初心者向けの12のエキサイティングなHadoopプロジェクトのアイデアとトピック[2022]
公開: 2021-01-05目次
Hadoopプロジェクトのアイデアとトピック
今日、ビッグデータテクノロジーは、銀行や金融、ITや通信から製造、運用、ロジスティクスに至るまで、さまざまなセクターに電力を供給しています。 そこにあるHadoopプロジェクトのアイデアのほとんどは、データストレージと分析機能の改善に焦点を合わせています。 Apache Hadoopフレームワークを使用すると、現代の企業はハードウェア要件を最小限に抑え、高性能の分散アプリケーションを開発できます。
読む： ApacheSparkとHadoopMapreduce
Hadoopの紹介
Hadoopは、Apache Foundationによって設計されたソフトウェアライブラリであり、大量の計算とデータセットの分散ストレージと処理を可能にします。 このオープンソースサービスはローカルコンピューティングをサポートし、ストレージはアプリケーション層自体の障害や障害に対処できます。 MapReduceプログラミングモデルを使用して、スケーラビリティ、信頼性、および費用対効果の利点を大規模なクラスターおよびコンピューターネットワークの管理にもたらします。
Hadoopプロジェクトを選ぶ理由
Apache Hadoopは、高スループット分析、クラスターリソース管理、およびデータセットの並列処理を提供する幅広いソリューションと標準ユーティリティを提供します。 ソフトウェアでサポートされているモジュールの一部を次に示します。
- Hadoop MapReduce
- Hadoop分散ファイルシステムまたはHDFS
- Hadoop YARN
アマゾンウェブサービス、IBMリサーチ、マイクロソフト、ホートンワークスなどのテクノロジー企業は、さまざまな目的でHadoopを導入していることに注意してください。 これは、ユーザーがデータを取得、整理、処理、分析、および視覚化できる機能を備えたエコシステム全体です。 それでは、一連の演習を通じてシステムツールを調べてみましょう。
初心者のためのHadoopプロジェクトのアイデア
1.データ移行プロジェクト
詳細に入る前に、まずデータをHadoopエコシステムに移行する理由を理解しましょう。
現在のマネージャーは、動的な市場環境での意思決定を支援および改善する技術ツールの使用に重点を置いています。 リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）などのレガシーソフトウェアは、ビジネス分析用のデータの保存と管理に役立ちますが、より大量のデータが含まれる場合は制限があります。
テーブルを変更し、そのような従来の能力でビッグデータに対応することは困難になり、本番データベースのパフォーマンスにさらに影響を与えます。 このような状況では、スマートな組織はHadoopが提供するツールセットを好みます。 その強力なコモディティハードウェアは、大量のデータプールに関する洞察を大幅に取り込むことができます。 これは、オンライン分析処理やOLAPなどの操作に特に当てはまります。
それでは、RDBMSデータをHadoopHDFSに移行する方法を見てみましょう。
Apache Sqoopを中間レイヤーとして使用して、MySQLからHadoopシステムにデータをインポートしたり、HDFSから他のリレーショナルデータベースにデータをエクスポートしたりできます。 Sqoopには、Kerberosセキュリティ統合とAccumuloサポートが付属しています。 または、構造化データを操作する場合は、ApacheSparkSQLモジュールを使用できます。 その高速で統合された処理エンジンは、インタラクティブなクエリとストリーミングデータを簡単に実行できます。
2.企業データの統合
組織が最初に集中型データセンターを分散型および分散型システムに置き換えると、地理的な場所ごとに別々のテクノロジーを使用することになります。 しかし、分析に関しては、複数の異種システム（多くの場合、異なるベンダーからの）からのデータを統合したいというのは理にかなっています。 そしてここに、モジュラーアーキテクチャを備えたApacheHadoopエンタープライズリソースがあります。
たとえば、専用のデータ統合ツールであるQlick（Attunity）は、ユーザーがドラッグアンドドロップGUIを介して移行ジョブを構成および実行するのに役立ちます。 さらに、ソースシステムを妨げることなく、Hadoopデータレイクを更新できます。
チェックアウト：初心者向けのJavaプロジェクトのアイデアとトピック
3.スケーラビリティのユースケース
データスタックが大きくなると、処理時間が遅くなり、情報検索の手順が妨げられます。 したがって、アクティビティベースの調査を行って、Hadoopがこの問題にどのように対処できるかを明らかにすることができます。
Apache Spark（Hadoopフレームワーク上で実行されてMapReduceジョブを同時に処理する）は、効率的なスケーラビリティー操作を保証します。 このSparkベースのアプローチは、クエリをほぼリアルタイムで処理するためのインタラクティブなステージを取得するのに役立ちます。 Hadoopを使い始めたばかりの場合は、従来のMapReduce関数を実装することもできます。
4.クラウドホスティング
オンサイトサーバーでデータをホストすることに加えて、Hadoopはクラウド展開にも同様に熟達しています。 Javaベースのフレームワークは、インターネット経由でアクセス可能なクラウドに保存されているデータを操作できます。 クラウドサーバーは、Hadoopをインストールしないと、ビッグデータを単独で管理することはできません。 プロジェクトでこのクラウドとHadoopの相互作用を実証し、物理的な調達に対するクラウドホスティングの利点について話し合うことができます。
5.ソーシャルメディアサイトのリンク予測
