Meetups, Stammtische, Hackathons, User Groups: Die codecentric ist weit mehr als die Summe ihrer Mitarbeiter und Projekte.
Sie möchten sich gern mit Gleichgesinnten über agiles Projektmanagement, agile Entwicklung, agiles Testen oder einfach Agilität im allgemeinen austauschen? Sie fragen sich vielleicht, wie ein ganzes Unternehmen agil gemacht werden kann, oder wie Agilität skalieren kann? Dann sind Sie beim ...
About a year ago, we stumbled upon rich datasets on *traffic dynamics* of Münster: count data of bikes, cars, and bus passengers of high resolution. Since that day we have been crunching, modeling, and visualizing it. To involve local stakeholders ...
Sie möchten sich gern mit Gleichgesinnten über agiles Projektmanagement, agile Entwicklung, agiles Testen oder einfach Agilität im allgemeinen austauschen? Sie fragen sich vielleicht, wie ein ganzes Unternehmen agil gemacht werden kann, oder wie Agilität skalieren kann? Dann sind Sie beim ...
We just renamed the group from SMACK to Fast Data and would like to host the second meetup. We will attempt to host this every two months, so please do not hesitate if you have any cool talks! See you around! Agenda for the evening:
SMACK stack from the trenches (Achim Nierbeck)
In this talk I will give an overview about the SMACK – Stack (Streaming, Mesos, Akka, Cassandra, Kafka) and tell about the experiences made with this stack and how to fine tune it for massive data. For a better understanding on how a SMACK stack might work, a demonstration showing how to stream live bus data from Los Angeles with Spark and Flink is shown.
Stream Processing Comparison (Matthias Niehoff)
In this talk I will give an overview on various concepts used in data stream processing. Most of them are used for solving problems in the field of time, focussing on processing time compared to event time. The techniques shown include the Dataflow API as it was introduced by Google and the concepts of stream and table duality. But I will also come up with other problems like data lookup and deployment of streaming applications and various strategies on solving these problems. In the end I will give a brief outline on the implementation status of those strategies in the popular streaming frameworks Apache Spark Streaming, Apache Flink and Kafka Streams.
As always Drinks and Pizza are on us! Please care, Please share!