12 idées et sujets de projets Hadoop passionnants pour les débutants [2022]
Publié: 2021-01-05Table des matières
Idées et sujets de projet Hadoop
Aujourd'hui, les technologies de mégadonnées alimentent divers secteurs, de la banque et de la finance, de l'informatique et des télécommunications à la fabrication, aux opérations et à la logistique. La plupart des idées de projets Hadoop se concentrent sur l'amélioration des capacités de stockage et d'analyse des données. Avec les frameworks Apache Hadoop, les entreprises modernes peuvent minimiser les exigences matérielles et développer des applications distribuées hautes performances.
Lire : Apache Spark vs Hadoop Mapreduce
Présentation de Hadoop
Hadoop est une bibliothèque logicielle conçue par la Fondation Apache pour permettre le stockage et le traitement distribués de volumes massifs de calculs et d'ensembles de données. Ce service open source prend en charge l'informatique locale et le stockage peut gérer les pannes ou les défaillances au niveau de la couche d'application elle-même. Il utilise le modèle de programmation MapReduce pour apporter les avantages de l'évolutivité, de la fiabilité et de la rentabilité à la gestion de grands clusters et réseaux informatiques.
Pourquoi les projets Hadoop
Apache Hadoop propose une large gamme de solutions et d'utilitaires standard qui offrent une analyse à haut débit, une gestion des ressources de cluster et un traitement parallèle des ensembles de données. Voici quelques-uns des modules pris en charge par le logiciel :
- Hadoop MapReduce
- Système de fichiers distribué Hadoop ou HDFS
- FIL Hadoop
Notez que des entreprises technologiques comme Amazon Web Services, IBM Research, Microsoft, Hortonworks et bien d'autres déploient Hadoop à diverses fins. Il s'agit d'un écosystème complet rempli de fonctionnalités qui permettent aux utilisateurs d'acquérir, d'organiser, de traiter, d'analyser et de visualiser des données. Alors, explorons les outils du système à travers une série d'exercices.
Idées de projets Hadoop pour les débutants
1. Projet de migration de données
Avant d'entrer dans les détails, laissez-nous d'abord comprendre pourquoi vous voudriez migrer vos données vers l'écosystème Hadoop.
Les gestionnaires d'aujourd'hui mettent l'accent sur l'utilisation d'outils technologiques qui aident et améliorent la prise de décision dans des environnements de marché dynamiques. Alors que les logiciels hérités comme un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) aident à stocker et à gérer les données pour l'analyse commerciale, ils posent une limitation lorsqu'une quantité plus importante de données est impliquée.
Il devient difficile de modifier les tables et d'adapter le Big Data avec de telles compétences traditionnelles, ce qui affecte davantage les performances de la base de données de production. Dans de telles conditions, les organisations intelligentes préfèrent les outils proposés par Hadoop. Son matériel de base puissant peut capturer de manière significative des informations pour des pools de données massifs. Cela est particulièrement vrai pour des opérations telles que le traitement analytique en ligne ou OLAP.
Voyons maintenant comment vous pouvez migrer des données RDBMS vers Hadoop HDFS.
Vous pouvez utiliser Apache Sqoop comme couche intermédiaire pour importer des données d'un MySQL vers le système Hadoop, et également pour exporter des données de HDFS vers d'autres bases de données relationnelles. Sqoop est livré avec l'intégration de la sécurité Kerberos et le support Accumulo. Vous pouvez également utiliser le module Apache Spark SQL si vous souhaitez travailler avec des données structurées. Son moteur de traitement rapide et unifié peut exécuter facilement des requêtes interactives et diffuser des données.
2. Intégration des données d'entreprise
Lorsque les organisations remplacent pour la première fois les centres de données centralisés par des systèmes dispersés et décentralisés, elles finissent parfois par utiliser des technologies distinctes pour différents emplacements géographiques. Mais lorsqu'il s'agit d'analytique, il est logique pour eux de vouloir consolider les données de plusieurs systèmes hétérogènes (souvent de différents fournisseurs). Et voici la ressource d'entreprise Apache Hadoop avec son architecture modulaire.
Par exemple, son outil d'intégration de données spécialement conçu, Qlick (Attunity), aide les utilisateurs à configurer et à exécuter des tâches de migration via une interface graphique par glisser-déposer. De plus, vous pouvez rafraîchir vos lacs de données Hadoop sans gêner les systèmes sources.
Départ : Idées de projets Java et sujets pour les débutants
3. Un cas d'utilisation pour l'évolutivité
La croissance des piles de données signifie des temps de traitement plus lents, ce qui entrave la procédure de récupération des informations. Ainsi, vous pouvez entreprendre une étude basée sur les activités pour révéler comment Hadoop peut gérer ce problème.
Apache Spark, qui s'exécute au-dessus du framework Hadoop pour traiter les tâches MapReduce simultanément, garantit des opérations d'évolutivité efficaces. Cette approche basée sur Spark peut vous aider à obtenir une étape interactive pour le traitement des requêtes en temps quasi réel. Vous pouvez également implémenter la fonction MapReduce traditionnelle si vous débutez avec Hadoop.
4. Hébergement en nuage
En plus d'héberger des données sur des serveurs sur site, Hadoop est également adepte du déploiement dans le cloud. Le framework basé sur Java peut manipuler des données stockées dans le cloud, accessibles via Internet. Les serveurs cloud ne peuvent pas gérer eux-mêmes le Big Data sans une installation Hadoop. Vous pouvez démontrer cette interaction Cloud-Hadoop dans votre projet et discuter des avantages de l'hébergement cloud par rapport à l'approvisionnement physique.
