
Graphdatenbanken (2010–2013).
In der EU co-ordinated action NiSIS Nature-inspired
Smart Information Systems mit ELITE Aachen und M.I.T.
GmbH bearbeiteten wir das Teilprojekt Nature Inspired
Methods for Local Pattern Detection (NiLOP) (2006–
2007): New models and algorithms for efficient and effective subspace clustering.
Project House IMP der Fakultät für Betriebswirtschaft
an der RWTH Aachen (2011–2012): Projekte 4C-NANONETS: From Clusters and Cooperation to Creativity and
Commercialization in Nano Science and Technology Networks (Methoden zur Analyse von Publikationsnetzwerken) und UP-BEAT: User-friendly Program for Better
Effectiveness of Advertising Tools (Methoden zur Analyse von Internet-Werbekanälen) mit den Lehrstühlen
für Wirtschaftswissenschaften, Technologiemanagement,
Marketing, Operations Research und Technik-Soziologie.
Umbrella Cooperation on Managing and Analyzing Location History of Individuals and Crowds for Urban Planning (2012) mit dem Technion Haifa, Israel: Data Mining
für Trajektorien in räumlichen Datenbanken.
Mit einigen Institutionen pflegen wir den internationalen
Austausch von Wissenschaftlern, etwa mit dem National Institute of Informatics (NII) in Tokyo, Japan (Prof. Micha-
Datenbank Spektrum (2013) 13:55–58
el Houle), der Simon Fraser University in Vancouver, Kanada (Prof. Martin Ester), der University of Waikato, Neuseeland (Prof. Bernhard Pfahringer, Dr. Albert Bifet), der
Karls-Universität Prag, Tschechien (Prof. Tomas Skopal)
und der Universität Trento, Italien (Prof. Themis Palpanas).
Die internationale wissenschaftliche Kommunikation
wird auch durch die Publikation der Forschungsergebnisse, durch regelmäßige Mitgliedschaften in Programmkomitees mehrerer Konferenzen und Workshops, (Gast-)Herausgeberschaften (VLDB Journal, GeoInformatica, Machine
Learning) und Gutachten für Zeitschriften gepflegt. Bei einigen Tagungen hatte der Lehrstuhl Schlüsselrollen übernommen, etwa General Co-Chair bei der BTW 2007 in Aachen
(mit Prof. Matthias Jarke), PC Co-Chair für die SSTD 2009
in Aalborg, Dänemark (mit Prof. Nikos Mamoulis), Area
Chair für Knowledge Discovery, Clustering, Data Mining
bei der ACM SIGMOD 2013, General Chair für die LWA
2014 in Aachen sowie die Organisation mehrerer Workshops, darunter NiLOP bei NiSIS 2007 in Palma, Mallorca;
MultiClust bei ECML PKDD 2011 in Athen, Griechenland
und MultiClust bei SDM 2012 in Anaheim, Kalifornien,
USA.
3 Forschungsthemen
Unsere Forschungsaktivitäten zielen auf Data Mining- und
Datenbanktechnologien zur Analyse und Exploration multimedialer und räumlich-zeitlicher Daten in ingenieur-, natur-,
lebens-, wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Anwendungen ab. Sowohl die große Menge an Daten als auch
die Komplexität der einzelnen Objekte bergen unterschiedliche Herausforderungen für Datenanalyse und Datenmanagement, denen wir mit der Entwicklung neuer effektiver und
effizienter Konzepte begegnen. Unsere konkreten Arbeiten
lassen sich den drei Kategorien Data Mining und Datenanalyse, inhaltsbasierte Ähnlichkeitssuche und schnelle Anfragebearbeitung zuordnen, die in den folgenden Abschnitten
detaillierter ausgeführt werden.
3.1 Analyse hochdimensionaler Daten, Data Mining
Im Bereich des Data Mining entwickeln wir neue Techniken
zur Datenanalyse und Wissensextraktion in großen strukturierten Datenbanken.
