초보자를 위한 GitHub의 상위 4가지 흥미로운 빅 데이터 프로젝트 [2022]
게시 됨: 2021-01-06수년 동안 GitHub는 모든 분야에 걸쳐 즉시 사용 가능한 프로젝트를 제안하고 여러 문제에 대한 로드맵을 제공하는 등 개발자와 기술자의 손을 대는 온라인 커뮤니티였습니다. 오늘날 GitHub는 다음을 위한 대규모 온라인 저장소가 되었습니다. 빅 데이터 커뮤니티; 기술을 연마하는 좋은 방법입니다. 현재 빅 데이터 산업의 가장 큰 도전은 시장의 순전한 역동성과 요구 사항입니다.
따라서 자신을 차별화 요소로 설정하는 데 앞장서고 싶다면 GitHub에 제대로 작동할 수 있는 여러 빅 데이터 프로젝트가 있습니다. 이러한 프로젝트는 있는 그대로 사용하거나 프로젝트 목표에 따라 조정할 수 있는 실제 구현 및 오픈 소스 데이터의 서명 사용으로 유명합니다. MongoDB, Cassandra와 같은 NoSQL 데이터베이스가 강점이라면 Hadoop 클러스터 관리의 기본 사항, 스트림 처리 기술 및 분산 컴퓨팅에 대해 작업하십시오.
요점은 사람들이 데이터 분석이 올바르게 수행되면 향후 몇 년 동안 지속 가능성을 촉진할 수 있다는 사실을 깨닫고 있기 때문에 빅 데이터는 현재 가장 유망한 산업 중 하나라는 것입니다. 까다롭기는 하지만 빅 데이터/데이터 과학 전문가에게 GitHub에서 Hadoop 프로젝트를 시작하는 것은 업계 요구 사항과 함께 성장하고 기본에 대한 거점을 개발하는 훌륭한 방법이 될 수 있습니다. 이 게시물에서는 지금까지 GitHub에서 이러한 빅 데이터 프로젝트를 다룹니다.
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목차
GitHub의 빅 데이터 프로젝트
1. 팬더 프로파일링
pandas 프로파일링 프로젝트는 HTML 프로파일링 보고서를 만들고 pandas DataFrame 객체를 확장하는 것을 목표로 합니다. 기본 함수 df.describe()는 뿌리 깊은 데이터 분석에 적합하지 않기 때문입니다. 기계 학습 및 팬더 데이터 프레임을 사용하여 고유하고 상관 관계가 있는 변수를 찾고 빠른 데이터 분석을 수행합니다.
생성된 보고서는 HTML 형식이며 여기서 Histogram, Spearman, Pearson 및 Kendall 행렬을 사용하여 데이터를 계산하여 방대한 데이터 세트를 의미 있는 단위로 분해합니다. Boolean, Numerical, Date, Categorical, URL, Path, File, Image 유형의 추상화를 효과적인 데이터 분석 방법으로 지원합니다.
2. NiFi 규칙 엔진 프로세서
NiagraFiles라고도 하는 Apache NiFi는 다양한 소프트웨어 시스템 간의 데이터 스트림을 자동화하는 것으로 알려져 있습니다. 이 프로젝트는 데이터 흐름을 간소화하기 위해 데이터에 미리 정의된 규칙을 적용하도록 설계되었습니다.
핵심 BRE(비즈니스 규칙 엔진) , 웹 작성 겸 규칙 관리 플랫폼(Drools Workbench) 및 Eclipse IDE 플러그인을 제공하는 것으로 알려진 BRMS(비즈니스 규칙 관리 시스템) 솔루션인 Drools를 사용합니다. 기여자 – Matrix BI Limited는 전적으로 Java로 작성된 고유한 규칙을 고안하여 GitHub에서 편리한 빅 데이터 프로젝트로 만들었습니다.
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3. TD엔진
이 프로젝트는 전적으로 사물 인터넷(IoT) 및 IoT 기반 애플리케이션에 관한 프로젝트 중 하나입니다. 다른 컨소시엄보다 10배 더 빠르게 추적할 수 있도록 전체 IT 인프라용으로 프로그래밍된 오픈 소스 빅 데이터 인터페이스를 만드는 데 중점을 둡니다. 또한 데이터 캐싱, 데이터 스트림 처리, 데이터 복잡성을 줄이기 위한 메시지 대기열 등을 갖추고 있습니다.
데이터베이스 분야에서 유망한 혁신인 이 플랫폼은 Kafka, Spark 또는 Redis와 같은 다른 소프트웨어를 통합하지 않고도 단 1초 만에 천만 개 이상의 데이터 포인트를 검색할 수 있습니다. 수집된 데이터는 시간, 여러 시간 스트림 또는 둘 다의 관점에서 분석할 수도 있습니다. Python, R, Matlab과 같은 프레임워크는 Ubuntu, Centos 7, Fedora 등과 같은 몇 가지 도구 세트로 설치하기 매우 쉬운 이 강력한 데이터베이스를 지원합니다.
4. 소스에서 Apache Hudi 빌드
이 프로젝트는 제한 없이 더 빠른 데이터 인덱싱, 게시 및 데이터 관리를 원하는 사람들에게 축복이 될 수 있습니다. Apache Hudi(Hadoop Upserts Deletes and Incrementals를 의미함)는 DFS에서 대량 분석 데이터 세트를 저장하고 처리한 후 많은 시간, 걱정, 작업을 절약할 수 있습니다.
일반적으로 Hudi는 세 가지 유형의 쿼리와 호환됩니다.
- 스냅샷 쿼리는 열 및 행 기반 데이터 정렬과 함께 실시간 데이터를 기반으로 스냅샷 쿼리를 제공할 수 있습니다.
- 증분 쿼리는 데이터가 지난 기간에 삽입되거나 업데이트된 경우 변경 스트림을 할당하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 읽기 최적화 쿼리는 Parquet과 같은 열 기반 스토리지의 스냅샷 쿼리 성능에 대한 모든 세부 정보를 제공할 수 있습니다.
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결론
spark-shade-unbundle-avro 프로필을 사용하는 한 spark-avo 모듈을 포함하거나 포함하지 않고 Scala로 Apache Hudi를 빌드할 수 있습니다. Linux 또는 Mac OS X, Java 8, Git 및 Maven과 같은 Unix 계열 시스템도 필요합니다.
이 기사에서 논의한 것처럼 빅 데이터에 대한 비전은 먼 길을 왔고 앞으로 다루어야 할 광대한 영역이 여전히 남아 있습니다. 이러한 진행 속도로 빅 데이터가 향후 몇 년 동안 모든 업종에 걸쳐 주요 발전을 이루기를 희망할 수 있습니다.
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