Die Bachelorarbeit umfasst die Erweiterung des Projektes Dedoop. Dedoop stellt eine Reihe von Werkzeugen zur Verfügung, die das Finden von Duplikaten durch Object Matching-Ansätze in einer Datenmenge automatisieren. Das Object Matching geschieht auf der MapReduce-Plattform Hadoop. Mit Hilfe der entwickelten Erweiterung, ist es möglich das vollständige Neuberechnen an den Daten bei ihrer Änderung zu vermeiden. Das Verfahren geschieht in zwei Phasen. In der ersten Phase stellt man die Änderungen fest, die zwischen der alten Datenmenge und der neuen Datenmenge stattfanden. Die dabei gewonnenen Informationen werden in drei Kategorien unterteilt: Datensätze, die in der alten und in der neuen Datenmenge unverändert zu finden sind, Datensätze aus der neuen Quelle, die die Neuberechnung benötigen, und Datensätze aus der alten Quelle, die aus der Neuberechnung ausgeschlossen werden sollen. In der zweiten Phase wird das alte Object Matching, angewendet auf die aus der ersten Phase gewonnenen Teilmengen, wiederholt. Die für die Neuberechnung benötigten Datensätze sind die, die aktualisiert oder neueingefügt wurden. Deshalb liegen für sie noch keine Ergebnisse aus dem alten Object Matching vor. Diese Datensätze werden in der zweiten Phase gegeneinander und gegen die unverändert gebliebenen Datensätze gematcht. Die aus der Neuberechnung ausgeschlossen Datensätze sind die, die aktualisiert oder gelöscht wurden. Für sie liegen bereits Matchergebnisse vor, und deshalb müssen diese Ergebnisse von diesen Datensätzen bereinigt werden. Der Vorteil dieses Verfahrens liegt darin, dass man die unverändert gebliebenen Datensätze nicht noch einmal gegeneinander zu matchen braucht.