7 projets Big Data intéressants que vous devez surveiller

Big Data est le mot à la mode aujourd'hui. Lorsqu'ils sont exploités à bon escient, les Big Data ont le potentiel de transformer radicalement les organisations pour le mieux. Et la vague de changement a déjà commencé - le Big Data change rapidement le secteur de l'informatique et des affaires, le secteur de la santé, ainsi que le milieu universitaire. Cependant, la clé pour exploiter tout le potentiel du Big Data est le logiciel Open Source (OSS). Depuis qu'Apache Hadoop, le premier projet Big Data ingénieux, a vu le jour, il a jeté les bases d'autres projets Big Data innovants.

Selon l'enquête de Black Duck Software et North Bridge , près de 90 % des personnes interrogées affirment qu'elles s'appuient sur des projets Big Data open source pour faciliter « l'amélioration de l'efficacité, de l'innovation et de l'interopérabilité ». Mais le plus important, c'est parce qu'ils leur offrent « l'absence de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur ; caractéristiques concurrentielles et capacités techniques ; possibilité de personnaliser ; et la qualité globale.

Voyons maintenant quelques-uns des meilleurs projets Big Data open source qui permettent aux organisations non seulement d'améliorer leur fonctionnement global, mais également d'améliorer leur aspect de réactivité client.

1. Table des matières

   Faisceau Apache

Ce projet Big Data open source tire son nom des deux processus Big Data - Batch et Stream. Ainsi, Apache Beam vous permet d'intégrer à la fois des lots et des flux de données simultanément au sein d'une seule plateforme unifiée.

Lorsque vous travaillez avec Beam, vous devez créer un pipeline de données et choisir de l'exécuter sur votre infrastructure de traitement préférée. Le pipeline de données est à la fois flexible et portable, éliminant ainsi le besoin de concevoir des pipelines de données distincts chaque fois que vous souhaitez choisir un cadre de traitement différent. Qu'il s'agisse de lots ou de flux de données, un seul pipeline de données peut être réutilisé maintes et maintes fois.

2. Flux d'air Apache

Projet Big Data open source d'Airbnb, Airflow a été spécialement conçu pour automatiser, organiser et optimiser les projets et les processus grâce à une planification intelligente des pipelines Beam. Il vous permet de planifier et de surveiller les pipelines de données sous forme de graphes acycliques dirigés (DAG).
Airflow planifie les tâches dans un tableau et les exécute en fonction de leur dépendance. La meilleure caractéristique d'Airflow est probablement les riches utilitaires de lignes de commande qui rendent les tâches complexes sur les DAG beaucoup plus pratiques. Comme la configuration d'Airflow s'exécute sur des codes Python, il offre une expérience utilisateur très dynamique.

3. Apache Étincelle

Spark est l'un des choix les plus populaires des organisations du monde entier pour l'informatique en cluster. Ce projet Big Data est équipé d'un ordonnanceur DAG à la pointe de la technologie, d'un moteur d'exécution et d'un optimiseur de requêtes, Spark permet un traitement des données ultra-rapide. Vous pouvez exécuter Spark sur Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes ou dans le cloud pour collecter des données à partir de diverses sources.
Il a été encore optimisé pour faciliter l'analyse interactive en continu où vous pouvez analyser des ensembles de données historiques massifs complétés par des données en direct pour prendre des décisions en temps réel. La création d'applications parallèles est désormais plus facile que jamais grâce aux 80 opérateurs de haut niveau de Spark qui vous permettent de coder de manière interactive en Java, Scala, Python, R et SQL. En dehors de cela, il comprend également une pile impressionnante de bibliothèques telles que DataFrames, MLlib, GraphX ​​et Spark Streaming.

