7 interessante Big-Data-Projekte, die Sie im Auge behalten sollten

Big Data ist heute das Schlagwort. Bei kluger Nutzung birgt Big Data das Potenzial, Organisationen drastisch zum Besseren zu verändern. Und die Welle des Wandels hat bereits begonnen – Big Data verändert die IT- und Wirtschaftsbranche, das Gesundheitswesen und auch die Wissenschaft rasant. Der Schlüssel zur Nutzung des vollen Potenzials von Big Data ist jedoch Open Source Software (OSS). Seit mit Apache Hadoop das erste findige Big-Data-Projekt in den Vordergrund trat, hat es den Grundstein für weitere innovative Big-Data-Projekte gelegt.

Laut der Umfrage von Black Duck Software und North Bridge geben fast 90 % der Befragten an, dass sie sich auf Open-Source-Big-Data-Projekte verlassen, um „mehr Effizienz, Innovation und Interoperabilität“ zu ermöglichen. Aber am wichtigsten ist, dass diese ihnen „Freiheit von der Anbieterbindung bieten; Wettbewerbsmerkmale und technische Fähigkeiten; Fähigkeit zur Anpassung; und Gesamtqualität.“

Sehen wir uns nun einige der besten Open-Source-Big-Data-Projekte an, die es Unternehmen ermöglichen, nicht nur ihre allgemeine Funktionsweise zu verbessern, sondern auch den Aspekt der Kundenreaktionsfähigkeit zu verbessern.

1. Inhaltsverzeichnis

   Apache Beam

Dieses Open-Source-Big-Data-Projekt hat seinen Namen von den beiden Big-Data-Prozessen – Batch und Stream – abgeleitet. Somit ermöglicht Ihnen Apache Beam die gleichzeitige Integration von Batch- und Streaming-Daten in einer einzigen einheitlichen Plattform.

Wenn Sie mit Beam arbeiten, müssen Sie eine Datenpipeline erstellen und diese auf Ihrem bevorzugten Verarbeitungsframework ausführen. Die Datenpipeline ist sowohl flexibel als auch portierbar, wodurch die Notwendigkeit entfällt, jedes Mal separate Datenpipelines zu entwerfen, wenn Sie ein anderes Verarbeitungsframework auswählen möchten. Ob Batch oder Streaming von Daten, eine einzelne Datenpipeline kann immer wieder verwendet werden.

2. Apache Airflow

Airflow, ein Open-Source-Big-Data-Projekt von Airbnb, wurde speziell entwickelt, um Projekte und Prozesse durch intelligente Planung von Beam-Pipelines zu automatisieren, zu organisieren und zu optimieren. Es ermöglicht Ihnen, Datenpipelines als gerichtete azyklische Graphen (DAGs) zu planen und zu überwachen.
Airflow plant die Aufgaben in einem Array und führt sie entsprechend ihrer Abhängigkeit aus. Das beste Feature von Airflow sind wahrscheinlich die reichhaltigen Befehlszeilen-Dienstprogramme, die komplexe Aufgaben auf DAGs so viel bequemer machen. Da die Konfiguration von Airflow auf Python-Codes läuft, bietet es eine sehr dynamische Benutzererfahrung.

3. Apache Spark

Spark ist eine der beliebtesten Optionen von Organisationen auf der ganzen Welt für Cluster-Computing. Dieses Big-Data-Projekt ist mit einem hochmodernen DAG-Scheduler, einer Ausführungs-Engine und einem Abfrageoptimierer ausgestattet, Spark ermöglicht eine superschnelle Datenverarbeitung. Sie können Spark auf Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes oder in der Cloud ausführen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln.
Es wurde weiter optimiert, um interaktive Streaming-Analysen zu ermöglichen, bei denen Sie riesige historische Datensätze, ergänzt durch Live-Daten, analysieren können, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Das Erstellen paralleler Apps ist jetzt einfacher denn je mit den 80 High-Level-Operatoren von Spark, mit denen Sie interaktiv in Java, Scala, Python, R und SQL programmieren können. Abgesehen davon enthält es auch einen beeindruckenden Stapel von Bibliotheken wie DataFrames, MLlib, GraphX ​​und Spark Streaming.