Subspace Clustering, Multi-View Clustering In hochdimensionalen Daten findet man häufige Muster oft nur über
wenigen relevanten Attributen, die durch andere, irrelevante
Attribute verdeckt werden. Da eine vollständige Suche über
alle Unterräume und Projektionen wegen der exponentiellen Komplexität nicht praktikabel ist, entwickeln wir neue
effiziente und effektive Methoden für das Data Mining in
hochdimensionalen Daten.
57
Evaluierung von Verfahren zum Subspace Clustering, OpenSubspace Framework Für die Aufgabe des Subspace Clustering gibt es bislang weder standardisierte Bewertungsverfahren noch bewährte Benchmarks. Das Framework OpenSubspace1 stellt verschiedene Implementierungen und Evaluierungsmaße zur Verfügung.
Stream Data Mining, Sensor Data Mining, Anytime Data Mining In vielen Anwendungen sind Daten nicht statisch, sondern dynamisch während ihrer Erfassung zu analysieren. Je nach Geschwindigkeit und Regelmäßigkeit der
Datengenerierung steht für einzelne Objekte unterschiedlich viel Zeit zur Verfügung. Anytime-Algorithmen optimieren die Nutzung der verfügbaren Ressourcen, um qualitativ
hochwertige Analyseergebnisse zu erzielen. Das Framework
MOA für Stream Data Mining2 haben wir um ClusteringTechniken erweitert.
Erkennung und Bewertung von Ausreißern in hochdimensionalen Daten Im klassischen Fall lässt sich die Ausreißersuche als komplementäre Aufgabe zum Clustering verstehen: Alle Objekte, die zu keinem Cluster gehören, gelten
als Ausreißer. Beinhalten die Daten jedoch unterschiedliche
Konzepte, deren Objektmengen nicht disjunkt sind, wie etwa die Cluster „Fußballfans“, „Chorsänger“ und „Informatiker“ , sind neue Konzepte zur Identifikation von Ausreißern
nötig.
Kombiniertes Graph- und Subspace-Clustering Neben
vektoriell repräsentierten Objekten spielt die Analyse von
Strukturen in Graphdatenbanken eine große Rolle. Insbesondere Netze mit hochdimensionalen Knoten- oder Kantenbeschriftungen bergen neue, interessante Herausforderungen für die Datenanalyse.
Privacy-Preserving Data Mining In vielen Anwendungen
stellt der Schutz personenbezogener Daten eine wichtige
Aufgabe dar. Neben k-Anonymity, l-Diversity untersuchen
wir vor allem Konzepte der Differential Privacy im Kontext
der räumlich-zeitlichen Datenanalyse.
3.2 Inhaltsbasierte Ähnlichkeitssuche
In diesem Forschungsbereich beschäftigen wir uns mit der
Exploration großer Multimedia-Datenbanken und mit Multimedia Information Retrieval.
1 http://dme.rwth-aachen.de/OpenSubspace/.
2 Massive
Online Analysis, http://moa.cms.waikato.ac.nz/.
58
Adaptive Ähnlichkeitsmodelle Anpassbare Distanzfunktionen wie Quadratische Formen oder Earth Mover’s Distance (EMD) werden zur histogrammbasierten Ähnlichkeitssuche („fixed binning“ ) angewandt. Für die flexiblere Darstellung von Objekten durch Signaturen („individual
binning“) ist die EMD ein klassisches Ähnlichkeitsmaß, die
effizienteren quadratischen Formen galten bislang als nicht
anwendbar. Unsere neue Signature Quadratic Form Distance
(SQFD) überwindet die Modellierungsprobleme und eröffnet neue Möglichkeiten zur schnellen Anfragebearbeitung.
Ähnlichkeitssuche für komplexe Objekte wie Vektorgrafiken (CAD-Objekte, Werkzeuge), Bearbeitungsprozesse
(NC-Programme), Punktemengen (2D-Fingerabdrücke, 3DMoleküle), multivariate Zeitreihen (ozeanographische Daten) oder Konfigurationsnetze tritt in vielen Anwendungen
mit unterschiedlichen Charakteristiken und Datentypen auf.