4. Apache Zeppelin

Autre projet Big Data inventif, Apache Zeppelin a été créé aux NFLabs en Corée du Sud. Zeppelin a été principalement développé pour fournir l'infrastructure Web frontale de Spark. S'appuyant sur une approche basée sur un ordinateur portable, Zeppelin permet aux utilisateurs d'interagir de manière transparente avec les applications Spark pour l'ingestion de données, l'exploration de données et la visualisation de données. Ainsi, vous n'avez pas besoin de créer des modules ou des plugins séparés pour les applications Spark lorsque vous utilisez Zeppelin.

Apache Zeppelin Interpreter est probablement la fonctionnalité la plus impressionnante de ce projet Big Data. Il vous permet de brancher n'importe quel backend de traitement de données à Zeppelin. L'interpréteur Zeppelin prend en charge Spark, Python, JDBC, Markdown et Shell.

5. Apache Cassandre

Si vous recherchez une base de données évolutive et performante, Cassandra est le choix idéal pour vous. Ce qui en fait l'un des meilleurs OSS, ce sont ses fonctionnalités d'évolutivité linéaire et de tolérance aux pannes qui vous permettent de répliquer des données sur plusieurs nœuds tout en remplaçant simultanément les nœuds défectueux, sans rien arrêter !

Dans Cassandra, tous les nœuds d'un cluster sont identiques et tolérants aux pannes. Ainsi, vous n'avez jamais à vous soucier de perdre des données, même si un centre de données entier tombe en panne. Il est encore optimisé avec des modules complémentaires tels que Hinted Handoff et Read Repair qui améliorent le débit de lecture et d'écriture au fur et à mesure que de nouvelles machines sont ajoutées à la structure existante.

6. TensorFlow

TensorFlow a été créé par des chercheurs et des ingénieurs de Google Brain pour prendre en charge le ML et l'apprentissage en profondeur. Il a été conçu comme une bibliothèque OSS pour alimenter un calcul numérique hautes performances et flexible sur un éventail de plates-formes telles que CPU, GPU et TPU, pour n'en nommer que quelques-unes.
La polyvalence et la flexibilité de TensorFlow vous permettent également d'expérimenter de nombreux nouveaux algorithmes ML, ouvrant ainsi la porte à de nouvelles possibilités en matière d'apprentissage automatique. Des magnats du secteur tels que Google, Intel, eBay, DeepMind, Uber et Airbnb utilisent avec succès TensorFlow pour innover et améliorer constamment l'expérience client.

7. Kubernetes

Il s'agit d'un système d'assistance aux opérations développé pour la mise à l'échelle, le déploiement et la gestion des applications de conteneur. Il regroupe les conteneurs d'une application en petites unités pour faciliter l'exploration et la gestion en douceur.
Kubernetes vous permet de tirer parti d'infrastructures cloud hybrides ou publiques pour générer des données et déplacer des charges de travail de manière transparente. Il organise automatiquement les conteneurs en fonction de leurs dépendances, en mélangeant soigneusement les charges de travail pivot et optimales dans un ordre qui stimule l'utilisation de vos ressources de données. En dehors de cela, Kubernetes est auto-réparateur - il détecte et tue les nœuds qui ne répondent pas et remplace et replanifie les conteneurs lorsqu'un nœud tombe en panne.

Ces projets Big Data recèlent un énorme potentiel pour aider les entreprises à « réinventer la roue » et favoriser l'innovation. Alors que nous continuons à faire plus de progrès dans le Big Data, nous espérons que d'autres projets Big Data ingénieux apparaîtront à l'avenir, ouvrant de nouvelles voies d'exploration. Cependant, il ne suffit pas d'utiliser ces projets Big Data.

Regardez la vidéo youtube.
Vous devez vous efforcer de devenir un membre actif de la communauté OSS en apportant vos propres découvertes et progrès technologiques à la plate-forme afin que d'autres puissent également bénéficier de vous.
Comme le dit Jean-Baptiste Onofre :

« C'est un gagnant-gagnant. Vous contribuez en amont au projet pour que d'autres bénéficient de votre travail, mais votre entreprise bénéficie également de leur travail. Cela signifie plus de commentaires, plus de nouvelles fonctionnalités, plus de problèmes potentiellement résolus.

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