12 فكرة مشروع Hadoop مثيرة وموضوعات للمبتدئين [2022]
نشرت: 2021-01-05جدول المحتويات
أفكار ومواضيع مشروع Hadoop
اليوم ، تدعم تقنيات البيانات الضخمة قطاعات متنوعة ، من البنوك والتمويل وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات إلى التصنيع والعمليات والخدمات اللوجستية. تركز معظم أفكار مشروع Hadoop على تحسين تخزين البيانات وقدرات التحليل. باستخدام أطر Apache Hadoop ، يمكن للمؤسسات الحديثة تقليل متطلبات الأجهزة وتطوير تطبيقات موزعة عالية الأداء.
قراءة: Apache Spark vs Hadoop Mapreduce
إدخال Hadoop
Hadoop هي مكتبة برامج تم تصميمها بواسطة Apache Foundation لتمكين التخزين الموزع ومعالجة كميات هائلة من الحسابات ومجموعات البيانات. تدعم هذه الخدمة مفتوحة المصدر الحوسبة المحلية ويمكن أن يتعامل التخزين مع الأخطاء أو الإخفاقات في طبقة التطبيق نفسها. يستخدم نموذج البرمجة MapReduce لتحقيق فوائد قابلية التوسع والموثوقية والفعالية من حيث التكلفة لإدارة المجموعات الكبيرة وشبكات الكمبيوتر.
لماذا مشاريع Hadoop
تقدم Apache Hadoop مجموعة واسعة من الحلول والمرافق القياسية التي تقدم تحليلًا عالي الإنتاجية وإدارة موارد المجموعة والمعالجة المتوازية لمجموعات البيانات. فيما يلي بعض الوحدات التي يدعمها البرنامج:
- Hadoop MapReduce
- نظام الملفات الموزعة Hadoop أو HDFS
- Hadoop الغزل
لاحظ أن شركات التكنولوجيا مثل Amazon Web Services و IBM Research و Microsoft و Hortonworks والعديد من الشركات الأخرى تنشر Hadoop لمجموعة متنوعة من الأغراض. إنه نظام بيئي كامل مليء بالميزات التي تسمح للمستخدمين بالحصول على البيانات وتنظيمها ومعالجتها وتحليلها وتصورها. لذا ، دعونا نستكشف أدوات النظام من خلال مجموعة من التمارين.
أفكار مشروع Hadoop للمبتدئين
1. مشروع ترحيل البيانات
قبل أن ندخل في التفاصيل ، دعنا نفهم أولاً سبب رغبتك في ترحيل بياناتك إلى نظام Hadoop البيئي.
يؤكد مديرو اليوم على استخدام الأدوات التكنولوجية التي تساعد وتحسن صنع القرار في بيئات السوق الديناميكية. بينما تساعد البرامج القديمة مثل نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS) في تخزين البيانات وإدارتها لتحليل الأعمال ، فإنها تفرض قيودًا عند استخدام قدر أكبر من البيانات.
يصبح من الصعب تغيير الجداول واستيعاب البيانات الضخمة مع هذه الكفاءات التقليدية ، مما يؤثر بشكل أكبر على أداء قاعدة بيانات الإنتاج. في ظل هذه الظروف ، تفضل المنظمات الذكية مجموعة الأدوات التي تقدمها Hadoop. يمكن لأجهزتها السلعية القوية أن تلتقط بشكل كبير رؤى لمجموعات ضخمة من البيانات. هذا صحيح بشكل خاص لعمليات مثل المعالجة التحليلية عبر الإنترنت أو OLAP.
الآن ، دعنا نرى كيف يمكنك ترحيل بيانات RDBMS إلى Hadoop HDFS.
يمكنك استخدام Apache Sqoop كطبقة وسيطة لاستيراد البيانات من MySQL إلى نظام Hadoop ، وكذلك لتصدير البيانات من HDFS إلى قواعد البيانات العلائقية الأخرى. يأتي Sqoop مع تكامل أمان Kerberos ودعم Accumulo. بدلاً من ذلك ، يمكنك استخدام وحدة Apache Spark SQL إذا كنت تريد العمل مع البيانات المنظمة. يمكن لمحرك المعالجة السريع والموحد تنفيذ استعلامات تفاعلية وتدفق البيانات بسهولة.
