12 Idee e argomenti entusiasmanti per il progetto Spark per principianti [2022]

Le idee per i progetti Spark combinano strumenti di programmazione, apprendimento automatico e big data in un'architettura completa. È uno strumento importante da padroneggiare per i principianti che stanno cercando di entrare nel mondo dell'analisi veloce e delle tecnologie informatiche.

Perché Scintilla?

Apache Spark è la scelta migliore tra i programmatori quando si tratta di elaborazione di big data. Questo framework open source fornisce un'interfaccia unificata per la programmazione di interi cluster. I suoi moduli integrati forniscono un ampio supporto per SQL, apprendimento automatico, elaborazione di flussi e calcolo di grafici. Inoltre, può elaborare i dati in parallelo e recuperare la perdita stessa in caso di guasti.

Spark non è né un linguaggio di programmazione né un database. È un motore di calcolo generico basato su Scala. È facile imparare Spark se hai una conoscenza di base di Python e di altre API, inclusi Java e R.

L'ecosistema Spark ha un'ampia gamma di applicazioni grazie alle capacità di elaborazione avanzate che possiede. Di seguito abbiamo elencato alcuni casi d'uso per aiutarti ad andare avanti nel tuo percorso di apprendimento!

Idee e argomenti del progetto Spark

1. Server di lavoro Spark

Questo progetto aiuta a gestire i contesti di lavoro Spark con un'interfaccia RESTful, consentendo l'invio di lavori da qualsiasi lingua o ambiente. È adatto a tutti gli aspetti della gestione del lavoro e del contesto.

Il repository di sviluppo con unit test e distribuzione di script. Il software è disponibile anche come Docker Container che preconfeziona Spark con il job server.

2. Apache Meso

L'AMPLab della UC Berkeley ha sviluppato questo gestore di cluster per consentire ai sistemi distribuiti flessibili e tolleranti ai guasti di funzionare in modo efficace. Mesos estrae le risorse del computer come memoria, storage e CPU dalle macchine fisiche e virtuali.

È uno strumento eccellente per eseguire qualsiasi applicazione distribuita che richiede cluster. Da pezzi grossi come Twitter ad aziende come Airbnb, una varietà di aziende utilizza Mesos per amministrare le proprie infrastrutture di big data. Ecco alcuni dei suoi principali vantaggi:

• Può gestire carichi di lavoro utilizzando la condivisione e l'isolamento dinamici del carico
• Si parcheggia tra il livello dell'applicazione e il sistema operativo per consentire un'implementazione efficiente in ambienti su larga scala
• Facilita numerosi servizi per condividere il pool di server
• Raggruppa le varie risorse fisiche in una risorsa virtuale unificata

Puoi duplicare questo progetto open source per comprenderne l'architettura, che comprende un Mesos Master, un Agent e un Framework, tra gli altri componenti.

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3. Connettore Spark-Cassandra

Cassandra è un sistema di gestione dei dati NoSQL scalabile. Puoi connettere Spark con Cassandra usando un semplice strumento. Il progetto ti insegnerà le seguenti cose:

• Scrittura di Spark RDD e DataFrame su tabelle Apache Cassandra
• Esecuzione di query CQL nell'applicazione Spark

In precedenza, dovevi abilitare l'interazione tra Spark e Cassandra tramite configurazioni estese. Ma con questo software sviluppato attivamente, puoi connettere i due senza il requisito precedente. Puoi trovare il caso d'uso disponibile gratuitamente su GitHub.

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4. Prevedere i ritardi dei voli

Puoi utilizzare Spark per eseguire analisi statistiche pratiche (descrittive e inferenziali) su un set di dati di una compagnia aerea. Un ampio progetto di analisi del set di dati può farti familiarizzare con Spark MLib, le sue strutture di dati e gli algoritmi di apprendimento automatico.

Inoltre, puoi assumere il compito di progettare un'applicazione end-to-end per la previsione dei ritardi dei voli. Puoi imparare le seguenti cose attraverso questo esercizio pratico:

• Installazione di Apache Kylin e implementazione dello schema a stella
• Esecuzione di analisi multidimensionali su un set di dati di volo di grandi dimensioni utilizzando Spark o MapReduce
• Creazione di cubi utilizzando l'API RESTful
• Applicazione di cubi utilizzando il motore Spark

5. Pipeline di dati basata sulla messaggistica

Una pipeline di dati prevede un insieme di azioni dal momento dell'acquisizione dei dati fino a quando non hanno luogo i processi di estrazione, trasformazione o caricamento. Simulando una pipeline di dati batch, puoi imparare come prendere decisioni di progettazione lungo il percorso, creare l'utilità della pipeline di file e imparare a testare e risolvere i problemi dello stesso. È inoltre possibile acquisire informazioni sulla creazione di tabelle ed eventi generici in Spark e sull'interpretazione dell'output generato dall'architettura.

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6. Consolidamento dei dati

Questo è un progetto per principianti sulla creazione di un data lake o di un data hub aziendale. Non è richiesto alcuno sforzo di integrazione considerevole per consolidare i dati in questo modello. Puoi semplicemente richiedere l'accesso di gruppo e applicare MapReduce e altri algoritmi per avviare il tuo progetto di elaborazione dei dati.

