12 spannende Hadoop-Projektideen und -themen für Anfänger [2022]
Veröffentlicht: 2021-01-05Inhaltsverzeichnis
Hadoop-Projektideen und -themen
Heute treiben Big-Data-Technologien verschiedene Sektoren an, von Banken und Finanzen, IT und Telekommunikation bis hin zu Fertigung, Betrieb und Logistik. Die meisten Ideen für Hadoop-Projekte konzentrieren sich auf die Verbesserung der Datenspeicherung und Analysefähigkeiten. Mit Apache Hadoop-Frameworks können moderne Unternehmen die Hardwareanforderungen minimieren und leistungsstarke verteilte Anwendungen entwickeln.
Lesen Sie: Apache Spark vs. Hadoop Mapreduce
Einführung in Hadoop
Hadoop ist eine Softwarebibliothek, die von der Apache Foundation entwickelt wurde, um die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Mengen an Berechnungen und Datensätzen zu ermöglichen. Dieser Open-Source-Dienst unterstützt lokales Computing und Speicher kann Fehler oder Ausfälle auf der Anwendungsebene selbst behandeln. Es verwendet das MapReduce-Programmiermodell, um die Vorteile der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz für die Verwaltung großer Cluster und Computernetzwerke zu nutzen.
Warum Hadoop-Projekte
Apache Hadoop bietet eine breite Palette von Lösungen und Standarddienstprogrammen, die Analysen mit hohem Durchsatz, Cluster-Ressourcenverwaltung und parallele Verarbeitung von Datensätzen ermöglichen. Hier sind einige der von der Software unterstützten Module:
- Hadoop MapReduce
- Hadoop Distributed File System oder HDFS
- Hadoop-GARN
Beachten Sie, dass Technologieunternehmen wie Amazon Web Services, IBM Research, Microsoft, Hortonworks und viele andere Hadoop für eine Vielzahl von Zwecken einsetzen. Es ist ein ganzes Ökosystem voller Funktionen, die es Benutzern ermöglichen, Daten zu erfassen, zu organisieren, zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Lassen Sie uns also die Systemwerkzeuge anhand einer Reihe von Übungen erkunden.
Hadoop-Projektideen für Anfänger
1. Datenmigrationsprojekt
Bevor wir ins Detail gehen, lassen Sie uns zunächst verstehen, warum Sie Ihre Daten in das Hadoop-Ökosystem migrieren möchten.
Heutige Manager legen großen Wert auf den Einsatz technologischer Tools, die die Entscheidungsfindung in dynamischen Marktumgebungen unterstützen und verbessern. Legacy-Software wie ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) hilft zwar dabei, Daten für die Geschäftsanalyse zu speichern und zu verwalten, stellt jedoch eine Einschränkung dar, wenn eine größere Datenmenge betroffen ist.
Es wird schwierig, Tabellen zu ändern und Big Data mit solchen traditionellen Kompetenzen zu integrieren, was die Leistung der Produktionsdatenbank weiter beeinträchtigt. Unter solchen Bedingungen bevorzugen intelligente Organisationen die von Hadoop angebotenen Toolsets. Seine leistungsstarke Commodity-Hardware kann erhebliche Erkenntnisse aus riesigen Datenpools gewinnen. Dies gilt insbesondere für Operationen wie Online Analytical Processing oder OLAP.
Lassen Sie uns nun sehen, wie Sie RDBMS-Daten zu Hadoop HDFS migrieren können.
Sie können Apache Sqoop als Zwischenschicht verwenden, um Daten aus einem MySQL-System in das Hadoop-System zu importieren und auch um Daten aus HDFS in andere relationale Datenbanken zu exportieren. Sqoop wird mit Kerberos-Sicherheitsintegration und Accumulo-Unterstützung geliefert. Alternativ können Sie das Apache Spark SQL-Modul verwenden, wenn Sie mit strukturierten Daten arbeiten möchten. Seine schnelle und einheitliche Verarbeitungs-Engine kann problemlos interaktive Abfragen und Streaming-Daten ausführen.
2. Unternehmensdatenintegration
Wenn Unternehmen zunächst zentrale Rechenzentren durch verteilte und dezentrale Systeme ersetzen, verwenden sie manchmal separate Technologien für verschiedene geografische Standorte. Aber wenn es um Analytics geht, ist es sinnvoll, Daten aus mehreren heterogenen Systemen (oft von verschiedenen Anbietern) konsolidieren zu wollen. Und hier kommt die Enterprise-Ressource Apache Hadoop mit ihrer modularen Architektur.
