初心者向けのGitHubのトップ4の興味深いビッグデータプロジェクト[2022]
公開: 2021-01-06何年もの間、GitHubは開発者と技術者の実践的なオンラインコミュニティであり、すべての分野ですぐに使えるプロジェクトを考え出し、複数の問題へのロードマップを提供します。今日、GitHubはこの大規模なオンラインリポジトリになりました。ビッグデータコミュニティ。 これは、技術的なスキルを磨くための優れた方法です。 現在、ビッグデータ業界の最大の課題は、市場のダイナミズムとその要件です。
したがって、差別化要因としての地位を確立するための良いスタートを切りたい場合は、GitHubに適切に機能するビッグデータプロジェクトが複数あります。 これらのプロジェクトは、オープンソースデータの署名の使用法と、プロジェクトの目的に応じてそのまま使用したり調整したりできる実際の実装で知られています。 MongoDB、CassandraなどのNoSQLデータベースが得意な場合は、Hadoopクラスター管理の基礎、ストリーム処理技術、分散コンピューティングに取り組んでください。
重要なのは、ビッグデータは、データ分析が適切に行われると今後数年間で持続可能性を促進できるという事実に人々が目覚めている現在、最も有望な産業の1つであるということです。 ビッグデータ/データサイエンスの専門家にとって、GitHubでHadoopプロジェクトを開始することは、業界の要件に沿って成長し、基本を超えた拠点を構築するための優れた方法です。 この投稿では、これまでGitHubでこのようなビッグデータプロジェクトを取り上げていました。
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目次
GitHubのビッグデータプロジェクト
1.パンダプロファイリング
pandasプロファイリングプロジェクトは、HTMLプロファイリングレポートを作成し、pandas DataFrameオブジェクトを拡張することを目的としています。これは、主要な関数df.describe（）が根深いデータ分析に適していないためです。 機械学習とパンダのデータフレームを使用して、一意の相関変数と迅速なデータ分析を見つけます。
生成されるレポートはHTML形式であり、ここでは、ヒストグラム、スピアマン、ピアソン、ケンダルのマトリックスを使用してデータを計算し、大量のデータセットを意味のある単位に分割します。 効果的なデータ分析方法として、ブール、数値、日付、カテゴリ、URL、パス、ファイル、および画像の抽象化タイプをサポートします。
2.NiFiルールエンジンプロセッサ
NiagraFilesとしても知られるApacheNiFiは、さまざまなソフトウェアシステム間のデータストリームを自動化することで知られています。 このプロジェクトは、データに事前定義されたルールを適用して、データフローを合理化するように設計されています。
Drools –コアビジネスルールエンジン（BRE） 、Webオーサリング兼ルール管理プラットフォーム（Drools Workbench）、およびEclipse IDEプラグインを提供することが知られているビジネスルール管理システム（BRMS）ソリューションを利用します。 寄稿者であるMatrixBILimitedは、完全にJavaで記述された独自のルールを考案し、GitHub上の便利なビッグデータプロジェクトにしています。
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3.TDengine
このプロジェクトは、完全にモノのインターネット（IoT）とIoTベースのアプリケーションに関するプロジェクトの1つです。 これは、ITインフラストラクチャ全体にプログラムされたオープンソースのビッグデータインターフェイスを作成して、他のコンソーシアムよりも10倍速く追跡することを中心に展開しています。 また、データキャッシング、データストリーム処理、データの複雑さを軽減するためのメッセージキューなども備えています。
データベースの分野で有望なブレークスルーであるこのプラットフォームは、Kafka、Spark、Redisなどの他のソフトウェアを統合することなく、わずか1秒で1,000万を超えるデータポイントを取得できます。 収集されたデータは、時間、複数のタイムストリーム、またはその両方の観点から分析することもできます。 Python、R、Matlabなどのフレームワークは、Ubuntu、Centos 7、Fedoraなどのいくつかのツールのセットを使用してインストールするのが非常に簡単なこの頑丈なデータベースを強化します。
4.ソースからのApacheHudiの構築
このプロジェクトは、制限なしでより高速なデータインデックス作成、公開、およびデータ管理を探している人にとっては祝福となる可能性があります。 Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）を使用すると、大量の分析データセットをDFSに保存して処理した後のように、多くの時間、心配、および作業を節約できます。
一般に、Hudiは3つの異なるタイプのクエリと互換性があります。
- スナップショットクエリは、列ベースおよび行ベースのデータ配置を使用して、リアルタイムデータに基づくスナップショットクエリを提供できます。
- インクリメンタルクエリは、データが過去の期間に挿入または更新された場合に変更ストリームを割り当てるのに役立ちます。
- 読み取り最適化クエリは、Parquetなどの列ベースのストレージでのスナップショットクエリのパフォーマンスに関するすべての詳細を提供する場合があります。
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結論
spark-shade-unbundle-avroプロファイルを使用している限り、spark-avoモジュールの有無にかかわらずScalaを使用してApacheHudiをビルドできます。 LinuxやMacOSX、Java 8、Git、MavenなどのUnixライクなシステムも必要です。
この記事で説明したように、ビッグデータのビジョンは大きく進歩しており、今後もカバーすべき広大な基盤が残っています。 この進歩率により、ビッグデータが今後数年間ですべての分野にわたって大きな発展を遂げることを期待できます。
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