Das Internet sorgt f r ein rasches Wachstum von verf gbaren Daten. Dem "EMC/IDC Digital Universe" Report nach verdoppelt sich die Menge an Daten alle zwei Jahre. Es werden t glich eine Millionen Uber-Fahrten gebucht, monatlich 10 Milliarden Stunden Netflix-Videos konsumiert und j hrlich eine Trillion US-Dollar auf E-Commerce-Webseiten ausgegeben. Dabei spielt der Umgang mit diesen Daten eine gro e Rolle f r den Erfolg dieser Unternehmen. Insbesondere die Echtzeit-Datenanalyse hilft den Unternehmen, Kundenw nsche schnellstm glich zu erkennen und diese auszusch pfen. Ein weiterer Faktor des immensen Datenwachstums sind Web 2.0 Plattformen. In diesem Bereich sind die Benutzer der treibende Faktor f r die stetig wachsende Datenflut dieser Plattformen, indem sie Beitr ge ver ffentlichen, Fotos teilen und Videos streamen. Beispielsweise sammelt Twitter 8 Terabyte, Facebook 500 Terabyte und Google 20 Terabyte an benutzergenerierten Daten t glich. Inhalte sind nicht l nger statisch, sondern dynamisch. Diese Datenflut gilt es, zu kontrollieren. Unmittelbar nachdem Daten entstehen, haben sie den h chsten Wert. In der heutigen Zeit wird erwartet, Ergebnisse in schnellstm glicher Zeit bereitzustellen. Analytische Prozesse werden in Minuten, Sekunden oder Bruchteilen von Sekunden durchgef hrt, welche fr her Monate, Tage oder Stunden gebraucht h tten. Aufgrund dieser Evolution der stetig neu entstehenden Daten m ssen Ver nderungen in der Art und Weise, wie diese Daten empfangen, transportiert, verarbeitet und analysiert werden, stattfinden. Die Technologie, die Echtzeit-Datenanalysen durchf hrt, wird in der vorliegenden Arbeit genauer betrachtet.