diff --git "a/de/01-Design-patterns-f\303\274r-grosse-Datenmengen.ipynb" "b/de/01-Design-patterns-f\303\274r-grosse-Datenmengen.ipynb"
index e5eeed2e515aa547cf40133f19f89e1c318a2c0a..4d5066d14ad6a6837f97c14812e7930d56d6e061 100644
--- "a/de/01-Design-patterns-f\303\274r-grosse-Datenmengen.ipynb"
+++ "b/de/01-Design-patterns-f\303\274r-grosse-Datenmengen.ipynb"
@@ -552,7 +552,7 @@
     "\n",
     "_Original Paper: Jeffrey Dean Sanjay Ghemawat (2004): MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, OSDI'04: Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation, San Francisco, CA (2004), pp. 137-150._\n",
     "\n",
-    "Die Resourcenverwaltung obliegt __YARN__, das aus einem __ResourceManager__ für das Gesamtsystem, jeweils einem __NodeManager__ pro Cluster-Knoten und jeweils einem __MRAppMaster__ pro Anwendung besteht. Jede MapReduce Anwendung wird durch eine Konfigursation beschrieben, die zumindest die Input- und Outputdaten spezifiziert und die auszuführenden __map__ und __reduce__ Kommandos. YARN übernimmt das Scheduling, überwacht die Ausführung der einzelnen Tasks und startet abgebrochene Jobs erneut falls nötig. Hadoop ist damit vor allem für Batch-Anwendungen ausgelegt. Die Berechnungen werden möglichst dort ausgeführt, wo die Daten liegen, so dass unnötige Datentransfers vermieden werden.\n"
+    "Die Resourcenverwaltung obliegt __YARN__, das aus einem __ResourceManager__ für das Gesamtsystem, jeweils einem __NodeManager__ pro Cluster-Knoten und jeweils einem __MRAppMaster__ pro Anwendung besteht. Jede MapReduce Anwendung wird durch eine Konfiguration beschrieben, die zumindest die Input- und Outputdaten spezifiziert und die auszuführenden __map__ und __reduce__ Kommandos. YARN übernimmt das Scheduling, überwacht die Ausführung der einzelnen Tasks und startet abgebrochene Jobs erneut falls nötig. Hadoop ist damit vor allem für Batch-Anwendungen ausgelegt. Die Berechnungen werden möglichst dort ausgeführt, wo die Daten liegen, so dass unnötige Datentransfers vermieden werden.\n"
    ]
   },
   {