Tali data lake sono particolarmente utili nelle configurazioni aziendali in cui i dati vengono archiviati in diverse aree funzionali. In genere, si materializzano come file su tabelle Hive o HDFS, offrendo il vantaggio della scalabilità orizzontale.

Per facilitare l'analisi sul front-end, puoi configurare Excel, Tableau o un notebook iPython più sofisticato.

7. Zeppelin

È un progetto di incubazione all'interno della Apache Foundation che porta i notebook in stile Jupyter su Spark. Il suo interprete IPython offre agli sviluppatori un modo migliore per condividere e collaborare ai progetti. Zeppelin supporta una gamma di altri linguaggi di programmazione oltre a Python. L'elenco include Scala, SparkSQL, Hive, shell e markdown.

Con Zeppelin puoi eseguire facilmente le seguenti attività:

• Usa un notebook basato sul Web ricco di analisi dei dati interattive
• Pubblica direttamente i risultati dell'esecuzione del codice (come iframe incorporato) sul tuo sito Web o blog
• Crea straordinari documenti basati sui dati, organizzali e collabora con gli altri

8. Progetto e-commerce

Spark ha acquisito importanza nelle funzioni di ingegneria dei dati degli ambienti di e-commerce. È in grado di aiutare la progettazione di infrastrutture dati ad alte prestazioni. Diamo prima un'occhiata a ciò che tutto ciò che è possibile fare in questo spazio:

• Streaming di transazioni in tempo reale tramite algoritmi di clustering, come k-means
• Filtraggio collaborativo scalabile con Spark MLib
• Combinazione di risultati con origini dati non strutturate (ad esempio recensioni e commenti sui prodotti)
• Adeguamento dei consigli al mutare delle tendenze

La dinamicità di non finisce qui. Puoi utilizzare l'interfaccia per affrontare sfide specifiche nella tua attività di vendita al dettaglio elettronica. Mettiti alla prova con un'applicazione unica di Big Data Warehouse che ottimizza i prezzi e l'allocazione dell'inventario in base all'area geografica e ai dati di vendita. Attraverso questo progetto, puoi capire come affrontare i problemi del mondo reale e influenzare i profitti.

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9. Alluxio

Alluxio funge da livello di orchestrazione in memoria tra Spark e sistemi di storage come HDFS, Amazon S3, Ceph, ecc. Nel complesso, sposta i dati da un magazzino centrale al framework di calcolo per l'elaborazione. Il progetto di ricerca è stato inizialmente chiamato Tachyon quando è stato sviluppato presso l'Università della California.

Oltre a colmare il divario, questo progetto open source migliora le prestazioni di analisi quando si lavora con big data e carichi di lavoro AI/ML in qualsiasi cloud. Fornisce funzionalità di condivisione dei dati dedicate tra i lavori del cluster scritti in Apache Spark, MapReduce e Flink. Puoi chiamarlo un sistema di archiviazione distribuito virtuale incentrato sulla memoria.

10. Progetto di analisi in streaming sul rilevamento delle frodi

Le applicazioni di analisi in streaming sono popolari nel settore finanziario e della sicurezza. Ha senso analizzare i dati transazionali mentre il processo è in corso, invece di scoprire frodi alla fine del ciclo. Spark può aiutare a creare tali strumenti di rilevamento di intrusioni e anomalie con HBase come archivio dati generale. È possibile individuare un'altra istanza di questo tipo di monitoraggio nei sistemi di gestione dell'inventario.

11. Elaborazione di eventi complessi

Attraverso questo progetto, puoi esplorare applicazioni con latenza ultra bassa in cui sono coinvolti sub-secondi, picosecondi e nanosecondi. Abbiamo citato alcuni esempi di seguito.

• Applicazioni di trading di fascia alta
• Sistemi per la valutazione in tempo reale dei record delle chiamate
• Elaborazione di eventi IoT

La veloce architettura lambda di Spark consente tempi di risposta di millisecondi per questi programmi.

Oltre agli argomenti sopra menzionati, puoi anche guardare molte altre idee per progetti Spark . Supponiamo che tu voglia creare un'applicazione di monitoraggio del veicolo quasi in tempo reale. Qui, i dati del sensore vengono simulati e ricevuti utilizzando Spark Streaming e Flume. La struttura dei dati Redis può fungere da middleware pub/sub in questo progetto Spark.

12. Il caso d'uso per il gioco

L'industria dei videogiochi richiede programmi affidabili per l'elaborazione immediata e la scoperta di modelli. Gli eventi in-game richiedono risposte rapide e capacità efficienti per la fidelizzazione dei giocatori, la regolazione automatica dei livelli di complessità, la pubblicità mirata, ecc. In tali scenari, Apache Spark può occuparsi della varietà, della velocità e del volume dei dati in entrata.

È noto che diverse centrali tecnologiche e società Internet utilizzano Spark per analizzare i big data e gestire i propri sistemi ML. Alcuni di questi nomi di prim'ordine includono Microsoft, IBM, Amazon, Yahoo, Netflix, Oracle e Cisco. Con le giuste competenze, puoi intraprendere una carriera redditizia come sviluppatore di software completo, ingegnere di dati o persino lavorare in consulenza e altri ruoli di leadership tecnica.

Conclusione

L'elenco di cui sopra sulle idee per i progetti Spark non è affatto esaustivo. Quindi, continua a svelare la bellezza della base di codice e a scoprire nuove applicazioni!

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