Vorlesung

WebbasierteInformationssysteme

(CS4130)Zusammenfassung

Professor Dr. rer. nat. habil. Sven Groppehttps://www.ifis.uni-luebeck.de/index.php?id=groppe

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Chronologische Übersicht über die ThemenNr Thema1 Einleitung2 Einführung in das Semantic Web, RDF und SPARQL Datenmodell

3 Die Semantic Web-Ontologiesprachen RDFS und OWL4 Multiplattform-Entwicklung mit Kotlin Multiplattform

5 Fortgeschrittene Themen mit Kotlin6 Einstieg in Cloud Computing, Hadoop Backend

7 Operatoren der relationalen Algebra in Hadoop8 Datenverarbeitung mit Pig9 Einführung in Spark und Flink

10 Stromverarbeitung mit Flink11 Knotenzentrische Algorithmen mit Flink12 HTML und CSS Web

13 Browserprogrammierung mit JS/JQuery undServerprogrammierung mit PHP Hypertext Preprocessor

14 Zusammenfassung und Ausblick

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Bezüglich der Klausur-Frage1. Termin 2. Termin

Wann 18.7.20198 bis 10 Uhr

30.9.201912 bis 14 Uhr

Wo Z 1/2 Z 1/2

Hilfsmittel:- Stifte (keine rotfarbigen)- 2 (doppelseitig) handbeschriebene Blätter

Aufgabentypen der Klausur- orientieren sich hauptsächlich an

Aufgaben aus den Übungen (Länge und Komplexität angepasst)Syntax- und Semantikfehler sind (bis auf „Kleinigkeiten“)Fehler!

TafelübungenStudierendenausweis bitte nicht vergessen!

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Themen der VorlesungNr Thema1 Einleitung2 Einführung in das Semantic Web, RDF und SPARQL Datenmodell

3 Die Semantic Web-Ontologiesprachen RDFS und OWL4 Multiplattform-Entwicklung mit Kotlin Multiplattform

5 Fortgeschrittene Themen mit Kotlin6 Einstieg in Cloud Computing, Hadoop Backend

7 Operatoren der relationalen Algebra in Hadoop8 Datenverarbeitung mit Pig9 Einführung in Spark und Flink

10 Stromverarbeitung mit Flink11 Knotenzentrische Algorithmen mit Flink12 HTML und CSS Web

13 Browserprogrammierung mit JS/JQuery undServerprogrammierung mit PHP Hypertext Preprocessor

14 Zusammenfassung und Ausblick

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Semantic WebZiel

- maschinenauswertbares Web über in Beziehung gesetzte großeDatenmengen

Spezifikationen

Query: 

SPARQL

Ontology:

RDFS

OWL (2)

Rule: 

RIF

Data Format: RDF

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Cloud Computing

Technologien, um große Datenmengen im(großen) Cluster zu verarbeiten

Willkommen im Hadoop-Zoo!

Ich bin Hadoop, der starkeElephant für dieVerarbeitung!

Wir sind die HDFS-Käfigefür Big Data...

HBase - die smarteCloud-Datenbank.

Ich bin der Zoo-Wärter(Zoo-Keeper) undorganisiere dasZusammenspiel der Tiere

Ich bin Pig. Spiele mit mirund die HDFS-Käfige! Ichspreche die relationaleAlgebra!

Ich bin Hive. Greife aufdie HDFS-Käfige zuund spreche SQL mitmir!

Ich bin Apache Spark und bin nahezu"real-time" durch iterativeStromverarbeitung.

Ich bin Apache Flink und kannStröme nativ iterativ verarbeiten.

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Clientseitige Web-Programmierung

DurchZusammenspiel undVerwendungunterschiedlicherTechnologienApplikationen „wieauf dem Desktop“möglichIm Zusammenspielmit dem Serverzusätzliche „Online“-Funktionalitätmöglich

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/ Abbildung (CC BY 3.0 DE) von Peter Kröner 7 / 14

Serverseitige Programmierung(in der Vorlesung: PHP)

Generation von Webseiten aus Datenbanken- Content-Management-Systeme, Online-Kataloge, …

Suchanfragen und Darstellung der ErgebnisseKollaborationsmöglichkeiten von unterschiedlichenBenutzern einer Webapplikation

- Gemeinsames Editieren von Dokumenten (z.B. Google Docs)- Teilen von Daten, Bildern, Videos, …- Multiplayer-Online-Games

…

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Multiplattform-Entwicklung(in der Vorlesung: Kotlin)

Ausdrücken der Business Logic für (verschiedene)Client(s) & Server in einem gemeinsamen Kernjeweils separate Entwicklung der Benutzeroberfläche &tiefgehende Betriebssystemzugriffe für verschiedenePlattformen

- übergeordnete Abläufe z.T. im gemeinsamen Kern ausdrückbarKotlin differiert gegenüber Java in vielen kleinen Detailszum Erhöhen des Programmierkomforts

- prägnantere, aber (trotzdem evtl. gerade deswegen) besserlesbarer Programmcode

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Ausblick: Vertiefungsmodule amInstitut für InformationssystemeVertiefungsmodul Modulteil ECTS

DatenmanagementSemantic Web 4Mobile und Verteilte Datenbanken 4Projekt oder Seminar 4

Web and DataScience

Grundlagen von Ontologien undDatenbanken für Informationssysteme 4

Web Mining Agenten 8

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Vertiefungsmodul Datenmanagement

Management von großen Datensätzen (BigData) und deren Verarbeitung in

- Zentralisierten,- Parallelen,- Verteilten und- Mobilen Umgebungen

Semantic Web und deren Technologien für z.B.die Integration von heterogenen Daten

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Datenmanagement –Modulteil Semantic Web

W3C Semantic Web SprachfamilieDatenmanagement für Semantic Web Dateninsbesondere IndexierungsansätzeAnfrageverarbeitung für Semantic Web Anfragen

- zentralistisch, parallel, verteilt (z.B. in der Cloud)Auswertungsstrategien für Semantic WebRegeln und Ontologien

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Datenmanagement –Modulteil Mobile und Verteilte Datenbanken

Anfrageverarbeitung,Transaktionen undReplikation in

- zentralisierten Datenbanksystemen- Parallelen Datenbanksystemen- Verteilten Datenbanksystemen- Mobilen Datenbanksystemen

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Themen der VorlesungNr Thema1 Einleitung2 Einführung in das Semantic Web, RDF und SPARQL Datenmodell

3 Die Semantic Web-Ontologiesprachen RDFS und OWL4 Multiplattform-Entwicklung mit Kotlin Multiplattform

5 Fortgeschrittene Themen mit Kotlin6 Einstieg in Cloud Computing, Hadoop Backend

7 Operatoren der relationalen Algebra in Hadoop8 Datenverarbeitung mit Pig9 Einführung in Spark und Flink

10 Stromverarbeitung mit Flink11 Knotenzentrische Algorithmen mit Flink12 HTML und CSS Web

13 Browserprogrammierung mit JS/JQuery undServerprogrammierung mit PHP Hypertext Preprocessor

14 Zusammenfassung und Ausblick

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Viel Erfolg in der Prüfung…

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