Analyse von operationellen Flugdaten aus einem Hadoop System unter Verwendung von MapReduce und dem MATLAB Parallel Server
Lukas Höhndorf, TU München
Die Arbeitsgruppe Flight Safety am Lehrstuhl für Flugsystemdynamik der Technischen Universität München beschäftigt sich mit der Analyse von operationellen Flugdaten zur Abschätzung des Sicherheitsniveaus von Fluggesellschaften. Im Zuge dieser Analysen werden umfangreiche physikalische und statistische Modelle entwickelt und auf die Daten angewandt. Einzelne Datensätze bestehen aus 500 bis 2500 Variablen, die während eines zivilen Fluges als Zeitreihen aufgezeichnet werden. Während des Betriebs einer Fluggesellschaft mit einer Vielzahl an täglichen Flügen wird dadurch eine sehr große Datenmenge erzeugt. Durch mehrere Kooperationen des Lehrstuhls mit verschiedenen Fluggesellschaften stehen Daten in großem Umfang zur Verfügung, die am Lehrstuhl gespeichert und analysiert werden. Teil des internen IT Systems ist der
MATLAB Parallel Server™ und ein Hadoop System zur Speicherung der umfangreichen Daten auf das direkt von MATLAB® zugegriffen wird. Um eine sinnvolle Analyse der Flugdaten durchführen zu können, müssen der Start- und Zielflughafen als auch die Start- und Ziellandebahn bekannt sein. Die Daten werden in unterschiedlichen Formaten an den Lehrstuhl übermittelt, sodass diese Informationen nicht immer direkt gegeben sind und berechnet werden müssen. Hierfür wurden MapReduce Algorithmen entwickelt und mit Hilfe des MATLAB Parallel Server in verschiedenen Umgebungen parallel auf dem IT System ausgeführt. Dabei wurde zum einen der MATLAB Job Scheduler als auch der Hadoop Job Scheduler verwendet und deren Performance sowie die allgemeine Handhabung verglichen.
Aufgezeichnet: 10 Mai 2016
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MATLAB
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