2. تكامل بيانات الشركة
عندما تستبدل المؤسسات لأول مرة مراكز البيانات المركزية بأنظمة مشتتة ولامركزية ، ينتهي الأمر بها أحيانًا باستخدام تقنيات منفصلة لمواقع جغرافية مختلفة. ولكن عندما يتعلق الأمر بالتحليلات ، فمن المنطقي بالنسبة لهم الرغبة في دمج البيانات من أنظمة متعددة غير متجانسة (غالبًا من بائعين مختلفين). وهنا يأتي مورد مؤسسة Apache Hadoop بهندسته المعيارية.
على سبيل المثال ، تساعد أداة تكامل البيانات المصممة لهذا الغرض ، Qlick (Attunity) ، المستخدمين في تكوين مهام الترحيل وتنفيذها عبر واجهة المستخدم الرسومية بالسحب والإفلات. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك تجديد بحيرات بيانات Hadoop الخاصة بك دون إعاقة أنظمة المصدر.
تحقق من: أفكار مشروع جافا وموضوعات للمبتدئين
3. حالة استخدام لقابلية التوسع
يعني تزايد مكدسات البيانات تباطؤ أوقات المعالجة ، مما يعيق إجراء استرجاع المعلومات. لذلك ، يمكنك إجراء دراسة قائمة على النشاط للكشف عن كيفية تعامل Hadoop مع هذه المشكلة.
Apache Spark - يعمل فوق إطار عمل Hadoop لمعالجة مهام MapReduce في وقت واحد - يضمن عمليات قابلية التوسع الفعالة. يمكن أن يساعدك هذا النهج المستند إلى Spark في الحصول على مرحلة تفاعلية لمعالجة الاستعلامات في الوقت الفعلي تقريبًا. يمكنك أيضًا تنفيذ وظيفة MapReduce التقليدية إذا كنت قد بدأت للتو باستخدام Hadoop.
4. الاستضافة السحابية
بالإضافة إلى استضافة البيانات على الخوادم في الموقع ، فإن Hadoop بارع أيضًا في نشر السحابة. يمكن للإطار المستند إلى Java معالجة البيانات المخزنة في السحابة ، والتي يمكن الوصول إليها عبر الإنترنت. لا تستطيع الخوادم السحابية إدارة البيانات الضخمة من تلقاء نفسها دون تثبيت Hadoop. يمكنك إثبات تفاعل Cloud-Hadoop هذا في مشروعك ومناقشة مزايا الاستضافة السحابية على الشراء المادي.
5. ربط التنبؤ بمواقع التواصل الاجتماعي
يمتد تطبيق Hadoop أيضًا إلى المجالات الديناميكية مثل تحليل الشبكة الاجتماعية. في مثل هذه السيناريوهات المتقدمة حيث يكون للمتغيرات علاقات وتفاعلات متعددة ، فإننا نحتاج إلى خوارزميات للتنبؤ بالعقد التي يمكن توصيلها. وسائل التواصل الاجتماعي هي مخزن للروابط والمدخلات ، مثل العمر ، والموقع ، والمدارس ، والمهنة ، وما إلى ذلك. يمكن استخدام هذه المعلومات لاقتراح الصفحات والأصدقاء للمستخدمين عبر تحليل الرسم البياني. ستشمل هذه العملية الخطوات التالية:
- تخزين العقد / الحواف في HBase
- تجميع البيانات ذات الصلة
- إرجاع النتائج الوسيطة وتخزينها إلى HBase
- جمع ومعالجة البيانات المتوازية في نظام موزع (Hadoop)
- تجميع الشبكة باستخدام الوسائل k أو تطبيقات MapReduce
يمكنك اتباع طريقة مماثلة لإنشاء متنبئ بالشذوذ لشركات الخدمات المالية. سيتم تجهيز مثل هذا التطبيق لاكتشاف أنواع الاحتيال المحتملة التي يمكن لعملاء معينين ارتكابها.
6. تطبيق تحليل الوثيقة
بمساعدة Hadoop و Mahout ، يمكنك الحصول على بنية تحتية متكاملة لتحليل المستندات. تتوافق منصة Apache Pig مع الاحتياجات ، مع طبقة اللغة الخاصة بها ، لتنفيذ وظائف Hadoop في MapReduce وتحقيق مستوى أعلى من التجريد. يمكنك بعد ذلك استخدام مقياس المسافة لترتيب المستندات في عمليات البحث عن النص.