Generische Ansätze wie EMD, SQFD, DTW, Graph Edit
Distance eignen sich prinzipiell, benötigen jedoch entsprechende Anpassungen.
Adaption neuer Interaktionsformen wie Relevance Feedback für EMD und SQFD sowie interaktive Anfragespezifikation durch inverse multidimensionale Skalierung („MDSBrowser“).
3.3 Schnelle Anfragebearbeitung
Für Data Mining und Ähnlichkeitssuche in großen räumlichzeitlichen Datenbanken entwickeln wir effiziente Indexierungs- und Anfragetechniken.
Parallele Bearbeitung von Datenanalyse-Algorithmen Das
MapReduce-Programmiermodell bietet interessante Möglichkeiten zur Parallelisierung von Data Mining-Algorithmen auf sehr großen, komplexen Datenbanken. Aktuell untersuchen wir Clusteringverfahren auf der Basis von MapReduce und PACT.
Indexierung für hochdimensionale Daten und für Zeitreihen
OF-Tree und TS-Tree vermeiden Überlappungen, um dem
Curse of Dimensionality entgegenzuwirken. Eine Kombination von Konzepten aus den klassischen B*-Bäumen sowie
aus den für räumliche Anwendungen bewährten R-Bäumen
zeigt eine Verbesserung der Anfragebearbeitung bei der
Ähnlichkeitssuche für Zeitreihen, multimediale und hochdimensionale Objekte.
Grafikdatenserver für blickabhängige Visualisierung am
Beispiel von CFD-Postprocessing. In einer Kooperation mit
dem Virtual Reality Center Aachen (VRCA) wurden sowohl
ein blickabhängiges Ähnlichkeitsmaß als auch effiziente Algorithmen zur Bearbeitung entwickelt.
Datenbank Spektrum (2013) 13:55–58
Indexierung von Intervalldaten in relationalen Datenbanksystemen Der Relationale Intervallbaum (RI-Tree) stellt
ein Beispiel für die relationale Indexierung komplexer Objekte dar. Für Überlappungsanfragen auf Intervalldaten wurde neben der formal optimalen Komplexität auch eine hohe
praktische Effizienz erreicht.
4 Lehre
Unser Lehrangebot für Masterstudierende umfasst folgende
Vorlesungen:
– Data Mining Algorithms 1 führt den Prozess des Knowledge Discovery in Datenbanken ein und umfasst neben
Clustering, Klassifikation, Frequent Pattern Mining und
Generalisierung auch Data Warehousing, Visualisierung
und Indexstrukturen.
– Data Mining Algorithms 2 behandelt weiterführende Herausforderungen und Lösungskonzepte für die Analyse
komplexer Objektmengen wie hochdimensionale Daten,
Datenströme, attributierte Graphen und Netze.
– Content-Based Multimedia Search umfasst Ähnlichkeitsmodelle und effiziente Algorithmen zur inhaltsbasierten
Suche in großen Mengen komplexer Objekte wie multimediale Objekte, geometrische Formen und Zeitreihen.
Im Praktikum zu Data Mining beschäftigen wir uns mit
Implementierungsfragen des Data Mining und verwenden
hierfür die Werkzeuge WEKA, KNIME, MOA, Hadoop
MapReduce und PACT. In Seminaren werden aktuelle Entwicklungen in Data Mining und Multimedia-Exploration
behandelt.
Für Bachelorstudierende ist der Lehrstuhl in die Rotation der Hauptfach- und Nebenfach-Vorlesungen Algorithmen
und Datenstrukturen eingebunden. Die Vorlesung Data Mining Algorithms 1 wird als Wahlpflichtveranstaltung angeboten. Einschlägige Seminare, Proseminare und Softwarepraktika zu Indexstrukturen und elementaren Aufgaben des
Data Mining vervollständigen das Angebot. In den letzten
Jahren gab es regelmäßig Beiträge zu den Ringvorlesungen
Medizinische Bildverarbeitung, Bionik und Handling Big
Data.
