12 Ide & Topik Proyek Hadoop yang Seru Untuk Pemula [2022]
Diterbitkan: 2021-01-05Daftar isi
Ide & Topik Proyek Hadoop
Saat ini, teknologi big data menggerakkan berbagai sektor, mulai dari perbankan dan keuangan, TI dan telekomunikasi, hingga manufaktur, operasi, dan logistik. Sebagian besar ide proyek Hadoop di luar sana berfokus pada peningkatan penyimpanan data dan kemampuan analisis. Dengan kerangka kerja Apache Hadoop, perusahaan modern dapat meminimalkan kebutuhan perangkat keras dan mengembangkan aplikasi terdistribusi berkinerja tinggi.
Baca: Apache Spark vs Hadoop Mapreduce
Memperkenalkan Hadoop
Hadoop adalah perpustakaan perangkat lunak yang dirancang oleh Apache Foundation untuk memungkinkan penyimpanan dan pemrosesan terdistribusi dari sejumlah besar komputasi dan kumpulan data. Layanan open-source ini mendukung komputasi lokal dan penyimpanan dapat menangani kesalahan atau kegagalan pada lapisan aplikasi itu sendiri. Ini menggunakan model pemrograman MapReduce untuk membawa manfaat skalabilitas, keandalan, dan efektivitas biaya untuk pengelolaan cluster besar dan jaringan komputer.
Mengapa Hadoop memproyeksikan
Apache Hadoop menawarkan berbagai solusi dan utilitas standar yang memberikan analisis throughput tinggi, manajemen sumber daya cluster, dan pemrosesan paralel kumpulan data. Berikut adalah beberapa modul yang didukung oleh perangkat lunak:
- Peta Hadoop Kurangi
- Sistem File Terdistribusi Hadoop atau HDFS
- Benang Hadoop
Perhatikan bahwa perusahaan teknologi seperti Amazon Web Services, IBM Research, Microsoft, Hortonworks, dan banyak lainnya menggunakan Hadoop untuk berbagai tujuan. Ini adalah keseluruhan ekosistem yang penuh dengan fitur yang memungkinkan pengguna untuk memperoleh, mengatur, memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Jadi, mari kita jelajahi alat sistem melalui serangkaian latihan.
Ide Proyek Hadoop Untuk Pemula
1. Proyek migrasi data
Sebelum kita membahas detailnya, mari kita pahami terlebih dahulu mengapa Anda ingin memigrasikan data Anda ke ekosistem Hadoop.
Manajer masa kini menekankan pada penggunaan alat teknologi yang membantu dan meningkatkan pengambilan keputusan dalam lingkungan pasar yang dinamis. Sementara perangkat lunak lama seperti sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) membantu menyimpan dan mengelola data untuk analisis bisnis, perangkat lunak tersebut menimbulkan batasan ketika jumlah data yang lebih besar dilibatkan.
Menjadi tantangan untuk mengubah tabel dan mengakomodasi data besar dengan kompetensi tradisional seperti itu, yang selanjutnya mempengaruhi kinerja database produksi. Dalam kondisi seperti itu, organisasi pintar lebih memilih perangkat yang ditawarkan oleh Hadoop. Perangkat keras komoditasnya yang kuat dapat secara signifikan menangkap wawasan untuk kumpulan data yang sangat besar. Hal ini terutama berlaku untuk operasi seperti Online Analytical Processing atau OLAP.
Sekarang, mari kita lihat bagaimana Anda dapat memigrasikan data RDBMS ke Hadoop HDFS.
Anda dapat menggunakan Apache Sqoop sebagai lapisan perantara untuk mengimpor data dari MySQL ke sistem Hadoop, dan juga untuk mengekspor data dari HDFS ke database relasional lainnya. Sqoop hadir dengan integrasi keamanan Kerberos dan dukungan Accumulo. Atau, Anda dapat menggunakan modul Apache Spark SQL jika Anda ingin bekerja dengan data terstruktur. Mesin pemrosesannya yang cepat dan terpadu dapat menjalankan kueri interaktif dan streaming data dengan mudah.