Beispielsweise hilft das speziell entwickelte Datenintegrationstool Qlick (Attunity) Benutzern, Migrationsaufträge über eine Drag-and-Drop-GUI zu konfigurieren und auszuführen. Darüber hinaus können Sie Ihre Hadoop Data Lakes auffrischen, ohne die Quellsysteme zu behindern.
Schauen Sie sich an: Java-Projektideen und -themen für Anfänger
3. Ein Anwendungsfall für Skalierbarkeit
Wachsende Datenmengen bedeuten langsamere Verarbeitungszeiten, was den Vorgang der Informationsbeschaffung erschwert. Sie können also eine aktivitätsbasierte Studie durchführen, um herauszufinden, wie Hadoop mit diesem Problem umgehen kann.
Apache Spark, der auf dem Hadoop-Framework läuft, um MapReduce-Jobs gleichzeitig zu verarbeiten, gewährleistet effiziente Skalierbarkeitsvorgänge. Dieser Spark-basierte Ansatz kann Ihnen helfen, eine interaktive Bühne für die Verarbeitung von Abfragen nahezu in Echtzeit zu schaffen. Sie können auch die herkömmliche MapReduce-Funktion implementieren, wenn Sie gerade erst mit Hadoop beginnen.
4. Cloud-Hosting
Neben dem Hosten von Daten auf Servern vor Ort ist Hadoop ebenso versiert in der Cloud-Bereitstellung. Das Java-basierte Framework kann in der Cloud gespeicherte Daten manipulieren, auf die über das Internet zugegriffen werden kann. Cloud-Server können Big Data ohne Hadoop-Installation nicht alleine verwalten. Sie können diese Cloud-Hadoop-Interaktion in Ihrem Projekt demonstrieren und die Vorteile des Cloud-Hostings gegenüber der physischen Beschaffung diskutieren.
5. Link-Vorhersage für Social-Media-Sites
Die Anwendung von Hadoop erstreckt sich auch auf dynamische Domänen wie die Analyse sozialer Netzwerke. In solch fortgeschrittenen Szenarien, in denen Variablen mehrere Beziehungen und Wechselwirkungen haben, benötigen wir Algorithmen, um vorherzusagen, welche Knoten verbunden werden könnten. Soziale Medien sind ein Speicher für Links und Eingaben wie Alter, Ort, besuchte Schulen, Beruf usw. Diese Informationen können verwendet werden, um Benutzern Seiten und Freunde über eine Diagrammanalyse vorzuschlagen. Dieser Prozess würde die folgenden Schritte umfassen:
- Speichern von Knoten/Kanten in HBase
- Aggregation relevanter Daten
- Zurückgeben und Speichern von Zwischenergebnissen an HBase
- Sammeln und Verarbeiten paralleler Daten in einem verteilten System (Hadoop)
- Netzwerk-Clustering mit k-Means- oder MapReduce-Implementierungen
Sie können einer ähnlichen Methode folgen, um einen Anomalieprädiktor für Finanzdienstleistungsunternehmen zu erstellen. Eine solche Anwendung wäre so ausgestattet, dass sie erkennt, welche Arten von potenziellem Betrug bestimmte Kunden begehen könnten.
6. Anwendung zur Dokumentenanalyse
Mit Hilfe von Hadoop und Mahout erhalten Sie eine integrierte Infrastruktur für die Dokumentenanalyse. Die Apache Pig-Plattform erfüllt mit ihrer Sprachschicht die Anforderungen, um Hadoop-Jobs in MapReduce auszuführen und eine Abstraktion auf höherer Ebene zu erreichen. Sie können dann eine Entfernungsmetrik verwenden, um die Dokumente in Textsuchvorgängen einzustufen.
7. Spezialisierte Analytik
Sie können ein Projektthema auswählen, das die einzigartigen Bedürfnisse eines bestimmten Sektors anspricht. Sie können Hadoop beispielsweise in der Banken- und Finanzbranche für die folgenden Aufgaben einsetzen:
- Verteilte Speicherung zur Risikominderung oder Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
- Zeitreihenanalyse
- Berechnung des Liquiditätsrisikos
- Monte-Carlo-Simulationen
Hadoop erleichtert die Extraktion relevanter Daten aus Lagern, sodass Sie eine problemorientierte Analyse durchführen können. Früher, als proprietäre Pakete die Norm waren, litten spezialisierte Analysen unter Herausforderungen im Zusammenhang mit Skalierung und begrenzten Funktionssätzen.
