Die 4 interessantesten Big-Data-Projekte in GitHub für Anfänger [2022]
Veröffentlicht: 2021-01-06Seit Jahren ist GitHub eine praktische Online-Community von Entwicklern und Technikern, die sofort einsatzbereite Projekte in allen Branchen entwickeln, Roadmaps für mehrere Probleme bereitstellen usw. Heute ist GitHub zu diesem riesigen Online-Repository für geworden die Big-Data-Community; Das ist eine großartige Möglichkeit, technische Fähigkeiten zu verbessern. Die derzeit größte Herausforderung der Big-Data-Branche ist die schiere Dynamik des Marktes und seiner Anforderungen.
Wenn Sie sich also einen guten Vorsprung verschaffen möchten, um sich als Alleinstellungsmerkmal zu etablieren, gibt es auf GitHub mehrere Big-Data-Projekte, die genau richtig funktionieren können. Diese Projekte sind bekannt für ihre charakteristische Verwendung von Open-Source-Daten und ihre Implementierung in der Praxis, die so übernommen oder an Ihre Projektziele angepasst werden kann. Wenn NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Cassandra Ihre Stärke waren, arbeiten Sie an den Grundlagen des Hadoop-Cluster-Managements, Stream-Verarbeitungstechniken und verteiltem Computing.
Der Punkt ist, dass Big Data eine der vielversprechendsten Industrien der heutigen Zeit ist, da die Menschen erkennen, dass Datenanalyse die Nachhaltigkeit in den kommenden Jahren fördern kann, wenn sie richtig gemacht wird. So anspruchsvoll es auch werden mag, für einen Big-Data-/Data-Science-Experten kann der Beginn mit Hadoop-Projekten auf GitHub eine hervorragende Möglichkeit sein, mit den Anforderungen der Branche zu wachsen und eine Hochburg über den Grundlagen zu entwickeln. In diesem Beitrag behandeln wir bisher solche Big-Data-Projekte auf GitHub:
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Inhaltsverzeichnis
Big-Data-Projekte in GitHub
1. Pandas-Profilerstellung
Das Pandas-Profiling-Projekt zielt darauf ab, HTML-Profiling-Berichte zu erstellen und die Pandas-DataFrame-Objekte zu erweitern, da die primäre Funktion df.describe() für eine tiefgreifende Datenanalyse nicht geeignet ist. Es verwendet maschinelles Lernen und Pandas-Datenrahmen, um die einzigartigen, korrelierten Variablen und eine schnelle Datenanalyse zu finden.
Der generierte Bericht wäre im HTML-Format und würde hier Daten mithilfe von Histogramm-, Spearman-, Pearson- und Kendall-Matrizen berechnen, um die riesigen Datensätze in aussagekräftige Einheiten zu zerlegen. Es unterstützt die Abstraktionstypen Boolean, Numerical, Date, Categorical, URL, Path, File und Image als effektive Datenanalysemethode.
2. NiFi-Regelmaschinenprozessor
Der Apache NiFi, auch bekannt als NiagraFiles, ist dafür bekannt, den Datenstrom zwischen verschiedenen Softwaresystemen zu automatisieren. Dieses Projekt wurde entwickelt, um vordefinierte Regeln auf Daten anzuwenden, um den Datenfluss zu optimieren.
Es nutzt Drools – eine Business Rules Management System (BRMS) -Lösung, die dafür bekannt ist, eine zentrale Business Rules Engine (BRE) , eine Web-Authoring-cum-Rules-Management-Plattform (Drools Workbench) und ein Eclipse-IDE-Plugin bereitzustellen. Die Mitwirkenden – Matrix BI Limited – haben einzigartige Regeln entwickelt, die vollständig in Java geschrieben sind, was es zu einem praktischen Big-Data-Projekt auf GitHub macht.
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3. TD-Motor
Dieses Projekt ist eines von denen, die sich ausschließlich mit dem Internet der Dinge (IoT) und IoT-basierten Anwendungen beschäftigen. Es dreht sich um die Schaffung einer Open-Source-Big-Data-Schnittstelle, die für die gesamte IT-Infrastruktur programmiert ist, um sie zehnmal schneller zu verfolgen als jedes andere Konsortium. Es wäre auch mit Datencaching, Datenstromverarbeitung, Nachrichtenwarteschlangen zur Verringerung der Datenkomplexität und mehr ausgestattet.
Diese Plattform ist ein vielversprechender Durchbruch im Bereich Datenbanken und kann mehr als zehn Millionen Datenpunkte in nur einer Sekunde abrufen – ohne Integration anderer Software wie Kafka, Spark oder Redis. Die gesammelten Daten können auch in Bezug auf die Zeit, mehrere Zeitströme oder ein bisschen von beidem analysiert werden. Frameworks wie Python, R, Matlab treiben diese leistungsstarke Datenbank an, die ansonsten mit ein paar Tools wie Ubuntu, Centos 7, Fedora usw. ziemlich einfach zu installieren ist.
4. Erstellen von Apache Hudi aus der Quelle
Dieses Projekt kann ein Segen für diejenigen sein, die nach einer schnelleren Datenindizierung, Veröffentlichung und Datenverwaltung ohne Einschränkungen suchen. Apache Hudi (bedeutet Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) kann Ihnen viel Zeit, Sorgen und Arbeit ersparen, da es sich um die Speicherung und Handhabung von analytischen Massendatensätzen im DFS kümmert.
Im Allgemeinen ist Hudi mit drei verschiedenen Arten von Abfragen kompatibel:
- Snapshot-Abfragen können Snapshot-Abfragen basierend auf Echtzeitdaten mit spalten- und zeilenbasierter Datenanordnung liefern.
- Eine inkrementelle Abfrage kann helfen, einen Änderungsstrom zuzuordnen, wenn die Daten eingefügt oder in der Vergangenheit aktualisiert wurden.
- Leseoptimierte Abfragen können Ihnen alle Details zur Snapshot-Abfrageleistung mit jedem spaltenbasierten Speicher wie Parquet liefern.
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Fazit
Sie können Apache Hudi mit Scala sowohl mit als auch ohne das spark-avo-Modul erstellen, solange Sie ein spark-shade-unbundle-avro-Profil verwenden. Sie benötigen außerdem ein Unix-ähnliches System wie Linux oder Mac OS X, Java 8, Git und Maven.
Wie wir in diesem Artikel besprochen haben, ist die Vision für Big Data weit fortgeschritten, und es gibt noch viel zu tun, um in die Zukunft zu gehen. Bei dieser Fortschrittsrate können wir hoffen, dass Big Data in den kommenden Jahren in allen Branchen große Fortschritte machen wird.
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