12 Idee e argomenti entusiasmanti per progetti Hadoop per principianti [2022]
Pubblicato: 2021-01-05Sommario
Idee e argomenti del progetto Hadoop
Oggi, le tecnologie dei big data alimentano diversi settori, da quello bancario e finanziario, IT e telecomunicazioni, alla produzione, alle operazioni e alla logistica. La maggior parte delle idee del progetto Hadoop si concentrano sul miglioramento delle capacità di archiviazione e analisi dei dati. Con i framework Apache Hadoop, le aziende moderne possono ridurre al minimo i requisiti hardware e sviluppare applicazioni distribuite ad alte prestazioni.
Leggi: Apache Spark vs Hadoop Mapreduce
Presentazione di Hadoop
Hadoop è una libreria software progettata dalla Apache Foundation per consentire l'archiviazione e l'elaborazione distribuite di enormi volumi di calcolo e set di dati. Questo servizio open source supporta l'elaborazione locale e l'archiviazione può gestire errori o guasti a livello dell'applicazione stessa. Utilizza il modello di programmazione MapReduce per apportare i vantaggi di scalabilità, affidabilità ed economicità alla gestione di grandi cluster e reti di computer.
Perché i progetti Hadoop
Apache Hadoop offre un'ampia gamma di soluzioni e utilità standard che offrono analisi del throughput elevato, gestione delle risorse del cluster ed elaborazione parallela dei set di dati. Ecco alcuni dei moduli supportati dal software:
- Hadoop MapReduce
- File system distribuito Hadoop o HDFS
- FILATO Hadoop
Tieni presente che aziende tecnologiche come Amazon Web Services, IBM Research, Microsoft, Hortonworks e molte altre distribuiscono Hadoop per una varietà di scopi. È un intero ecosistema pieno di funzionalità che consentono agli utenti di acquisire, organizzare, elaborare, analizzare e visualizzare i dati. Quindi, esploriamo gli strumenti del sistema attraverso una serie di esercizi.
Idee per progetti Hadoop per principianti
1. Progetto di migrazione dei dati
Prima di entrare nei dettagli, cerchiamo innanzitutto di capire perché vorresti migrare i tuoi dati nell'ecosistema Hadoop.
I manager di oggi sottolineano l'utilizzo di strumenti tecnologici che aiutano e migliorano il processo decisionale all'interno di ambienti di mercato dinamici. Sebbene i software legacy come un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) aiutino a archiviare e gestire i dati per l'analisi aziendale, rappresentano un limite quando è coinvolta una quantità maggiore di dati.
Diventa difficile alterare le tabelle e ospitare big data con tali competenze tradizionali, che influiscono ulteriormente sulle prestazioni del database di produzione. In tali condizioni, le organizzazioni intelligenti preferiscono i set di strumenti offerti da Hadoop. Il suo potente hardware di base può acquisire in modo significativo informazioni dettagliate per enormi pool di dati. Ciò è particolarmente vero per operazioni come l'elaborazione analitica online o OLAP.
Ora, vediamo come puoi migrare i dati RDBMS su Hadoop HDFS.
È possibile utilizzare Apache Sqoop come livello intermedio per importare dati da un MySQL al sistema Hadoop e anche per esportare dati da HDFS ad altri database relazionali. Sqoop viene fornito con l'integrazione della sicurezza Kerberos e il supporto di Accumulo. In alternativa, puoi utilizzare il modulo Apache Spark SQL se vuoi lavorare con dati strutturati. Il suo motore di elaborazione veloce e unificato può eseguire facilmente query interattive e streaming di dati.
2. Integrazione dei dati aziendali
Quando le organizzazioni sostituiscono per la prima volta i data center centralizzati con sistemi dispersi e decentralizzati, a volte finiscono per utilizzare tecnologie separate per diverse posizioni geografiche. Ma quando si tratta di analisi, ha senso per loro voler consolidare i dati da più sistemi eterogenei (spesso di fornitori diversi). Ed ecco che arriva la risorsa aziendale Apache Hadoop con la sua architettura modulare.
Ad esempio, il suo strumento di integrazione dei dati appositamente creato, Qlick (Attunity), aiuta gli utenti a configurare ed eseguire i processi di migrazione tramite una GUI drag-and-drop. Inoltre, puoi rinfrescare i tuoi data lake Hadoop senza ostacolare i sistemi di origine.
Dai un'occhiata a: Idee e argomenti del progetto Java per principianti
3. Un caso d'uso per la scalabilità
Stack di dati in crescita significano tempi di elaborazione più lenti, il che ostacola la procedura di recupero delle informazioni. Quindi, puoi intraprendere uno studio basato sulle attività per rivelare come Hadoop può affrontare questo problema.
Apache Spark, in esecuzione sul framework Hadoop per elaborare i lavori MapReduce simultaneamente, assicura operazioni di scalabilità efficienti. Questo approccio basato su Spark può aiutarti a ottenere una fase interattiva per l'elaborazione delle query quasi in tempo reale. Puoi anche implementare la tradizionale funzione MapReduce se stai appena iniziando con Hadoop.
4. Hosting su cloud
Oltre a ospitare i dati su server in loco, Hadoop è ugualmente abile nell'implementazione del cloud. Il framework basato su Java può manipolare i dati archiviati nel cloud, accessibile tramite Internet. I server cloud non possono gestire i big data da soli senza un'installazione di Hadoop. Puoi dimostrare questa interazione Cloud-Hadoop nel tuo progetto e discutere i vantaggi dell'hosting cloud rispetto all'approvvigionamento fisico.
