Top 4 des projets Big Data intéressants dans GitHub pour les débutants [2022]
Publié: 2021-01-06Pendant des années, GitHub a été une communauté en ligne de développeurs et de techniciens qui proposent des projets prêts à l'emploi dans tous les secteurs verticaux, fournissent des feuilles de route pour de multiples problèmes, etc. Aujourd'hui, GitHub est devenu ce référentiel en ligne massif pour la communauté des mégadonnées ; c'est un excellent moyen de perfectionner les compétences techniques. Actuellement, le plus grand défi de l'industrie du big data est le dynamisme du marché et ses exigences.
Par conséquent, si vous souhaitez avoir une bonne longueur d'avance pour vous positionner en tant que différenciateur, il existe plusieurs projets de Big Data sur GitHub qui peuvent fonctionner parfaitement. Ces projets sont connus pour leur utilisation caractéristique de données open source et leur mise en œuvre dans la vie réelle qui peuvent être prises telles quelles ou modifiées en fonction des objectifs de votre projet. Si les bases de données NoSQL comme MongoDB, Cassandra ont été votre point fort, travaillez sur les fondamentaux de la gestion du cluster Hadoop, les techniques de traitement de flux et l'informatique distribuée.
Le fait est que le Big Data est l'une des industries les plus prometteuses de l'époque actuelle, car les gens prennent conscience du fait que l'analyse des données peut promouvoir la durabilité dans les années à venir lorsqu'elle est bien faite. Aussi exigeant que cela puisse être, pour un professionnel du big data/science des données, commencer par des projets Hadoop sur GitHub peut être un excellent moyen de se développer avec les exigences de l'industrie et de développer une emprise sur les bases. Dans cet article, nous couvririons jusqu'à présent de tels projets de Big Data sur GitHub :
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Table des matières
Projets Big Data dans GitHub
1. Profilage des pandas
Le projet de profilage pandas vise à créer des rapports de profilage HTML et à étendre les objets pandas DataFrame, car la fonction principale df.describe() n'est pas adéquate pour l'analyse de données en profondeur. Il utilise l'apprentissage automatique et le cadre de données pandas pour trouver les variables uniques et corrélées et l'analyse rapide des données.
Le rapport généré serait au format HTML, et ici il calculerait les données à l'aide des matrices Histogram, Spearman, Pearson et Kendall pour décomposer les ensembles de données massifs en unités significatives. Il prend en charge les types d'abstraction booléenne, numérique, date, catégorique, URL, chemin, fichier et image en tant que méthode d'analyse de données efficace.
2. Processeur de moteur de règles NiFi
Apache NiFi, également connu sous le nom de NiagraFiles, est connu pour automatiser le flux de données entre divers systèmes logiciels. Ce projet est conçu pour appliquer des règles prédéfinies sur les données afin de rationaliser le flux de données.
Il utilise Drools - une solution de système de gestion des règles métier (BRMS) qui est connue pour fournir un moteur de règles métier (BRE) de base, une plate-forme de gestion de création et de règles Web (Drools Workbench) et un plug-in Eclipse IDE. Les contributeurs - Matrix BI Limited, ont mis au point des règles uniques entièrement écrites en Java, ce qui en fait un projet de Big Data pratique sur GitHub.
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3. Moteur TD
Ce projet est l'un de ceux qui concernent entièrement l' Internet des objets (IoT) et les applications basées sur l'IoT. Il s'agit de créer une interface de données volumineuses open source programmée pour l'infrastructure informatique globale afin de la suivre 10 fois plus rapidement que tout autre consortium. Il serait également équipé de la mise en cache des données, du traitement des flux de données, de la mise en file d'attente des messages pour réduire la complexité des données, etc.
Percée prometteuse dans le domaine des bases de données, cette plate-forme peut récupérer plus de dix millions de points de données en une seconde seulement - sans aucune intégration d'autres logiciels comme Kafka, Spark ou Redis. Les données collectées peuvent également être analysées en termes de temps, de flux temporels multiples ou un peu des deux. Des frameworks comme Python, R, Matlab alimentent cette base de données robuste qui est par ailleurs assez facile à installer avec l'ensemble de quelques outils comme Ubuntu, Centos 7, Fedora, etc.
4. Construire Apache Hudi à partir de la source
Ce projet peut être une bénédiction pour ceux qui recherchent une indexation, une publication et une gestion des données plus rapides sans aucune limitation. Apache Hudi (ce qui signifie Hadoop Upserts Delete et Incrementals) peut vous faire gagner beaucoup de temps, d'inquiétude et de travail car il a l'air de stocker et de gérer des ensembles de données analytiques en masse sur le DFS.
En général, Hudi est compatible avec trois types de requêtes différents :
- Les requêtes d'instantané peuvent fournir des requêtes d'instantané basées sur des données en temps réel avec une disposition des données basée sur des colonnes et des lignes.
- Une requête incrémentielle peut aider à allouer un flux de modifications si les données sont insérées ou mises à jour au-delà de la période.
- La requête optimisée en lecture peut vous donner tous les détails sur les performances de la requête d'instantané avec n'importe quel stockage basé sur des colonnes comme Parquet.
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Conclusion
Vous pouvez construire Apache Hudi avec Scala avec et sans le module spark-avo tant que vous utilisez un profil spark-shade-unbundle-avro. Vous aurez également besoin d'un système de type Unix comme Linux ou Mac OS X, Java 8, Git et Maven.
Comme nous en avons discuté dans cet article, la vision du Big Data a parcouru un long chemin, et il reste encore un vaste chemin à parcourir pour aller de l'avant. Avec ce rythme de progression, on peut espérer que le big data connaîtra des développements majeurs dans toutes les verticales dans les années à venir.
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