BÖRSENDATEN-ANALYSE

MIT APACHE FLINK IIAbschlusspräsentation mit Demo

von

Mdiet003

Pgrie001

GLIEDERUNG

Aufgabenstellung 3

Aufgabenverteilung 4

Konzept 5

Implementierung 14

Evaluation 18

Fazit + Ausblick 21

Weblinks 23

Demo 24

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AUFGABENSTELLUNG

Vortrag: konzeptuelle Grundlagen

Einarbeiten in die verwendete Technologie

Analyse des Anwendungsfalls

Erstellen eines Konzepts

Prototypische Implementierung

Messung und Bewertung

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AUFGABENVERTEILUNG

Mdiet003

anfangs:

Apache Flink (producer-random)

Wiki (Grundlagen (Technologie))

zum Schluss:

Wiki

Pgrie001

anfangs:

Docker-Testumgebung

Wiki (Analyse des Anwendungsfalls)

zum Schluss:

Implementierung

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KONZEPT | GRUNDIDEE

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KONZEPT | ABLAGE DER DATEN

Variante #1: Partitions Variante #2: Topics

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KONZEPT | NOTIONS OF TIME

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/apis/streaming/event_time.html

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KONZEPT | YAHOO FINANCE

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KONZEPT | TIMESTAMPS + WATERMARKS

Kurs ist Tupel: (Timestamp, close)

zusätzlich zum Timestamp muss Watermark erzeugt werden:

Watermark macht Fortschritt in Event-Time-Datenstrom messbar

“A Watermark(t) declares that event time has reached time t in that stream,

meaning that all events with a timestamps t’ < t have occurred.”

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/apis/streaming/event_time.html

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KONZEPT | KORRELATIONEN

Erstellt mit: http://www.finanzen.net/charttool/

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KONZEPT | CHARTANALYSE

http://www.investopedia.com/terms/s/sma.asp

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KONZEPT | VERTEILTHEIT

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KONZEPT | PARALLELITÄT

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IMPLEMENTIERUNG | DOCKER

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IMPLEMENTIERUNG | TEILPROJEKTE

importer

Python-Programm –Yahoo Finance > CSV-Datei > Kafka

analyser

„die“ Implementierung – berechnet Kauf- und Verkaufssignale

Flink-Programm, in Java

visualizer

Python-Programm – visualisiert Datenströme aus Kafka (matplotlib)

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IMPLEMENTIERUNG | VISUALIZER

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IMPLEMENTIERUNG | ANALYSER

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EVALUATION | PROBLEME

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EVALUATION | PROBLEME

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EVALUATION | LÖSUNGSANSÄTZE

Kafka Consumer/Producer von Flink anpassen

RabbitMQ statt Apache Kafka

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FAZIT

Vorteile

Flink passt zum Anwendungsfall

in stetiger Entwicklung

„dankbarer“ Anwendungsfall

Nachteile

fehlende Community

in stetiger Entwicklung

„unsauber“ und widersprüchlich

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AUSBLICK

Korrelationen in Konfigurationsdateien definieren

Kauf- und Verkaufssignale aus Chartmustern ableiten

Chartanalyse auf physisch getrennten Rechnern

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WEBLINKS

Technologie

https://flink.apache.org/

https://kafka.apache.org/

https://zookeeper.apache.org/

https://www.docker.com/

http://data-artisans.com/blog/

Anwendungsfall

http://www.finanzen.net/

http://www.investopedia.com/

http://www.wirtschaftslexikon24.com/

http://wirtschaftslexikon.gabler.de/

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DEMO