I 4 migliori progetti di Big Data interessanti in GitHub per principianti [2022]
Pubblicato: 2021-01-06Per anni, GitHub è stata una comunità online senza precedenti di sviluppatori e tecnici che escogitano progetti pronti all'uso in tutti i verticali, forniscono roadmap per molteplici problemi, ecc. Oggi, GitHub è diventato questo enorme repository online per la comunità dei big data; questo è un ottimo modo per affinare le abilità tecniche. Attualmente, la sfida più grande del settore dei big data è il dinamismo assoluto del mercato e delle sue esigenze.
Pertanto, se vuoi ottenere un buon vantaggio per impostarti come elemento di differenziazione, su GitHub ci sono più progetti di big data che possono funzionare perfettamente. Questi progetti sono noti per il loro utilizzo caratteristico di dati open source e per l'implementazione nella vita reale che può essere presa così com'è o ottimizzata in base agli obiettivi del progetto. Se i database NoSQL come MongoDB e Cassandra sono stati il tuo forte, lavora sui fondamenti della gestione dei cluster Hadoop, sulle tecniche di elaborazione del flusso e sul calcolo distribuito.
Il punto è che i Big Data sono uno dei settori più promettenti dei tempi attuali poiché le persone si stanno rendendo conto del fatto che l'analisi dei dati può promuovere la sostenibilità nei prossimi anni se eseguita correttamente. Per quanto possa essere impegnativo, per un professionista di big data/data science, iniziare con i progetti Hadoop su GitHub può essere un modo eccellente per crescere insieme ai requisiti del settore e sviluppare una roccaforte sulle basi. In questo post, tratteremo finora progetti di big data su GitHub:
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Sommario
Progetti Big Data in GitHub
1. Profilazione dei panda
Il progetto di profilazione panda mira a creare report di profilazione HTML ed estendere gli oggetti DataFrame panda, poiché la funzione primaria df.describe() non è adeguata per l'analisi dei dati radicata. Utilizza l'apprendimento automatico e il frame di dati dei panda per trovare le variabili uniche e correlate e un'analisi rapida dei dati.
Il report generato sarebbe in formato HTML e qui calcolerebbe i dati utilizzando le matrici Histogram, Spearman, Pearson e Kendall per suddividere gli enormi set di dati in unità significative. Supporta i tipi di astrazione booleana, numerica, data, categoriale, URL, percorso, file e immagine come metodo di analisi dei dati efficace.
2. Processore del motore di regole NiFi
Apache NiFi, noto anche come NiagraFiles, è noto per automatizzare il flusso di dati tra vari sistemi software. Questo progetto è progettato per applicare regole predefinite sui dati per ottimizzare il flusso di dati.
Fa uso di Drools, una soluzione BRMS (Business Rules Management System) nota per fornire un core Business Rules Engine (BRE) , una piattaforma di creazione e gestione delle regole web (Drools Workbench) e un plug-in Eclipse IDE. I contributori - Matrix BI Limited, hanno escogitato regole uniche scritte interamente in Java, rendendolo un pratico progetto di big data su GitHub.
Leggi: I migliori progetti di Big Data
3. Motore TD
Questo progetto è uno di quelli che riguardano interamente l' Internet delle cose (IoT) e le applicazioni basate sull'IoT. Ruota attorno alla creazione di un'interfaccia big data open source programmata per l'intera infrastruttura IT per tracciarla 10 volte più velocemente di qualsiasi altro consorzio. Sarebbe inoltre dotato di memorizzazione nella cache dei dati, elaborazione del flusso di dati, accodamento dei messaggi per ridurre la complessità dei dati e altro ancora.
Una promettente svolta nel campo dei database, questa piattaforma può recuperare più di dieci milioni di punti dati in un secondo, senza alcuna integrazione di altri software come Kafka, Spark o Redis. I dati raccolti possono anche essere analizzati in termini di tempo, più flussi temporali o un po' di entrambi. Framework come Python, R, Matlab alimentano questo database per impieghi gravosi che altrimenti è abbastanza facile da installare con il set di alcuni strumenti come Ubuntu, Centos 7, Fedora, ecc.
4. Costruire Apache Hudi dalla fonte
Questo progetto può essere una benedizione per coloro che cercano un'indicizzazione, pubblicazione e gestione dei dati più veloci senza alcuna limitazione. Apache Hudi (che significa Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) può farti risparmiare molto tempo, preoccupazioni e lavorare mentre si occupa dell'archiviazione e della gestione di set di dati analitici di massa su DFS.
In generale, Hudi è compatibile con tre diversi tipi di query:
- Le query snapshot possono fornire query snapshot basate su dati in tempo reale con disposizione dei dati basata su colonne e righe.
- Una query incrementale può aiutare ad allocare un flusso di modifiche se i dati vengono inseriti o aggiornati nel periodo precedente.
- La query ottimizzata per la lettura può fornirti tutti i dettagli sulle prestazioni della query di snapshot con qualsiasi archiviazione basata su colonne come Parquet.
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Conclusione
Puoi creare Apache Hudi con Scala sia con che senza il modulo spark-avo purché utilizzi un profilo spark-shade-unbundle-avro. Avresti anche bisogno di un sistema simile a Unix come Linux o Mac OS X, Java 8, Git e Maven.
Come abbiamo discusso in questo articolo, la visione per i big data ha fatto molta strada e c'è ancora un vasto terreno da percorrere, andando avanti. Con questo tasso di progressione, possiamo sperare che i big data producano importanti sviluppi in tutti i verticali nei prossimi anni.
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