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2017-07-06Dissertation DOI: 10.18452/17996
Scalable and Declarative Information Extraction in a Parallel Data Analytics System
dc.contributor.authorRheinländer, Astrid
dc.date.accessioned2017-07-06T09:46:47Z
dc.date.available2017-07-06T09:46:47Z
dc.date.issued2017-07-06
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/18660
dc.description.abstractInformationsextraktions (IE) auf sehr großen Datenmengen erfordert hochkomplexe, skalierbare und anpassungsfähige Systeme. Obwohl zahlreiche IE-Algorithmen existieren, ist die nahtlose und erweiterbare Kombination dieser Werkzeuge in einem skalierbaren System immer noch eine große Herausforderung. In dieser Arbeit wird ein anfragebasiertes IE-System für eine parallelen Datenanalyseplattform vorgestellt, das für konkrete Anwendungsdomänen konfigurierbar ist und für Textsammlungen im Terabyte-Bereich skaliert. Zunächst werden konfigurierbare Operatoren für grundlegende IE- und Web-Analytics-Aufgaben definiert, mit denen komplexe IE-Aufgaben in Form von deklarativen Anfragen ausgedrückt werden können. Alle Operatoren werden hinsichtlich ihrer Eigenschaften charakterisiert um das Potenzial und die Bedeutung der Optimierung nicht-relationaler, benutzerdefinierter Operatoren (UDFs) für Data Flows hervorzuheben. Anschließend wird der Stand der Technik in der Optimierung nicht-relationaler Data Flows untersucht und herausgearbeitet, dass eine umfassende Optimierung von UDFs immer noch eine Herausforderung ist. Darauf aufbauend wird ein erweiterbarer, logischer Optimierer (SOFA) vorgestellt, der die Semantik von UDFs mit in die Optimierung mit einbezieht. SOFA analysiert eine kompakte Menge von Operator-Eigenschaften und kombiniert eine automatisierte Analyse mit manuellen UDF-Annotationen, um die umfassende Optimierung von Data Flows zu ermöglichen. SOFA ist in der Lage, beliebige Data Flows aus unterschiedlichen Anwendungsbereichen logisch zu optimieren, was zu erheblichen Laufzeitverbesserungen im Vergleich mit anderen Techniken führt. Als Viertes wird die Anwendbarkeit des vorgestellten Systems auf Korpora im Terabyte-Bereich untersucht und systematisch die Skalierbarkeit und Robustheit der eingesetzten Methoden und Werkzeuge beurteilt um schließlich die kritischsten Herausforderungen beim Aufbau eines IE-Systems für sehr große Datenmenge zu charakterisieren.ger
dc.description.abstractInformation extraction (IE) on very large data sets requires highly complex, scalable, and adaptive systems. Although numerous IE algorithms exist, their seamless and extensible combination in a scalable system still is a major challenge. This work presents a query-based IE system for a parallel data analysis platform, which is configurable for specific application domains and scales for terabyte-sized text collections. First, configurable operators are defined for basic IE and Web Analytics tasks, which can be used to express complex IE tasks in the form of declarative queries. All operators are characterized in terms of their properties to highlight the potential and importance of optimizing non-relational, user-defined operators (UDFs) for dataflows. Subsequently, we survey the state of the art in optimizing non-relational dataflows and highlight that a comprehensive optimization of UDFs is still a challenge. Based on this observation, an extensible, logical optimizer (SOFA) is introduced, which incorporates the semantics of UDFs into the optimization process. SOFA analyzes a compact set of operator properties and combines automated analysis with manual UDF annotations to enable a comprehensive optimization of data flows. SOFA is able to logically optimize arbitrary data flows from different application areas, resulting in significant runtime improvements compared to other techniques. Finally, the applicability of the presented system to terabyte-sized corpora is investigated. Hereby, we systematically evaluate scalability and robustness of the employed methods and tools in order to pinpoint the most critical challenges in building an IE system for very large data sets.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin
dc.rightsNamensnennung-NichtKommerziell-KeineBearbeitung 3.0 Deutschland
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/*
dc.subjectInformationsextraktionger
dc.subjectOptimierungger
dc.subjectMap/Reduceger
dc.subjectData Flowger
dc.subjectStratosphereger
dc.subjectOperatorsemantikger
dc.subjectInformation Extractioneng
dc.subjectOptimizationeng
dc.subjectMap/Reduceeng
dc.subjectData Floweng
dc.subjectStratosphereeng
dc.subjectOperator Semanticseng
dc.subject.ddc004 Informatik
dc.titleScalable and Declarative Information Extraction in a Parallel Data Analytics System
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-110-18452/18660-7
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/17996
dc.date.accepted2017-06-23
dc.contributor.refereeLeser, Ulf
dc.contributor.refereeNaumann, Felix
dc.contributor.refereeRitter, Norbert
dc.subject.rvkST 530
local.edoc.pages195
local.edoc.type-nameDissertation
bua.departmentMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

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