7. التحليلات المتخصصة
يمكنك تحديد موضوع المشروع الذي يتناول الاحتياجات الفريدة لقطاع معين. على سبيل المثال ، يمكنك تطبيق Hadoop في الصناعة المصرفية والمالية للمهام التالية:
- التخزين الموزع للتخفيف من المخاطر أو الامتثال التنظيمي
- تحليل السلاسل الزمنية
- احتساب مخاطر السيولة
- محاكاة مونت كارلو
يسهل Hadoop استخراج البيانات ذات الصلة من المستودعات بحيث يمكنك إجراء تحليل موجه نحو المشكلة. في وقت سابق ، عندما كانت الحزم المسجلة الملكية هي القاعدة ، عانت التحليلات المتخصصة من تحديات تتعلق بالتوسع ومجموعات الميزات المحدودة.
8. تحليلات الجري
في العصر الرقمي سريع الخطى ، لا تستطيع الشركات التي تعتمد على البيانات انتظار تحليلات دورية. يعني تدفق التحليلات تنفيذ الإجراءات على دفعات أو بطريقة دورية. تستخدم تطبيقات الأمان هذه التقنية لتتبع الهجمات الإلكترونية ومحاولات القرصنة والإبلاغ عنها.
في حالة وجود بنك صغير ، يمكن أن تؤدي مجموعة بسيطة من رمز Oracle و VB إلى تشغيل وظيفة للإبلاغ عن حالات الشذوذ وإطلاق الإجراءات المناسبة. لكن المؤسسة المالية على مستوى الولاية ستحتاج إلى قدرات أكثر قوة ، مثل تلك التي يقدمها Hadoop. لقد حددنا آلية خطوة بخطوة على النحو التالي:
- إطلاق كتلة Hadoop
- نشر خادم كافكا
- ربط هادوب وكافكا
- إجراء تحليل SQL عبر HDFS وتدفق البيانات
قراءة: موضوعات وأفكار مشاريع البيانات الضخمة
9. تدفق حل ETL
كما يشير العنوان ، تتعلق هذه المهمة بإنشاء وتنفيذ مهام وخطوط أنابيب تحميل تحويل الاستخراج (ETL) . تحتوي بيئة Hadoop على أدوات مساعدة تهتم بتحليلات مصدر-Sink. هذه هي المواقف التي تحتاج فيها إلى التقاط البيانات المتدفقة وتخزينها أيضًا في مكان ما. الق نظرة على الأدوات أدناه.
- كودو
- HDFS
- HBase
- خلية نحل
10. تعدين النص باستخدام Hadoop
يمكن نشر تقنيات Hadoop لتلخيص مراجعات المنتج وإجراء تحليل المشاعر. يمكن تصنيف تقييمات المنتج التي قدمها العملاء ضمن جيدة أو محايدة أو سيئة. علاوة على ذلك ، يمكنك وضع الكلمات العامية ضمن اختصاص مشروع التنقيب عن الرأي الخاص بك وتخصيص الحل وفقًا لمتطلبات العميل. فيما يلي لمحة موجزة عن طريقة العمل:
- استخدم لغة الأوامر ولغة الأوامر لاسترداد بيانات HTML
- تخزين البيانات في HDFS
- بيانات المعالجة المسبقة في Hadoop باستخدام PySpark
- استخدم مساعد SQL (على سبيل المثال ، Hue) للاستعلام الأولي
- تصور البيانات باستخدام Tableau
11. تحليل الكلام
يمهد Hadoop الطريق لتحليلات الكلام الآلية والدقيقة. من خلال هذا المشروع ، يمكنك عرض التكامل بين الهاتف والكمبيوتر المستخدم في تطبيق مركز الاتصال. يمكن تمييز سجلات المكالمات وفرزها وتحليلها لاحقًا لاستخلاص رؤى قيمة. مزيج من HDFS و MapReduce و Hive يعمل بشكل أفضل لعمليات الإعدام على نطاق واسع. تشكل مراكز اتصال Kisan التي تعمل عبر مناطق متعددة في الهند حالة استخدام بارزة.
12. تحليل اتجاه المدونات
يمكنك تصميم نظام تحليل سجل قادر على التعامل مع كميات هائلة من ملفات السجل بشكل موثوق. برنامج مثل هذا من شأنه أن يقلل من وقت الاستجابة للاستفسارات. سيعمل من خلال تقديم اتجاهات نشاط المستخدمين بناءً على جلسات التصفح وصفحات الويب الأكثر زيارة والكلمات الرئيسية الشائعة وما إلى ذلك.
اقرأ أيضًا: كيف تصبح مسؤول Hadoop
خاتمة
بهذا ، قمنا بتغطية أفضل أفكار مشروع Hadoop . يمكنك اعتماد نهج عملي للتعرف على الجوانب المختلفة لمنصة Hadoop لتصبح محترفًا في معالجة البيانات الضخمة!
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.