2. Integrasi data perusahaan
Ketika organisasi pertama kali mengganti pusat data terpusat dengan sistem yang tersebar dan terdesentralisasi, terkadang mereka akhirnya menggunakan teknologi terpisah untuk lokasi geografis yang berbeda. Namun jika menyangkut analitik, masuk akal jika mereka ingin mengkonsolidasikan data dari beberapa sistem yang heterogen (seringkali dari vendor yang berbeda). Dan inilah sumber daya perusahaan Apache Hadoop dengan arsitektur modularnya.
Misalnya, alat integrasi data yang dibuat khusus, Qlick (Attunity), membantu pengguna mengonfigurasi dan menjalankan tugas migrasi melalui GUI drag-and-drop. Selain itu, Anda dapat menyegarkan data lake Hadoop Anda tanpa menghalangi sistem sumber.
Lihat: Ide & Topik Proyek Java untuk Pemula
3. Kasus penggunaan untuk skalabilitas
Tumbuh tumpukan data berarti waktu pemrosesan lebih lambat, yang menghambat prosedur pengambilan informasi. Jadi, Anda dapat mengambil studi berbasis aktivitas untuk mengungkapkan bagaimana Hadoop dapat menangani masalah ini.
Apache Spark—berjalan di atas kerangka kerja Hadoop untuk memproses tugas MapReduce secara bersamaan—memastikan operasi skalabilitas yang efisien. Pendekatan berbasis Spark ini dapat membantu Anda mendapatkan tahap interaktif untuk memproses kueri hampir secara real-time. Anda juga dapat mengimplementasikan fungsi MapReduce tradisional jika Anda baru memulai dengan Hadoop.
4. Hosting awan
Selain menghosting data di server di tempat, Hadoop juga mahir dalam penerapan cloud. Kerangka kerja berbasis Java dapat memanipulasi data yang disimpan di cloud, yang dapat diakses melalui internet. Server cloud tidak dapat mengelola data besar sendiri tanpa instalasi Hadoop. Anda dapat mendemonstrasikan interaksi Cloud-Hadoop ini dalam proyek Anda dan mendiskusikan keuntungan cloud hosting dibandingkan pengadaan fisik.
5. Prediksi tautan untuk situs media sosial
Penerapan Hadoop juga meluas ke domain dinamis seperti analisis jejaring sosial. Dalam skenario tingkat lanjut di mana variabel memiliki banyak hubungan dan interaksi, kami memerlukan algoritme untuk memprediksi node mana yang dapat dihubungkan. Media sosial adalah gudang tautan dan masukan, seperti usia, lokasi, sekolah yang dihadiri, pekerjaan, dll. Informasi ini dapat digunakan untuk menyarankan laman dan teman kepada pengguna melalui analisis grafik. Proses ini akan melibatkan langkah-langkah berikut:
- Menyimpan node/tepi di HBase
- Menggabungkan data yang relevan
- Mengembalikan dan menyimpan hasil antara kembali ke HBase
- Mengumpulkan dan memproses data paralel dalam sistem terdistribusi (Hadoop)
- Pengelompokan jaringan menggunakan implementasi k-means atau MapReduce
Anda dapat mengikuti metode serupa untuk membuat prediktor anomali untuk perusahaan jasa keuangan. Aplikasi semacam itu akan dilengkapi untuk mendeteksi jenis penipuan potensial apa yang dapat dilakukan oleh pelanggan tertentu.
6. Aplikasi analisis dokumen
Dengan bantuan Hadoop dan Mahout, Anda bisa mendapatkan infrastruktur terintegrasi untuk analisis dokumen. Platform Apache Pig sesuai dengan kebutuhan, dengan lapisan bahasanya, untuk mengeksekusi pekerjaan Hadoop di MapReduce dan mencapai abstraksi tingkat yang lebih tinggi. Anda kemudian dapat menggunakan metrik jarak untuk menentukan peringkat dokumen dalam operasi pencarian teks.