5. Prédiction de liens pour les sites de médias sociaux
L'application de Hadoop s'étend également à des domaines dynamiques comme l'analyse des réseaux sociaux. Dans ces scénarios avancés où les variables ont de multiples relations et interactions, nous avons besoin d'algorithmes pour prédire quels nœuds pourraient être connectés. Les médias sociaux sont un entrepôt de liens et d'entrées, telles que l'âge, le lieu, les écoles fréquentées, la profession, etc. Ces informations peuvent être utilisées pour suggérer des pages et des amis aux utilisateurs via une analyse graphique. Ce processus impliquerait les étapes suivantes :
- Stockage des nœuds/arêtes dans HBase
- Agréger les données pertinentes
- Renvoi et stockage des résultats intermédiaires dans HBase
- Collecte et traitement de données parallèles dans un système distribué (Hadoop)
- Clustering réseau à l'aide d'implémentations k-means ou MapReduce
Vous pouvez suivre une méthode similaire pour créer un prédicteur d'anomalies pour les entreprises de services financiers. Une telle application serait équipée pour détecter les types de fraudes potentielles que certains clients pourraient commettre.
6. Application d'analyse de documents
Avec l'aide de Hadoop et Mahout, vous pouvez obtenir une infrastructure intégrée pour l'analyse de documents. La plateforme Apache Pig répond aux besoins, avec sa couche de langage, pour exécuter des jobs Hadoop dans le MapReduce et atteindre un niveau d'abstraction supérieur. Vous pouvez ensuite utiliser une métrique de distance pour classer les documents dans les opérations de recherche de texte.
7. Analyses spécialisées
Vous pouvez sélectionner un sujet de projet qui répond aux besoins uniques d'un secteur spécifique. Par exemple, vous pouvez appliquer Hadoop dans le secteur bancaire et financier pour les tâches suivantes :
- Stockage distribué pour l'atténuation des risques ou la conformité réglementaire
- Analyse des séries chronologiques
- Calcul du risque de liquidité
- Simulations de Monte-Carlo
Hadoop facilite l'extraction des données pertinentes des entrepôts afin que vous puissiez effectuer une analyse axée sur les problèmes. Auparavant, lorsque les packages propriétaires étaient la norme, les analyses spécialisées rencontraient des difficultés liées à la mise à l'échelle et aux ensembles de fonctionnalités limités.
8. Analyses de diffusion en continu
À l'ère numérique en évolution rapide, les entreprises axées sur les données ne peuvent pas se permettre d'attendre des analyses périodiques. L'analyse en continu consiste à effectuer des actions par lots ou de manière cyclique. Les applications de sécurité utilisent cette technique pour suivre et signaler les cyberattaques et les tentatives de piratage.
Dans le cas d'une petite banque, une simple combinaison de code Oracle et VB pourrait exécuter une tâche pour signaler des anomalies et déclencher des actions appropriées. Mais une institution financière à l'échelle de l'État aurait besoin de capacités plus puissantes, telles que celles fournies par Hadoop. Nous avons décrit le mécanisme étape par étape comme suit :
- Lancer un cluster Hadoop
- Déployer un serveur Kafka
- Connecter Hadoop et Kafka
- Effectuer une analyse SQL sur HDFS et diffuser des données
Lire : Idées et sujets de projet Big Data
9. Solution ETL en streaming
Comme son titre l'indique, cette mission concerne la création et la mise en œuvre de tâches et de pipelines Extract Transform Load (ETL) . L'environnement Hadoop contient des utilitaires qui prennent en charge l'analyse Source-Sink. Ce sont des situations où vous devez capturer des données de streaming et les stocker quelque part. Jetez un œil aux outils ci-dessous.
- Koudou
- HDFS
- HBase
- Ruche
10. Exploration de texte avec Hadoop
Les technologies Hadoop peuvent être déployées pour résumer les avis sur les produits et effectuer une analyse des sentiments. Les notes de produit données par les clients peuvent être classées sous Bon, Neutre ou Mauvais. De plus, vous pouvez intégrer les argots dans le cadre de votre projet d'exploration d'opinions et personnaliser la solution selon les exigences du client. Voici un bref aperçu du mode opératoire :
- Utiliser un shell et un langage de commande pour récupérer des données HTML
- Stocker des données dans HDFS
- Prétraiter les données dans Hadoop à l'aide de PySpark
- Utiliser un assistant SQL (par exemple, Hue) pour l'interrogation initiale
- Visualisez les données à l'aide de Tableau
11. Analyse de la parole
Hadoop ouvre la voie à une analyse vocale automatisée et précise. Grâce à ce projet, vous pouvez présenter l'intégration téléphone-ordinateur utilisée dans une application de centre d'appels. Les enregistrements d'appels peuvent être marqués, triés et analysés ultérieurement pour en tirer des informations précieuses. Une combinaison de HDFS, MapReduce et Hive fonctionne mieux pour les exécutions à grande échelle. Les centres d'appels Kisan opérant dans plusieurs districts en Inde constituent un cas d'utilisation important.
12. Analyse des tendances des blogs
Vous pouvez concevoir un système d'analyse de journaux capable de gérer de manière fiable des quantités colossales de fichiers journaux. Un programme comme celui-ci réduirait le temps de réponse aux requêtes. Cela fonctionnerait en présentant les tendances d'activité des utilisateurs en fonction des sessions de navigation, des pages Web les plus visitées, des mots-clés tendances, etc.
A lire aussi : Comment devenir administrateur Hadoop
Conclusion
Avec cela, nous avons couvert les meilleures idées de projets Hadoop . Vous pouvez adopter une approche pratique pour en savoir plus sur les différents aspects de la plate-forme Hadoop et devenir un pro du traitement du Big Data !
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