12 emocionantes ideas y temas de proyectos de Hadoop para principiantes [2022]
Publicado: 2021-01-05Tabla de contenido
Ideas y temas de proyectos de Hadoop
Hoy en día, las tecnologías de big data impulsan diversos sectores, desde la banca y las finanzas, TI y telecomunicaciones, hasta la fabricación, las operaciones y la logística. La mayoría de las ideas de proyectos de Hadoop que existen se centran en mejorar las capacidades de almacenamiento y análisis de datos. Con los marcos de Apache Hadoop, las empresas modernas pueden minimizar los requisitos de hardware y desarrollar aplicaciones distribuidas de alto rendimiento.
Leer: Apache Spark vs Hadoop Mapreduce
Introducción a Hadoop
Hadoop es una biblioteca de software diseñada por Apache Foundation para permitir el almacenamiento y procesamiento distribuidos de volúmenes masivos de cómputo y conjuntos de datos. Este servicio de código abierto es compatible con la computación local y el almacenamiento puede manejar fallas o fallas en la capa de la aplicación misma. Utiliza el modelo de programación MapReduce para brindar los beneficios de escalabilidad, confiabilidad y rentabilidad a la administración de grandes clústeres y redes informáticas.
Por qué proyectos Hadoop
Apache Hadoop ofrece una amplia gama de soluciones y utilidades estándar que brindan análisis de alto rendimiento, administración de recursos de clúster y procesamiento paralelo de conjuntos de datos. Estos son algunos de los módulos compatibles con el software:
- Mapa de HadoopReducir
- Sistema de archivos distribuido Hadoop o HDFS
- HILO de Hadoop
Tenga en cuenta que las empresas de tecnología como Amazon Web Services, IBM Research, Microsoft, Hortonworks y muchas otras implementan Hadoop para una variedad de propósitos. Es un ecosistema completo repleto de funciones que permiten a los usuarios adquirir, organizar, procesar, analizar y visualizar datos. Entonces, exploremos las herramientas del sistema a través de una serie de ejercicios.
Ideas de proyectos de Hadoop para principiantes
1. Proyecto de migración de datos
Antes de entrar en detalles, primero comprendamos por qué querría migrar sus datos al ecosistema de Hadoop.
Los gerentes actuales enfatizan en el uso de herramientas tecnológicas que ayuden y mejoren la toma de decisiones en entornos de mercado dinámicos. Si bien el software heredado, como un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) , ayuda a almacenar y administrar datos para el análisis comercial, presenta una limitación cuando se trata de una cantidad más importante de datos.
Se vuelve un desafío modificar las tablas y acomodar big data con tales competencias tradicionales, lo que afecta aún más el rendimiento de la base de datos de producción. En tales condiciones, las organizaciones inteligentes prefieren los conjuntos de herramientas que ofrece Hadoop. Su poderoso hardware básico puede capturar significativamente información para grupos masivos de datos. Esto es particularmente cierto para operaciones como el procesamiento analítico en línea o OLAP.
Ahora, veamos cómo puede migrar datos RDBMS a Hadoop HDFS.
Puede usar Apache Sqoop como una capa intermedia para importar datos de MySQL al sistema Hadoop y también para exportar datos de HDFS a otras bases de datos relacionales. Sqoop viene con integración de seguridad Kerberos y soporte Accumulo. Alternativamente, puede usar el módulo Apache Spark SQL si desea trabajar con datos estructurados. Su motor de procesamiento rápido y unificado puede ejecutar consultas interactivas y transmitir datos con facilidad.
2. Integración de datos corporativos
Cuando las organizaciones reemplazan por primera vez los centros de datos centralizados con sistemas dispersos y descentralizados, a veces terminan usando tecnologías separadas para diferentes ubicaciones geográficas. Pero cuando se trata de análisis, tiene sentido que deseen consolidar datos de múltiples sistemas heterogéneos (a menudo de diferentes proveedores). Y aquí viene el recurso empresarial Apache Hadoop con su arquitectura modular.
Por ejemplo, su herramienta de integración de datos especialmente diseñada, Qlick (Attunity), ayuda a los usuarios a configurar y ejecutar trabajos de migración a través de una GUI de arrastrar y soltar. Además, puede actualizar sus lagos de datos de Hadoop sin obstaculizar los sistemas de origen.
Echa un vistazo a: Ideas y temas de proyectos Java para principiantes
3. Un caso de uso para la escalabilidad
Las crecientes pilas de datos significan tiempos de procesamiento más lentos, lo que dificulta el procedimiento de recuperación de información. Por lo tanto, puede realizar un estudio basado en actividades para revelar cómo Hadoop puede abordar este problema.
Apache Spark, que se ejecuta sobre el marco Hadoop para procesar trabajos de MapReduce simultáneamente, garantiza operaciones de escalabilidad eficientes. Este enfoque basado en Spark puede ayudarlo a obtener una etapa interactiva para procesar consultas casi en tiempo real. También puede implementar la función MapReduce tradicional si recién está comenzando con Hadoop.
4. Alojamiento en la nube
Además de alojar datos en servidores in situ, Hadoop es igualmente experto en la implementación en la nube. El marco basado en Java puede manipular los datos almacenados en la nube, a los que se puede acceder a través de Internet. Los servidores en la nube no pueden administrar big data por sí solos sin una instalación de Hadoop. Puede demostrar esta interacción Cloud-Hadoop en su proyecto y discutir las ventajas del alojamiento en la nube sobre la adquisición física.