7. Analisis khusus
Anda dapat memilih topik proyek yang membahas kebutuhan unik dari sektor tertentu. Misalnya, Anda dapat menerapkan Hadoop di industri Perbankan dan Keuangan untuk tugas-tugas berikut:
- Penyimpanan terdistribusi untuk mitigasi risiko atau kepatuhan terhadap peraturan
- Analisis deret waktu
- Perhitungan risiko likuiditas
- Simulasi Monte Carlo
Hadoop memfasilitasi ekstraksi data yang relevan dari gudang sehingga Anda dapat melakukan analisis berorientasi masalah. Sebelumnya, ketika paket berpemilik menjadi norma, analitik khusus mengalami tantangan terkait penskalaan dan kumpulan fitur terbatas.
8. Analisis streaming
Di era digital yang serba cepat, bisnis berbasis data tidak dapat menunggu analitik berkala. Streaming analytics berarti melakukan tindakan dalam batch atau siklus. Aplikasi keamanan menggunakan teknik ini untuk melacak dan menandai serangan dunia maya dan upaya peretasan.
Dalam kasus bank kecil, kombinasi sederhana dari Oracle dan kode VB dapat menjalankan pekerjaan untuk melaporkan kelainan dan memicu tindakan yang sesuai. Tetapi lembaga keuangan di seluruh negara bagian akan membutuhkan kemampuan yang lebih kuat, seperti yang disediakan oleh Hadoop. Kami telah menguraikan mekanisme langkah demi langkah sebagai berikut:
- Meluncurkan kluster Hadoop
- Menyebarkan server Kafka
- Menghubungkan Hadoop dan Kafka
- Melakukan analisis SQL melalui HDFS dan streaming data
Baca: Ide & Topik Proyek Big Data
9. Solusi streaming ETL
Sesuai dengan judulnya, tugas ini adalah tentang membangun dan mengimplementasikan tugas dan pipeline Extract Transform Load (ETL) . Lingkungan Hadoop berisi utilitas yang menangani analitik Source-Sink. Ini adalah situasi di mana Anda perlu Menangkap data streaming dan juga menyimpannya di suatu tempat. Lihatlah alat-alat di bawah ini.
- kudu
- HDFS
- HBase
- Sarang lebah
10. Penambangan teks menggunakan Hadoop
Teknologi Hadoop dapat digunakan untuk meringkas ulasan produk dan melakukan analisis sentimen. Peringkat produk yang diberikan oleh pelanggan dapat diklasifikasikan di bawah Baik, Netral, atau Buruk. Selanjutnya, Anda dapat membawa slang di bawah lingkup proyek penambangan opini Anda dan menyesuaikan solusi sesuai kebutuhan klien. Berikut adalah gambaran singkat dari modus operandi:
- Gunakan bahasa shell dan perintah untuk mengambil data HTML
- Simpan data dalam HDFS
- Praproses data di Hadoop menggunakan PySpark
- Gunakan asisten SQL (misalnya, Hue) untuk kueri awal
- Visualisasikan data menggunakan Tableau
11. Analisis ucapan
Hadoop membuka jalan untuk analitik ucapan yang otomatis dan akurat. Melalui proyek ini, Anda dapat menampilkan integrasi telepon-komputer yang digunakan dalam aplikasi pusat panggilan. Catatan panggilan dapat ditandai, diurutkan, dan kemudian dianalisis untuk mendapatkan wawasan yang berharga. Kombinasi kombinasi HDFS, MapReduce, dan Hive bekerja paling baik untuk eksekusi skala besar. Pusat Panggilan Kisan yang beroperasi di beberapa distrik di India membentuk kasus penggunaan yang menonjol.
12. Analisis tren weblog
Anda dapat merancang sistem analisis log yang mampu menangani sejumlah besar file log dengan andal. Program seperti ini akan meminimalkan waktu respons untuk kueri. Ini akan bekerja dengan menghadirkan tren aktivitas pengguna berdasarkan sesi penelusuran, halaman web yang paling banyak dikunjungi, kata kunci yang sedang tren, dan sebagainya.
Baca juga: Cara Menjadi Administrator Hadoop
Kesimpulan
Dengan ini, kami telah membahas ide proyek Hadoop teratas . Anda dapat mengadopsi pendekatan langsung untuk mempelajari berbagai aspek platform Hadoop dan menjadi ahli dalam mengolah data besar!
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.