5 Ausblick
Für die Zukunft planen wir, unsere Forschungsrichtungen
Data Mining und inhaltsbasierte Ähnlichkeitssuche auf weitere komplexe Objekte und Anwendungen auszuweiten. Dabei sehen wir lohnende Herausforderungen, die von Modellierungsfragen und der Entwicklung effektiver und effizienter Algorithmen bis zu neuen Methoden der Evaluierung reichen.
Datenbank Spektrum (2013) 13:67–69
DOI 10.1007/s13222-013-0115-0
COMMUNITY
News
Published online: 25 January 2013
© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013
1 Herbstworkshop der Fachgruppe IR
The ubiquity of search systems has led to the application of
information retrieval technology in many new contexts (e.g.
mobile and international) and for new object types (products, patents, music, microblogs). To develop appropriate
products, basic knowledge on information retrieval needs to
be revisited and innovative approaches need to be applied,
for example by allowing for more user interaction or by taking the user’s situational context and the overall task into account. The quality of information retrieval needs to be evaluated for each context. Large evaluation initiatives respond
to these challenges and develop new benchmarks.
The workshop Information Retrieval 2013 of the Special Interest Group on Information Retrieval within the German Gesellschaft für Informatik (GI) provides a forum for
scientific discussion and the exchange of ideas. The workshop takes place in the context of the LWA „Learning,
Knowledge and Adaptivity“ workshop week (October 7–9,
2013) at the University of Bamberg in Germany. This workshop continues a successful series of conferences and workshops of the Special Interest Group on Information Retrieval
(http://www.fg-ir.de/). The workshop addresses researchers
and practitioners from industry and universities. Especially
Doctorate and Master students are encouraged to participate
and discuss their ideas with world renowned experts. An Industry Session will stimulate the exchange between information retrieval professionals and academics. The workshop
is expected to include German as well as English presentations.
Program Chairs
– Dr. Sascha Kriewel, University Duisburg-Essen, Germany
– Dr. Claus-Peter Klas, Fernuniversität in Hagen, Germany
Topics
Submission should address current issues in Information Retrieval. They include (but are not limited to):
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
Development and optimization of retrieval systems
Information retrieval theory
Retrieval with structured and multimedia documents
Evaluation and evaluation research
Text mining and information extraction
Cross-lingual and cross-cultural IR
Digital libraries
User interfaces and user behavior, HCIR
Interactive IR
Machine learning in information retrieval
Information retrieval and knowledge management
Information retrieval and the semantic web
Databases and information retrieval
Social Search
Task-based IR
Web information retrieval (including blogs and microblogs)
Clustering
Patent retrieval
Plagiarism detection
Enterprise search
Expert search
Innovative concepts in IR teaching
We especially invite descriptions of running projects.
Types of Submissions:
– Full Papers (6 to 8 pages)
– Short Papers (4 pages): Position papers or work in
progress
– Poster and Demonstrations (2 pages): Poster and Presentation of systems or prototypes
68
Datenbank Spektrum (2013) 13:67–69
Submissions are welcome in English and German. They
have to follow the conference format and should be submitted as PDF files to EasyChair (http://www.easychair.org/
conferences/?conf=wir2013). All submissions will be reviewed by at least two independent reviewers.
Important Dates
–
–
–
–
Submissions: July 1, 2013
Notification: July 29, 2013
Camera Ready Contributions: August 19, 2013
Workshop: October 7–9, 2013
Further Information
LWA 2013 http://LWA2013.minf.uni-bamberg.de/ Would
be great to see you in Bamberg!
2 Produkt-News
Uta Störl
2.3 PostgreSQL 9.2 erschienen
Neben Performance-Verbesserungen und einem geringeren
Stromverbrauch bietet die neu erschienene Version 9.2 des
PostgreSQL-Datenbankmanagementsystem Unterstützung
für JavaScript Object Notation (JSON). JSON hat eine relativ große Bedeutung im Web-Umfeld und ist beispielsweise das typische Speicherformat dokumentenorientierter
NoSQL-Datenbankmanagementsysteme.
