Los 4 mejores proyectos interesantes de Big Data en GitHub para principiantes [2022]
Publicado: 2021-01-06Durante años, GitHub ha sido una comunidad en línea indiscutible de desarrolladores y técnicos que presentan proyectos listos para usar en todas las verticales, brindan hojas de ruta para múltiples problemas, etc. Hoy, GitHub se ha convertido en este repositorio en línea masivo para la gran comunidad de datos; esa es una excelente manera de perfeccionar las habilidades técnicas. Actualmente, el mayor desafío de la industria de big data es el puro dinamismo del mercado y sus requisitos.
Por lo tanto, si desea obtener una buena ventaja para establecerse como un diferenciador, existen múltiples proyectos de big data en GitHub que pueden funcionar perfectamente. Estos proyectos son conocidos por su uso característico de datos de código abierto y su implementación en la vida real que se puede tomar tal cual o modificarse según los objetivos de su proyecto. Si las bases de datos NoSQL como MongoDB, Cassandra han sido su fuerte, trabaje en los fundamentos de la administración de Hadoop Cluster, técnicas de procesamiento de flujo y computación distribuida.
El punto es que Big Data es una de las industrias más prometedoras de los tiempos actuales, ya que las personas se están dando cuenta del hecho de que el análisis de datos puede promover la sostenibilidad en los próximos años cuando se hace bien. Tan exigente como se pone, para un profesional de big data/ciencia de datos, comenzar con proyectos de Hadoop en GitHub puede ser una excelente manera de crecer junto con los requisitos de la industria y desarrollar una fortaleza sobre los conceptos básicos. En esta publicación, cubriremos proyectos de datos tan grandes en GitHub hasta ahora:
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Tabla de contenido
Proyectos de Big Data en GitHub
1. Perfiles de pandas
El proyecto de creación de perfiles de pandas tiene como objetivo crear informes de creación de perfiles de HTML y ampliar los objetos DataFrame de pandas, ya que la función principal df.describe() no es adecuada para el análisis de datos profundos. Utiliza el aprendizaje automático y el marco de datos de pandas para encontrar las variables únicas y correlacionadas y el análisis rápido de datos.
El informe generado estaría en formato HTML, y aquí calcularía datos utilizando matrices Histogram, Spearman, Pearson y Kendall para dividir los conjuntos de datos masivos en unidades significativas. Es compatible con los tipos de abstracción booleana, numérica, de fecha, categórica, URL, ruta, archivo e imagen como un método eficaz de análisis de datos.
2. Procesador de motor de reglas NiFi
Apache NiFi, también conocido como NiagraFiles, es conocido por automatizar el flujo de datos entre varios sistemas de software. Este proyecto está diseñado para aplicar reglas predefinidas sobre los datos para agilizar el flujo de datos.
Hace uso de Drools, una solución de sistema de gestión de reglas comerciales (BRMS) que se sabe que proporciona un motor de reglas comerciales (BRE) central, una plataforma de administración de reglas y creación web (Drools Workbench) y un complemento IDE de Eclipse. Los colaboradores, Matrix BI Limited, han ideado reglas únicas escritas completamente en Java, lo que lo convierte en un práctico proyecto de big data en GitHub.
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3. Motor T
Este proyecto es uno de los que se trata completamente de Internet de las cosas (IoT) y aplicaciones basadas en IoT. Gira en torno a la creación de una interfaz de big data de código abierto programada para la infraestructura de TI general para rastrearla 10 veces más rápido que cualquier otro consorcio. También estaría equipado con almacenamiento en caché de datos, procesamiento de flujo de datos, cola de mensajes para disminuir la complejidad de los datos y más.
Un avance prometedor en el campo de las bases de datos, esta plataforma puede recuperar más de diez millones de puntos de datos en solo un segundo, sin ninguna integración de ningún otro software como Kafka, Spark o Redis. Los datos recopilados también se pueden analizar en términos de tiempo, flujos de tiempo múltiples o un poco de ambos. Los marcos como Python, R, Matlab impulsan esta base de datos de servicio pesado que, de lo contrario, es bastante fácil de instalar con el conjunto de algunas herramientas como Ubuntu, Centos 7, Fedora, etc.
4. Construyendo Apache Hudi desde la fuente
Este proyecto puede ser una bendición para aquellos que buscan una indexación, publicación y administración de datos más rápida y sin limitaciones. Apache Hudi (que significa Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) puede ahorrarle mucho tiempo, preocupaciones y trabajo, ya que se ocupa del almacenamiento y manejo de conjuntos de datos analíticos masivos en el DFS.
En general, Hudi es compatible con tres tipos diferentes de consultas:
- Las consultas instantáneas pueden proporcionar consultas instantáneas basadas en datos en tiempo real con disposición de datos basada en columnas y filas.
- Una consulta incremental puede ayudar a asignar un flujo de cambios si los datos se insertan o actualizan después del período.
- La consulta optimizada de lectura puede brindarle todos los detalles sobre el rendimiento de la consulta de instantáneas con cualquier almacenamiento basado en columnas como Parquet.
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Conclusión
Puede compilar Apache Hudi con Scala con y sin el módulo spark-avo siempre que use un perfil spark-shade-unbundle-avro. También necesitaría un sistema similar a Unix como Linux o Mac OS X, Java 8, Git y Maven.
Como hemos discutido en este artículo, la visión de big data ha recorrido un largo camino, y todavía queda mucho camino por recorrer, en el futuro. Con esta tasa de progresión, podemos esperar que Big Data haga grandes desarrollos en todas las verticales en los próximos años.
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