4. Apache Zeppelin

Ein weiteres erfinderisches Big-Data-Projekt, Apache Zeppelin, wurde in den NFLabs in Südkorea entwickelt. Zeppelin wurde in erster Linie entwickelt, um die Front-End-Webinfrastruktur für Spark bereitzustellen. Zeppelin basiert auf einem Notebook-basierten Ansatz und ermöglicht Benutzern die nahtlose Interaktion mit Spark-Apps für die Datenerfassung, Datenexploration und Datenvisualisierung. Sie müssen also keine separaten Module oder Plugins für Spark-Apps erstellen, wenn Sie Zeppelin verwenden.

Apache Zeppelin Interpreter ist wahrscheinlich das beeindruckendste Feature dieses Big-Data-Projekts. Es ermöglicht Ihnen, jedes Datenverarbeitungs-Backend in Zeppelin einzubinden. Der Zeppelin-Interpreter unterstützt Spark, Python, JDBC, Markdown und Shell.

5. Apache Kassandra

Wenn Sie nach einer skalierbaren und leistungsstarken Datenbank suchen, ist Cassandra die ideale Wahl für Sie. Was es zu einem der besten OSS macht, sind seine lineare Skalierbarkeit und Fehlertoleranzfunktionen, mit denen Sie Daten über mehrere Knoten hinweg replizieren und gleichzeitig fehlerhafte Knoten ersetzen können, ohne etwas herunterzufahren!

In Cassandra sind alle Knoten in einem Cluster identisch und fehlertolerant. Sie müssen sich also keine Gedanken über Datenverlust machen, selbst wenn ein ganzes Rechenzentrum ausfällt. Es wird mit Add-Ons wie Hinted Handoff und Read Repair weiter optimiert, die den Lese- und Schreibdurchsatz erhöhen, wenn neue Maschinen zur bestehenden Struktur hinzugefügt werden.

6. TensorFlow

TensorFlow wurde von Forschern und Ingenieuren von Google Brain entwickelt, um ML und Deep Learning zu unterstützen. Es wurde als OSS-Bibliothek entwickelt, um leistungsstarke und flexible numerische Berechnungen auf einer Reihe von Plattformen wie CPU, GPU und TPU zu ermöglichen, um nur einige zu nennen.
Die Vielseitigkeit und Flexibilität von TensorFlow ermöglicht es Ihnen auch, mit vielen neuen ML-Algorithmen zu experimentieren und öffnet so die Tür für neue Möglichkeiten im maschinellen Lernen. Magnaten der Branche wie Google, Intel, eBay, DeepMind, Uber und Airbnb nutzen TensorFlow erfolgreich, um das Kundenerlebnis ständig zu erneuern und zu verbessern.

7. Kubernetes

Es ist ein Betriebsunterstützungssystem, das für die Skalierung, Bereitstellung und Verwaltung von Containeranwendungen entwickelt wurde. Es gliedert die Container innerhalb einer Anwendung in kleine Einheiten, um eine reibungslose Untersuchung und Verwaltung zu erleichtern.
Mit Kubernetes können Sie hybride oder öffentliche Cloud-Infrastrukturen nutzen, um Daten zu beschaffen und Workloads nahtlos zu verschieben. Es ordnet die Container automatisch gemäß ihren Abhängigkeiten an und mischt die zentralen und bestmöglichen Workloads sorgfältig in einer Reihenfolge, die die Nutzung Ihrer Datenressourcen steigert. Abgesehen davon ist Kubernetes selbstheilend – es erkennt und beendet Knoten, die nicht reagieren, und ersetzt und plant Container neu, wenn ein Knoten ausfällt.

Diese Big-Data-Projekte bergen ein enormes Potenzial, um Unternehmen dabei zu helfen, „das Rad neu zu erfinden“ und Innovationen zu fördern. Da wir bei Big Data weitere Fortschritte machen, werden hoffentlich in Zukunft weitere solcher einfallsreicher Big Data-Projekte auftauchen und neue Wege der Exploration eröffnen. Es reicht jedoch nicht aus, nur diese Big-Data-Projekte zu nutzen.

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Sie müssen danach streben, ein aktives Mitglied der OSS-Community zu werden, indem Sie Ihre eigenen technologischen Erkenntnisse und Fortschritte in die Plattform einbringen, damit auch andere von Ihnen profitieren können.
Wie von Jean-Baptiste Onofre gesagt:

„Es ist eine Win-Win-Situation. Sie leisten einen vorgelagerten Beitrag zum Projekt, damit andere von Ihrer Arbeit profitieren, aber auch Ihr Unternehmen von deren Arbeit profitiert. Das bedeutet mehr Feedback, mehr neue Funktionen, mehr potenziell behobene Probleme.“

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