Hadoopのアプリケーションは、ソーシャルネットワーク分析などの動的ドメインにも拡張されます。 変数に複数の関係と相互作用があるこのような高度なシナリオでは、接続できるノードを予測するためのアルゴリズムが必要です。 ソーシャルメディアは、年齢、場所、通っている学校、職業などのリンクと入力の保管場所です。この情報は、グラフ分析を介してユーザーにページや友人を提案するために使用できます。 このプロセスには、次の手順が含まれます。
- ノード/エッジをHBaseに保存する
- 関連データの集約
- 中間結果をHBaseに返して保存する
- 分散システムでの並列データの収集と処理（Hadoop）
- k-meansまたはMapReduce実装を使用したネットワーククラスタリング
同様の方法に従って、金融サービス会社の異常予測子を作成できます。 このようなアプリケーションは、特定の顧客が犯す可能性のある潜在的な詐欺の種類を検出するために装備されます。
6.ドキュメント分析アプリケーション
HadoopとMahoutの助けを借りて、ドキュメント分析のための統合インフラストラクチャを取得できます。 Apache Pigプラットフォームは、MapReduceでHadoopジョブを実行し、より高レベルの抽象化を実現するためのニーズとその言語レイヤーを一致させます。 次に、距離メトリックを使用して、テキスト検索操作でドキュメントをランク付けできます。
7.専門的な分析
特定のセクターの固有のニーズに対応するプロジェクトトピックを選択できます。 たとえば、銀行および金融業界でHadoopを次のタスクに適用できます。
- リスク軽減または規制コンプライアンスのための分散ストレージ
- 時系列分析
- 流動性リスクの計算
- モンテカルロシミュレーション
Hadoopを使用すると、ウェアハウスからの関連データの抽出が容易になり、問題指向の分析を実行できます。 以前は、プロプライエタリパッケージが標準であったとき、特殊な分析はスケーリングと限られた機能セットに関連する課題に苦しんでいました。
8.ストリーミング分析
ペースの速いデジタル時代では、データ主導の企業は定期的な分析を待つ余裕がありません。 ストリーミング分析とは、アクションをバッチまたは周期的に実行することを意味します。 セキュリティアプリケーションは、この手法を使用して、サイバー攻撃やハッキングの試みを追跡およびフラグ付けします。
小さな銀行の場合、OracleとVBコードの単純な組み合わせでジョブを実行して、異常を報告し、適切なアクションをトリガーできます。 ただし、州全体の金融機関には、Hadoopが提供する機能など、より強力な機能が必要になります。 ステップバイステップのメカニズムの概要を次のように説明しました。
- Hadoopクラスターの起動
- Kafkaサーバーのデプロイ
- HadoopとKafkaを接続する
- HDFSおよびストリーミングデータに対するSQL分析の実行
読む：ビッグデータプロジェクトのアイデアとトピック
9.ストリーミングETLソリューション
タイトルが示すように、この割り当ては、 Extract Transform Load（ETL）タスクとパイプラインの構築と実装に関するものです。 Hadoop環境には、ソースシンク分析を処理するユーティリティが含まれています。 これらは、ストリーミングデータをキャプチャし、それをどこかに保管する必要がある状況です。 以下のツールをご覧ください。
- クーズー
- HDFS
- HBase
- ハイブ
10.Hadoopを使用したテキストマイニング
Hadoopテクノロジーは、製品レビューを要約し、感情分析を実行するために展開できます。 顧客からの製品評価は、「良い」、「中立」、「悪い」に分類できます。 さらに、あなたの意見マイニングプロジェクトの範囲内でスラングを持ち込み、クライアントの要件に従ってソリューションをカスタマイズすることができます。 手口の概要は次のとおりです。
- シェルとコマンド言語を使用してHTMLデータを取得する
- HDFSにデータを保存する
- PySparkを使用してHadoopでデータを前処理します
- 最初のクエリにはSQLアシスタント（Hueなど）を使用します
- Tableauを使用してデータを視覚化する
11.音声分析
Hadoopは、自動化された正確な音声分析への道を開きます。 このプロジェクトを通じて、コールセンターアプリケーションで採用されている電話とコンピュータの統合を紹介できます。 通話記録にはフラグを付け、並べ替え、後で分析して貴重な洞察を引き出すことができます。 HDFS、MapReduce、およびHiveの組み合わせは、大規模な実行に最適です。 インドの複数の地区にまたがって運営されているKisanコールセンターは、顕著なユースケースを形成しています。
12.ウェブログの傾向分析
膨大な量のログファイルを確実に処理できるログ分析システムを設計できます。 このようなプログラムは、クエリの応答時間を最小限に抑えます。 これは、ブラウジングセッション、最も訪問されたWebページ、トレンドキーワードなどに基づいて、ユーザーのアクティビティトレンドを提示することで機能します。
また読む： Hadoop管理者になる方法
結論
これで、Hadoopプロジェクトの上位のアイデアについて説明しました。 実践的なアプローチを採用して、Hadoopプラットフォームのさまざまな側面について学び、ビッグデータの処理のプロになることができます。
ビッグデータについて詳しく知りたい場合は、ビッグデータプログラムのソフトウェア開発スペシャライゼーションのPGディプロマをチェックしてください。このプログラムは、働く専門家向けに設計されており、7つ以上のケーススタディとプロジェクトを提供し、14のプログラミング言語とツール、実践的なハンズオンをカバーしています。ワークショップ、トップ企業との400時間以上の厳格な学習と就職支援。
世界のトップ大学からオンラインでソフトウェア開発コースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。
