أهم 4 مشروعات للبيانات الضخمة مثيرة للاهتمام في GitHub للمبتدئين [2022]
نشرت: 2021-01-06لسنوات ، كان GitHub مجتمعًا عمليًا عبر الإنترنت للمطورين والفنيين الذين يأتون بمشاريع خارج الصندوق عبر جميع القطاعات ، ويقدمون خرائط طريق لقضايا متعددة ، وما إلى ذلك. اليوم ، أصبح GitHub هذا المستودع الضخم عبر الإنترنت لـ مجتمع البيانات الضخمة ؛ هذه طريقة رائعة لصقل المهارات التقنية. في الوقت الحالي ، يتمثل التحدي الأكبر الذي يواجه صناعة البيانات الضخمة في الديناميكية المطلقة للسوق ومتطلباته.
لذلك ، إذا كنت ترغب في الحصول على بداية جيدة في تعيين نفسك كعامل تمييز ، فهناك العديد من مشاريع البيانات الضخمة على GitHub والتي يمكن أن تعمل بشكل صحيح. تُعرف هذه المشاريع باستخدامها المميز لبيانات مفتوحة المصدر وتنفيذها في الحياة الواقعية التي يمكن اعتبارها كما هي أو تعديلها وفقًا لأهداف مشروعك. إذا كانت قواعد بيانات NoSQL مثل MongoDB ، فإن Cassandra كانت موطن قوتك ، فاعمل على أساسيات إدارة Hadoop Cluster وتقنيات معالجة التدفق والحوسبة الموزعة.
النقطة المهمة هي أن البيانات الضخمة هي واحدة من أكثر الصناعات الواعدة في الوقت الحالي حيث يستيقظ الناس على حقيقة أن تحليل البيانات يمكن أن يعزز الاستدامة في السنوات القادمة عندما يتم ذلك بشكل صحيح. بقدر ما هو متطلب ، بالنسبة لمتخصص البيانات الضخمة / علوم البيانات ، يمكن أن يكون البدء بمشاريع Hadoop على GitHub طريقة ممتازة للنمو جنبًا إلى جنب مع متطلبات الصناعة وتطوير حصن على الأساسيات. في هذا المنشور ، سنغطي مشاريع البيانات الضخمة هذه على GitHub حتى الآن:
اقرأ: أفضل 6 مشروعات للذكاء الاصطناعي في جيثب ، يجب عليك التحقق منها الآن
جدول المحتويات
مشاريع البيانات الضخمة في جيثب
1. التنميط الباندا
يهدف مشروع تشكيل ملفات تعريف الباندا إلى إنشاء تقارير ملفات تعريف HTML وتوسيع كائنات pandas DataFrame ، لأن الوظيفة الأساسية df.describe () ليست مناسبة لتحليل البيانات عميقة الجذور. يستخدم التعلم الآلي وإطار بيانات الباندا للعثور على المتغيرات الفريدة والمترابطة وتحليل البيانات السريع.
سيكون التقرير الذي تم إنشاؤه بتنسيق HTML ، وهنا سيتم حساب البيانات باستخدام مصفوفات المدرج التكراري وسبيرمان وبيرسون وكيندال لتقسيم مجموعات البيانات الضخمة إلى وحدات ذات معنى. وهو يدعم أنواع التجريد المنطقية والرقمية والتاريخية والفئوية وعنوان URL والمسار والملف والصورة للتجريد كوسيلة فعالة لتحليل البيانات.
2. معالج محرك قاعدة NiFi
يُعرف Apache NiFi ، المعروف أيضًا باسم NiagraFiles ، بأتمتة تدفق البيانات بين أنظمة البرامج المختلفة. تم تصميم هذا المشروع لتطبيق قواعد محددة مسبقًا على البيانات لتبسيط تدفق البيانات.
إنه يستخدم Drools - حل نظام إدارة قواعد العمل (BRMS) المعروف بتوفير محرك قواعد العمل الأساسي (BRE) ، ومنصة إدارة قواعد العمل على الويب (Drools Workbench) ، ومكوِّن إضافي Eclipse IDE. لقد توصل المساهمون - Matrix BI Limited ، إلى قواعد فريدة مكتوبة بالكامل بلغة Java ، مما يجعلها مشروعًا مفيدًا للبيانات الضخمة على GitHub.
قراءة: أهم مشاريع البيانات الضخمة
3. TDengine
هذا المشروع هو أحد المشاريع التي تتعلق بالكامل بإنترنت الأشياء (IoT) والتطبيقات القائمة على إنترنت الأشياء. إنه يدور حول إنشاء واجهة بيانات كبيرة مفتوحة المصدر مبرمجة للبنية التحتية العامة لتكنولوجيا المعلومات لتتبعها أسرع 10 مرات من أي اتحاد آخر. سيتم تجهيزه أيضًا بالتخزين المؤقت للبيانات ومعالجة دفق البيانات وانتظار الرسائل لتقليل تعقيد البيانات والمزيد.
اختراق واعد في مجال قواعد البيانات ، يمكن لهذه المنصة استرداد أكثر من عشرة ملايين نقطة بيانات في ثانية واحدة فقط - دون أي تكامل مع أي برامج أخرى مثل كافكا أو سبارك أو ريديس. يمكن أيضًا تحليل البيانات التي تم جمعها من حيث الوقت ، أو التدفقات الزمنية المتعددة ، أو كليهما. تعمل الأطر مثل Python و R و Matlab على تشغيل قاعدة البيانات شديدة التحمل هذه والتي يسهل تثبيتها باستخدام مجموعة من الأدوات القليلة مثل Ubuntu و Centos 7 و Fedora وما إلى ذلك.
4. بناء أباتشي هودي من المصدر
يمكن أن يكون هذا المشروع نعمة لأولئك الذين يبحثون عن فهرسة أسرع للبيانات ونشرها وإدارة البيانات دون أي قيود. يمكن أن يوفر لك Apache Hudi (بمعنى Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) الكثير من الوقت والقلق والعمل لأنه يعتني بتخزين مجموعات البيانات التحليلية الضخمة والتعامل معها على DFS.
بشكل عام ، يتوافق Hudi مع ثلاثة أنواع مختلفة من الاستعلامات:
- يمكن أن توفر استعلامات اللقطة استعلامات لقطة تستند إلى بيانات الوقت الفعلي مع ترتيب البيانات المستندة إلى العمود والصف.
- يمكن أن يساعد الاستعلام التزايدي في تخصيص دفق التغيير إذا تم إدراج البيانات أو تحديثها في الفترة الماضية.
- قد يمنحك الاستعلام المحسن للقراءة جميع التفاصيل المتعلقة بأداء استعلام اللقطة مع أي وحدة تخزين قائمة على العمود مثل باركيه.
اقرأ أيضًا: الفرق بين علم البيانات والبيانات الضخمة
خاتمة
يمكنك إنشاء Apache Hudi مع Scala سواء مع أو بدون وحدة spark-تجنب طالما أنك تستخدم ملف تعريف شرارة ظل وفك تجميع أفرو. ستحتاج أيضًا إلى نظام يشبه Unix مثل Linux أو Mac OS X و Java 8 و Git و Maven.
كما ناقشنا في هذا المقال ، قطعت رؤية البيانات الضخمة شوطًا طويلاً ، ولا تزال هناك مساحة شاسعة يجب تغطيتها ، والمضي قدمًا. مع معدل التقدم هذا ، يمكننا أن نأمل أن تحقق البيانات الضخمة تطورات كبيرة في جميع القطاعات في السنوات القادمة.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.
تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.