8. Streaming-Analyse
Im schnelllebigen digitalen Zeitalter können es sich datengesteuerte Unternehmen nicht leisten, auf regelmäßige Analysen zu warten. Streaming Analytics bedeutet, Aktionen in Stapeln oder zyklisch auszuführen. Sicherheitsanwendungen verwenden diese Technik, um Cyberangriffe und Hacking-Versuche zu verfolgen und zu kennzeichnen.
Im Fall einer kleinen Bank könnte eine einfache Kombination aus Oracle- und VB-Code einen Job ausführen, um Anomalien zu melden und geeignete Maßnahmen auszulösen. Aber ein landesweites Finanzinstitut würde leistungsfähigere Fähigkeiten benötigen, wie sie beispielsweise von Hadoop geboten werden. Wir haben den Schritt-für-Schritt-Mechanismus wie folgt skizziert:
- Starten eines Hadoop-Clusters
- Bereitstellen eines Kafka-Servers
- Hadoop und Kafka verbinden
- Durchführen von SQL-Analysen über HDFS und Streaming von Daten
Lesen Sie: Ideen und Themen für Big-Data-Projekte
9. Streaming-ETL-Lösung
Wie der Titel schon sagt, geht es bei dieser Aufgabe um das Erstellen und Implementieren von ETL-Aufgaben (Extract Transform Load) und Pipelines. Die Hadoop-Umgebung enthält Dienstprogramme, die sich um die Source-Sink-Analyse kümmern. Dies sind Situationen, in denen Sie Streaming-Daten erfassen und auch irgendwo speichern müssen. Sehen Sie sich die folgenden Tools an.
- Kudu
- HDFS
- HBase
- Bienenstock
10. Text-Mining mit Hadoop
Hadoop-Technologien können eingesetzt werden, um Produktbewertungen zusammenzufassen und Stimmungsanalysen durchzuführen. Die Produktbewertungen der Kunden können in Gut, Neutral oder Schlecht eingeteilt werden. Darüber hinaus können Sie Slangs in den Geltungsbereich Ihres Opinion-Mining-Projekts bringen und die Lösung gemäß den Kundenanforderungen anpassen. Hier ein kurzer Überblick über die Vorgehensweise:
- Verwenden Sie eine Shell- und Befehlssprache, um HTML-Daten abzurufen
- Speichern Sie Daten in HDFS
- Daten in Hadoop mit PySpark vorverarbeiten
- Verwenden Sie für die erste Abfrage einen SQL-Assistenten (z. B. Hue).
- Visualisieren Sie Daten mit Tableau
11. Sprachanalyse
Hadoop ebnet den Weg für eine automatisierte und genaue Sprachanalyse. Durch dieses Projekt können Sie die in einer Call-Center-Anwendung verwendete Telefon-Computer-Integration demonstrieren. Die Anrufaufzeichnungen können gekennzeichnet, sortiert und später analysiert werden, um wertvolle Erkenntnisse abzuleiten. Eine Kombination aus HDFS, MapReduce und Hive eignet sich am besten für umfangreiche Ausführungen. Kisan-Callcenter, die in mehreren Distrikten in Indien tätig sind, bilden einen prominenten Anwendungsfall.
12. Trendanalyse von Weblogs
Sie können ein Protokollanalysesystem entwerfen, das in der Lage ist, enorme Mengen an Protokolldateien zuverlässig zu verarbeiten. Ein solches Programm würde die Antwortzeit für Anfragen minimieren. Es würde funktionieren, indem es die Aktivitätstrends der Benutzer basierend auf Browsersitzungen, den am häufigsten besuchten Webseiten, angesagten Schlüsselwörtern usw. präsentiert.
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Fazit
Damit haben wir die wichtigsten Hadoop-Projektideen abgedeckt . Sie können einen praktischen Ansatz verfolgen, um mehr über die verschiedenen Aspekte der Hadoop-Plattform zu erfahren und ein Profi im Umgang mit Big Data zu werden!
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