7 proyectos interesantes de Big Data que debe tener en cuenta

Big Data es la palabra de moda hoy en día. Cuando se aprovecha sabiamente, Big Data tiene el potencial de transformar las organizaciones para mejorarlas drásticamente. Y la ola de cambio ya ha comenzado: Big Data está cambiando rápidamente el sector empresarial y de TI, la industria de la salud y también la academia. Sin embargo, la clave para aprovechar todo el potencial de Big Data es el software de código abierto (OSS). Desde que Apache Hadoop, el primer proyecto ingenioso de Big Data, salió a la luz, sentó las bases para otros proyectos innovadores de Big Data.

Según la encuesta de Black Duck Software y North Bridge , casi el 90 % de los encuestados sostienen que confían en proyectos de Big Data de código abierto para facilitar "una mayor eficiencia, innovación e interoperabilidad". Pero lo más importante, es porque les ofrecen “libertad del bloqueo del proveedor; características competitivas y capacidades técnicas; posibilidad de personalizar; y calidad en general.”

Ahora, echemos un vistazo a algunos de los mejores proyectos de Big Data de código abierto que permiten a las organizaciones no solo mejorar su funcionamiento general, sino también mejorar el aspecto de la capacidad de respuesta del cliente.

1. Tabla de contenido

   Haz Apache

Este proyecto de Big Data de código abierto deriva su nombre de los dos procesos de Big Data: Batch y Stream. Por lo tanto, Apache Beam le permite integrar tanto el lote como la transmisión de datos simultáneamente dentro de una única plataforma unificada.

Cuando trabaje con Beam, debe crear una canalización de datos y elegir ejecutarla en su marco de procesamiento preferido. La canalización de datos es flexible y portátil, lo que elimina la necesidad de diseñar canalizaciones de datos separadas cada vez que desee elegir un marco de procesamiento diferente. Ya sea por lotes o transmisión de datos, una sola canalización de datos se puede reutilizar una y otra vez.

2. flujo de aire apache

Un proyecto de Big Data de código abierto de Airbnb, Airflow ha sido especialmente diseñado para automatizar, organizar y optimizar proyectos y procesos a través de la programación inteligente de canalizaciones de Beam. Le permite programar y monitorear canalizaciones de datos como gráficos acíclicos dirigidos (DAG).
Airflow programa las tareas en una matriz y las ejecuta según su dependencia. La mejor característica de Airflow es probablemente la gran cantidad de utilidades de líneas de comando que hacen que las tareas complejas en los DAG sean mucho más convenientes. Dado que la configuración de Airflow se ejecuta en códigos Python, ofrece una experiencia de usuario muy dinámica.

3. chispa apache

Spark es una de las opciones más populares de organizaciones de todo el mundo para la computación en clúster. Este proyecto de Big Data está equipado con un programador DAG de última generación, un motor de ejecución y un optimizador de consultas, Spark permite un procesamiento de datos súper rápido. Puede ejecutar Spark en Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes o en la nube para recopilar datos de diversas fuentes.
Se ha optimizado aún más para facilitar el análisis de transmisión interactivo donde puede analizar conjuntos de datos históricos masivos complementados con datos en vivo para tomar decisiones en tiempo real. Crear aplicaciones paralelas ahora es más fácil que nunca con los 80 operadores de alto nivel de Spark que le permiten codificar de forma interactiva en Java, Scala, Python, R y SQL. Aparte de esto, también incluye una impresionante pila de bibliotecas como DataFrames, MLlib, GraphX ​​y Spark Streaming.

4. Zepelín apache

Otro proyecto inventivo de Big Data, Apache Zeppelin, se creó en NFLabs en Corea del Sur. Zeppelin se desarrolló principalmente para proporcionar la infraestructura web frontal para Spark. Basado en un enfoque basado en portátiles, Zeppelin permite a los usuarios interactuar sin problemas con las aplicaciones Spark para la ingesta, exploración y visualización de datos. Por lo tanto, no necesita crear módulos o complementos separados para las aplicaciones Spark cuando usa Zeppelin.

Apache Zeppelin Interpreter es probablemente la característica más impresionante de este proyecto de Big Data. Le permite conectar cualquier backend de procesamiento de datos a Zeppelin. El intérprete de Zeppelin es compatible con Spark, Python, JDBC, Markdown y Shell.

5. apache casandra

Si está buscando una base de datos escalable y de alto rendimiento, Cassandra es la opción ideal para usted. Lo que lo convierte en uno de los mejores OSS son sus características de escalabilidad lineal y tolerancia a fallas que le permiten replicar datos en múltiples nodos mientras reemplaza simultáneamente los nodos defectuosos, ¡sin apagar nada!

En Cassandra, todos los nodos de un clúster son idénticos y tolerantes a fallas. Por lo tanto, nunca tendrá que preocuparse por la pérdida de datos, incluso si falla un centro de datos completo. Se optimiza aún más con complementos como Hinted Handoff y Read Repair que mejoran el rendimiento de lectura y escritura a medida que se agregan nuevas máquinas a la estructura existente.

6. TensorFlow

TensorFlow fue creado por investigadores e ingenieros de Google Brain para admitir ML y aprendizaje profundo. Ha sido diseñado como una biblioteca OSS para potenciar el cálculo numérico flexible y de alto rendimiento en una variedad de plataformas como CPU, GPU y TPU, por nombrar algunas.
La versatilidad y flexibilidad de TensorFlow también te permiten experimentar con muchos algoritmos de aprendizaje automático nuevos, lo que abre la puerta a nuevas posibilidades en el aprendizaje automático. Magnates de la industria como Google, Intel, eBay, DeepMind, Uber y Airbnb están utilizando con éxito TensorFlow para innovar y mejorar la experiencia del cliente constantemente.

7. Kubernetes

Es un sistema de soporte de operaciones desarrollado para escalar, implementar y administrar aplicaciones de contenedores. Agrupa los contenedores dentro de una aplicación en pequeñas unidades para facilitar la exploración y la gestión sin problemas.
Kubernetes le permite aprovechar las infraestructuras de nube pública o híbrida para obtener datos y mover cargas de trabajo sin problemas. Organiza automáticamente los contenedores de acuerdo con sus dependencias, mezclando cuidadosamente las cargas de trabajo fundamentales y de mejor esfuerzo en un orden que aumenta la utilización de sus recursos de datos. Aparte de esto, Kubernetes se autorrepara: detecta y elimina los nodos que no responden y reemplaza y reprograma los contenedores cuando falla un nodo.

Estos proyectos de Big Data tienen un enorme potencial para ayudar a las empresas a "reinventar la rueda" y fomentar la innovación. A medida que continuamos progresando en Big Data, es de esperar que en el futuro surjan más proyectos ingeniosos de Big Data, lo que abrirá nuevas vías de exploración. Sin embargo, solo usar estos proyectos de Big Data no es suficiente.

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Como dice Jean-Baptiste Onofre :

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