PostgreSQL, http://www.postgresql.org/
2.4 Oracle: Big Data Appliance und Oracle NoSQL
Database 2.0
Oracle hat seine Big Data Appliance X3-2 vorgestellt. Die
Big Data Appliance ist mit 8-core Xeon-CPUs (E5-2600),
der aktuellen Cloudera-Distribution mit Apache Hadoop,
dem Cloudera Manager mit einem Plug-in für den Oracle
Enterprise Manager für Big Data Appliances und der Oracle NoSQL Database 2.0 ausgestattet. Die Oracle NoSQL
Database ist ein Key-Value-DBMS und wurde inzwischen
in der Version 2.0 veröffentlicht.
2.1 Microsoft: In-Memory-Unterstützung für SQL Server
Oracle, http://www.oracle.com/
Microsoft hat in seinem offiziellen Blog im November
unter dem Code-Namen „Hekaton“ verbesserte In-Memory-Unterstützung für den SQL Server angekündigt. Wie andere Anbieter auch setzt Microsoft hier auf spaltenorientierte Speicherung und verbesserte Kompressionsalgorithmen. Die In-Memory-Unterstützung soll mit dem nächsten Release des Microsoft SQL Servers veröffentlicht werden.
Microsoft, http://blogs.technet.com/b/microsoft_blog/
2.2 Oracle MySQL: Release-Kandidat 5.6 verfügbar
Oracle hat den Release-Kandidat 5.6 von MySQL vorgestellt. Bei der Vorstellung wurde deutlich, dass Oracle
zukünftig fast ausschließlich auf InnoDB als Storage-Engine
setzt. Dementsprechend wurden eine Reihe von Funktionalitäten in InnoDB nachgerüstet (u.a. Volltextsuche) die bislang nur unter MyISAM verfügbar waren. Außerdem wurden eine Reihe von Performance-Verbesserungen für InnoDB und erhebliche Verbesserungen im Optimizer, u.a.
durch die verbesserte Nutzung von Statistiken, durchgeführt. Eine ausführliche Beschreibung der Neuerungen
findet sich hier: http://dev.mysql.com/tech-resources/
articles/mysql-5.6-rc.html
Oracle, http://dev.mysql.com/
2.5 Cassandra 1.2 erschienen
Das Apache-Projekt hat Version 1.2 des NoSQL-Datenbankmanagementsystems Cassandra veröffentlicht. Dabei
wurde u.a. die Abfragesprache CQL aktualisiert. Cassandra
gehört zu den wenigen NoSQL-DBMS, welche eine SQLähnliche Abfragesprache anbieten (siehe auch DatenbankSpektrum 12/2 Produkt News). Außerdem wurde die Transaktionsunterstützung dergestalt erweitert, dass Transaktionen rückgängig gemacht werden können–im Umfeld von
NoSQL-DBMS keine Selbstverständlichkeit.
Apache Software Foundation, http://cassandra.apache.org/
2.6 Windows Azure: Unterstützung für NoSQL-Datenbank
Riak
Neben der bereits existierenden Unterstützung von MongoDB (einem dokumentenorientierten NoSQL-Datenbankmanagementsystem) und dem Map-Reduce-Framework
Apache Hadoop unterstützt Microsofts Cloud-Plattform
Windows Azure nun mit Riak von der Firma Basho auch
ein NoSQL Key-Value-Datenbankmanagementsystem.
Microsoft, http://www.windowsazure.com/
Datenbank Spektrum (2013) 13:67–69
2.7 Amazon: Kostenlose Nutzung von relationale
Datenbanken
Amazon Web Services bietet für ein Jahr ein kostenfreies
Nutzungskontingent für relationale Datenbanken. Neben
Amazons eigenen Datenbanksystemen DynamoDB und
SimpleDB werden seit neuestem auch MySQL, Oracle und
69
Microsoft SQL Server unterstützt. Die Datenbanksysteme
können jeweils bis zu 750 Stunden pro Monat mit bestimmten Größen- und Durchsatzbeschränkungen genutzt
werden: http://aws.amazon.com/de/free/faqs/
Amazon Web Services, http://aws.amazon.com/