5. Predicción de enlaces para sitios de redes sociales
La aplicación de Hadoop también se extiende a dominios dinámicos como el análisis de redes sociales. En escenarios tan avanzados donde las variables tienen múltiples relaciones e interacciones, necesitamos algoritmos para predecir qué nodos podrían conectarse. Las redes sociales son un almacén de enlaces y entradas, como la edad, la ubicación, las escuelas a las que asistieron, la ocupación, etc. Esta información se puede usar para sugerir páginas y amigos a los usuarios a través del análisis gráfico. Este proceso implicaría los siguientes pasos:
- Almacenamiento de nodos/bordes en HBase
- Agregar datos relevantes
- Devolución y almacenamiento de resultados intermedios en HBase
- Recopilación y procesamiento de datos paralelos en un sistema distribuido (Hadoop)
- Agrupación de redes utilizando k-means o implementaciones de MapReduce
Puede seguir un método similar para crear un predictor de anomalías para empresas de servicios financieros. Dicha aplicación estaría equipada para detectar qué tipos de posibles fraudes podrían cometer determinados clientes.
6. Aplicación de análisis de documentos
Con la ayuda de Hadoop y Mahout, puede obtener una infraestructura integrada para el análisis de documentos. La plataforma Apache Pig satisface las necesidades, con su capa de lenguaje, para ejecutar trabajos de Hadoop en MapReduce y lograr una abstracción de mayor nivel. A continuación, puede utilizar una métrica de distancia para clasificar los documentos en las operaciones de búsqueda de texto.
7. Analítica especializada
Puede seleccionar un tema de proyecto que aborde las necesidades únicas de un sector específico. Por ejemplo, puede aplicar Hadoop en la industria bancaria y financiera para las siguientes tareas:
- Almacenamiento distribuido para la mitigación de riesgos o el cumplimiento normativo
- Análisis de series temporales
- Cálculo del riesgo de liquidez
- Simulaciones de Montecarlo
Hadoop facilita la extracción de datos relevantes de los almacenes para que pueda realizar un análisis orientado a problemas. Anteriormente, cuando los paquetes propietarios eran la norma, los análisis especializados sufrían desafíos relacionados con el escalado y los conjuntos de funciones limitadas.
8. Análisis de transmisión
En la era digital acelerada, las empresas basadas en datos no pueden darse el lujo de esperar análisis periódicos. El análisis de transmisión significa realizar acciones en lotes o de manera cíclica. Las aplicaciones de seguridad utilizan esta técnica para rastrear y marcar ataques cibernéticos e intentos de piratería.
En el caso de un banco pequeño, una simple combinación de código Oracle y VB podría ejecutar un trabajo para informar anomalías y desencadenar acciones adecuadas. Pero una institución financiera estatal necesitaría capacidades más potentes, como las que ofrece Hadoop. Hemos esbozado el mecanismo paso a paso de la siguiente manera:
- Lanzamiento de un clúster de Hadoop
- Implementación de un servidor Kafka
- Conexión de Hadoop y Kafka
- Realización de análisis SQL sobre HDFS y transmisión de datos
Leer: Ideas y temas de proyectos de Big Data
9. Solución ETL de transmisión
Como indica el título, esta tarea trata sobre la creación e implementación de tareas y canalizaciones de extracción, transformación y carga (ETL) . El entorno de Hadoop contiene utilidades que se encargan del análisis Source-Sink. Estas son situaciones en las que necesita capturar datos de transmisión y también almacenarlos en algún lugar. Echa un vistazo a las herramientas a continuación.
- kudú
- HDFS
- HBase
- Colmena
10. Minería de texto usando Hadoop
Las tecnologías de Hadoop se pueden implementar para resumir revisiones de productos y realizar análisis de opinión. Las calificaciones de los productos dadas por los clientes se pueden clasificar en Bueno, Neutral o Malo. Además, puede incluir jergas en el ámbito de su proyecto de minería de opiniones y personalizar la solución según los requisitos del cliente. He aquí una breve descripción del modus operandi:
- Utilice un shell y un lenguaje de comandos para recuperar datos HTML
- Almacenar datos en HDFS
- Preprocesar datos en Hadoop usando PySpark
- Use un asistente de SQL (por ejemplo, Hue) para la consulta inicial
- Visualice datos con Tableau
11. Análisis del habla
Hadoop allana el camino para el análisis de voz automatizado y preciso. A través de este proyecto, puede mostrar la integración teléfono-computadora empleada en una aplicación de centro de llamadas. Los registros de llamadas se pueden marcar, ordenar y luego analizar para obtener información valiosa. Una combinación de HDFS, MapReduce y Hive funciona mejor para ejecuciones a gran escala. Los centros de llamadas de Kisan que operan en varios distritos de la India forman un caso de uso destacado.
12. Análisis de tendencias de weblogs
Puede diseñar un sistema de análisis de registros capaz de manejar cantidades colosales de archivos de registro de manera confiable. Un programa como este minimizaría el tiempo de respuesta a las consultas. Funcionaría presentando las tendencias de actividad de los usuarios en función de las sesiones de navegación, las páginas web más visitadas, las palabras clave de tendencia, etc.
Lea también: Cómo convertirse en administrador de Hadoop
Conclusión
Con esto, hemos cubierto las principales ideas de proyectos de Hadoop . ¡Puede adoptar un enfoque práctico para aprender sobre los diferentes aspectos de la plataforma Hadoop y convertirse en un profesional en el procesamiento de big data!
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