5. Previsione dei collegamenti per i siti di social media
L'applicazione di Hadoop si estende anche a domini dinamici come l'analisi dei social network. In scenari così avanzati in cui le variabili hanno relazioni e interazioni multiple, abbiamo bisogno di algoritmi per prevedere quali nodi potrebbero essere collegati. I social media sono un deposito di collegamenti e input, come età, posizione, scuole frequentate, occupazione, ecc. Queste informazioni possono essere utilizzate per suggerire pagine e amici agli utenti tramite l'analisi del grafico. Questo processo comporterebbe i seguenti passaggi:
- Memorizzazione di nodi/bordi in HBase
- Aggregazione di dati rilevanti
- Restituzione e memorizzazione dei risultati intermedi in HBase
- Raccolta ed elaborazione di dati paralleli in un sistema distribuito (Hadoop)
- Clustering di rete utilizzando k-means o implementazioni MapReduce
È possibile seguire un metodo simile per creare un predittore di anomalie per le società di servizi finanziari. Tale applicazione sarebbe attrezzata per rilevare quali tipi di potenziali frodi potrebbero commettere determinati clienti.
6. Applicazione di analisi dei documenti
Con l'aiuto di Hadoop e Mahout, puoi ottenere un'infrastruttura integrata per l'analisi dei documenti. La piattaforma Apache Pig soddisfa le esigenze, con il suo livello di linguaggio, per eseguire lavori Hadoop in MapReduce e ottenere un'astrazione di livello superiore. È quindi possibile utilizzare una metrica di distanza per classificare i documenti nelle operazioni di ricerca di testo.
7. Analisi specializzate
È possibile selezionare un argomento di progetto che risponda alle esigenze specifiche di un settore specifico. Ad esempio, puoi applicare Hadoop nel settore bancario e finanziario per le seguenti attività:
- Storage distribuito per la mitigazione del rischio o la conformità normativa
- Analisi delle serie temporali
- Calcolo del rischio di liquidità
- Simulazioni Monte Carlo
Hadoop facilita l'estrazione di dati rilevanti dai magazzini in modo da poter eseguire un'analisi orientata ai problemi. In precedenza, quando i pacchetti proprietari erano la norma, l'analisi specializzata subiva problemi legati al ridimensionamento e ai set di funzionalità limitati.
8. Analisi in streaming
Nell'era digitale frenetica, le aziende basate sui dati non possono permettersi di aspettare analisi periodiche. Streaming analytics significa eseguire azioni in batch o in modo ciclico. Le applicazioni di sicurezza utilizzano questa tecnica per tracciare e segnalare attacchi informatici e tentativi di hacking.
Nel caso di una piccola banca, una semplice combinazione di codice Oracle e VB potrebbe eseguire un lavoro per segnalare anomalie e attivare azioni adeguate. Ma un'istituzione finanziaria in tutto lo stato avrebbe bisogno di capacità più potenti, come quelle fornite da Hadoop. Abbiamo delineato il meccanismo passo dopo passo come segue:
- Avvio di un cluster Hadoop
- Distribuzione di un server Kafka
- Collegamento di Hadoop e Kafka
- Esecuzione di analisi SQL su HDFS e streaming di dati
Leggi: Idee e argomenti per progetti di Big Data
9. Soluzione ETL in streaming
Come indica il titolo, questo compito riguarda la creazione e l'implementazione di attività e pipeline ETL (Extract Transform Load) . L'ambiente Hadoop contiene utilità che si occupano dell'analisi Source-Sink. Queste sono situazioni in cui è necessario acquisire dati in streaming e archiviarli da qualche parte. Dai un'occhiata agli strumenti qui sotto.
- Kudu
- HDFS
- Base H
- Alveare
10. Estrazione di testo utilizzando Hadoop
Le tecnologie Hadoop possono essere implementate per riassumere le recensioni dei prodotti e condurre analisi del sentiment. Le valutazioni dei prodotti fornite dai clienti possono essere classificate in Buono, Neutro o Cattivo. Inoltre, puoi portare gli slang nell'ambito del tuo progetto di mining di opinioni e personalizzare la soluzione secondo i requisiti del cliente. Ecco una breve panoramica del modus operandi:
- Utilizzare una shell e un linguaggio di comando per recuperare i dati HTML
- Archivia i dati in HDFS
- Preelabora i dati in Hadoop usando PySpark
- Utilizzare un assistente SQL (ad esempio, Hue) per le query iniziali
- Visualizza i dati utilizzando Tableau
11. Analisi del discorso
Hadoop apre la strada all'analisi vocale automatizzata e accurata. Attraverso questo progetto, puoi mostrare l'integrazione telefono-computer utilizzata in un'applicazione di call center. I record delle chiamate possono essere contrassegnati, ordinati e successivamente analizzati per ricavare informazioni preziose. Una combinazione di HDFS, MapReduce e Hive funziona meglio per esecuzioni su larga scala. I call center Kisan che operano in più distretti in India costituiscono un caso d'uso importante.
12. Analisi delle tendenze dei weblog
È possibile progettare un sistema di analisi dei registri in grado di gestire in modo affidabile quantità colossali di file di registro. Un programma come questo ridurrebbe al minimo il tempo di risposta alle domande. Funzionerebbe presentando le tendenze delle attività degli utenti in base alle sessioni di navigazione, alle pagine Web più visitate, alle parole chiave di tendenza e così via.
Leggi anche: Come diventare un amministratore Hadoop
Conclusione
Con questo, abbiamo coperto le migliori idee di progetto Hadoop . Puoi adottare un approccio pratico per conoscere i diversi aspetti della piattaforma Hadoop e diventare un professionista nello sgranocchiare i big data!
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