Top 4 Proyek Big Data Menarik Di GitHub Untuk Pemula [2022]
Diterbitkan: 2021-01-06Selama bertahun-tahun, GitHub telah menjadi komunitas pengembang dan teknisi online praktis yang menghasilkan proyek out-of-the-box di semua vertikal, memberikan peta jalan untuk berbagai masalah, dll. Hari ini, GitHub telah menjadi repositori online besar-besaran untuk komunitas data besar; itu cara yang bagus untuk mengasah keterampilan teknis. Saat ini, tantangan terbesar industri data besar adalah dinamisme pasar dan persyaratannya.
Oleh karena itu, jika Anda ingin memulai dengan baik untuk menetapkan diri Anda sebagai pembeda, ada beberapa proyek data besar di GitHub yang dapat bekerja dengan baik. Proyek-proyek ini dikenal karena penggunaan data sumber terbuka dan implementasinya yang khas dalam kehidupan nyata yang dapat diambil apa adanya atau diubah sesuai dengan tujuan proyek Anda. Jika database NoSQL seperti MongoDB, Cassandra adalah keahlian Anda, kerjakan dasar-dasar manajemen Hadoop Cluster, teknik pemrosesan aliran, dan komputasi terdistribusi.
Intinya adalah bahwa Big Data adalah salah satu industri yang paling menjanjikan saat ini karena orang-orang menyadari fakta bahwa analisis data dapat mendorong keberlanjutan di tahun-tahun mendatang jika dilakukan dengan benar. Meskipun menuntut, untuk profesional data/ilmu data besar, memulai dengan proyek Hadoop di GitHub dapat menjadi cara terbaik untuk tumbuh seiring dengan persyaratan industri dan mengembangkan benteng di atas dasar-dasarnya. Dalam posting ini, kami akan membahas proyek data besar seperti itu di GitHub sejauh ini:
Baca: 6 Proyek AI Teratas di Github yang Harus Anda Lihat Sekarang
Daftar isi
Proyek Big Data di GitHub
1. Pembuatan Profil Panda
Proyek pembuatan profil panda bertujuan untuk membuat laporan pembuatan profil HTML dan memperluas objek DataFrame panda, karena fungsi utama df.describe() tidak memadai untuk analisis data yang mengakar. Ini menggunakan pembelajaran mesin dan bingkai data panda untuk menemukan variabel unik yang berkorelasi dan analisis data cepat.
Laporan yang dihasilkan akan dalam format HTML, dan di sini akan menghitung data menggunakan matriks Histogram, Spearman, Pearson, dan Kendall untuk memecah kumpulan data besar menjadi unit yang bermakna. Ini mendukung jenis abstraksi Boolean, Numerik, Tanggal, Kategori, URL, Jalur, File, dan Gambar sebagai metode analisis data yang efektif.
2. Prosesor Mesin Aturan NiFi
Apache NiFi, juga dikenal sebagai NiagraFiles, dikenal untuk mengotomatisasi aliran data antara berbagai sistem perangkat lunak. Proyek ini dirancang untuk menerapkan aturan yang telah ditentukan sebelumnya pada data untuk merampingkan aliran data.
Itu menggunakan Drools – solusi Sistem Manajemen Aturan Bisnis (BRMS) yang dikenal menyediakan Business Rules Engine (BRE) inti, platform manajemen web authoring-cum-rules (Drools Workbench), dan plugin Eclipse IDE. Kontributor – Matrix BI Limited, telah membuat aturan unik yang seluruhnya ditulis dalam Java, menjadikannya proyek data besar yang praktis di GitHub.
Baca: Proyek Big Data Teratas
3. Mesin TD
Proyek ini adalah salah satu yang sepenuhnya tentang Internet of Things (IoT) dan aplikasi berbasis IoT. Ini berkisar pada pembuatan antarmuka data besar sumber terbuka yang diprogram untuk keseluruhan infrastruktur TI untuk melacaknya 10x lebih cepat daripada konsorsium lainnya. Itu juga akan dilengkapi dengan caching data, pemrosesan aliran data, antrian pesan untuk mengurangi kompleksitas data, dan banyak lagi.
Sebuah terobosan yang menjanjikan di bidang database, platform ini dapat mengambil lebih dari sepuluh juta titik data hanya dalam satu detik – tanpa integrasi perangkat lunak lain seperti Kafka, Spark, atau Redis. Data yang dikumpulkan juga dapat dianalisis dalam hal waktu, beberapa aliran waktu, atau sedikit dari keduanya. Kerangka kerja seperti Python, R, Matlab mendukung basis data tugas berat ini yang sebaliknya cukup mudah dipasang dengan seperangkat beberapa alat seperti Ubuntu, Centos 7, Fedora, dll.
4. Membangun Apache Hudi dari Sumber
Proyek ini dapat menjadi berkah bagi mereka yang mencari pengindeksan data, penerbitan, dan pengelolaan data yang lebih cepat tanpa batasan apa pun. Apache Hudi (artinya Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) dapat menghemat banyak waktu, kekhawatiran, dan pekerjaan Anda setelah menyimpan dan menangani kumpulan data analitik massal di DFS.
Secara umum, Hudi kompatibel dengan tiga jenis kueri yang berbeda:
- Kueri snapshot dapat menyediakan kueri snapshot berdasarkan data waktu nyata dengan pengaturan data berbasis kolom dan baris.
- Kueri tambahan dapat membantu mengalokasikan aliran perubahan jika data dimasukkan atau diperbarui periode sebelumnya.
- Baca kueri yang dioptimalkan dapat memberi Anda semua detail tentang kinerja kueri snapshot dengan penyimpanan berbasis kolom apa pun seperti Parket.
Baca Juga: Perbedaan Data Science & Big Data
Kesimpulan
Anda dapat membangun Apache Hudi dengan Scala baik dengan dan tanpa modul spark-avo selama Anda menggunakan profil spark-shade-unbundle-avro. Anda juga memerlukan sistem mirip Unix seperti Linux atau Mac OS X, Java 8, Git, dan Maven.
Seperti yang telah kita diskusikan dalam artikel ini, visi untuk big data telah berjalan jauh, dan masih ada banyak hal yang harus dicakup, di masa depan. Dengan tingkat perkembangan ini, kami dapat berharap bahwa data besar akan membuat perkembangan besar di semua vertikal di tahun-tahun mendatang.
Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.
Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.
