초보자를 위한 12가지 흥미로운 Hadoop 프로젝트 아이디어 및 주제 [2022]
게시 됨: 2021-01-05목차
Hadoop 프로젝트 아이디어 및 주제
오늘날 빅 데이터 기술은 은행 및 금융, IT 및 통신에서 제조, 운영 및 물류에 이르기까지 다양한 분야를 지원합니다. 대부분의 Hadoop 프로젝트 아이디어 는 데이터 저장 및 분석 기능 개선에 중점을 둡니다. Apache Hadoop 프레임워크를 사용하여 현대 기업은 하드웨어 요구 사항을 최소화하고 고성능 분산 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
읽기: Apache Spark와 Hadoop Mapreduce
하둡 소개
Hadoop은 방대한 양의 연산 및 데이터 세트를 분산 저장하고 처리할 수 있도록 Apache Foundation에서 설계한 소프트웨어 라이브러리입니다. 이 오픈 소스 서비스는 로컬 컴퓨팅을 지원하며 스토리지는 애플리케이션 계층 자체에서 오류나 장애를 처리할 수 있습니다. MapReduce 프로그래밍 모델을 사용하여 대규모 클러스터 및 컴퓨터 네트워크 관리에 확장성, 안정성 및 비용 효율성의 이점을 제공합니다.
하둡 프로젝트를 하는 이유
Apache Hadoop은 높은 처리량 분석, 클러스터 리소스 관리 및 데이터 세트의 병렬 처리를 제공하는 광범위한 솔루션 및 표준 유틸리티를 제공합니다. 다음은 소프트웨어에서 지원하는 일부 모듈입니다.
- 하둡 맵리듀스
- Hadoop 분산 파일 시스템 또는 HDFS
- 하둡 얀
Amazon Web Services, IBM Research, Microsoft, Hortonworks 및 기타 여러 기술 회사에서 다양한 목적으로 Hadoop을 배포하고 있습니다. 사용자가 데이터를 수집, 구성, 처리, 분석 및 시각화할 수 있는 기능으로 가득 찬 전체 생태계입니다. 따라서 일련의 연습을 통해 시스템 도구를 살펴보겠습니다.
초보자를 위한 Hadoop 프로젝트 아이디어
1. 데이터 마이그레이션 프로젝트
세부 사항으로 들어가기 전에 먼저 데이터를 Hadoop 에코시스템으로 마이그레이션하려는 이유를 이해하겠습니다.
오늘날의 관리자들은 역동적인 시장 환경 내에서 의사 결정을 지원하고 개선하는 기술 도구를 사용하는 것을 강조합니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 과 같은 레거시 소프트웨어는 비즈니스 분석을 위해 데이터를 저장하고 관리하는 데 도움이 되지만 더 많은 양의 데이터가 관련된 경우에는 한계가 있습니다.
이러한 전통적인 역량으로 테이블을 변경하고 빅 데이터를 수용하는 것은 점점 어려워지며 이는 프로덕션 데이터베이스의 성능에 더욱 영향을 미칩니다. 이러한 조건에서 현명한 조직은 Hadoop에서 제공하는 도구 집합을 선호합니다. 강력한 상용 하드웨어는 방대한 데이터 풀에 대한 통찰력을 크게 포착할 수 있습니다. 이는 온라인 분석 처리 또는 OLAP와 같은 작업에 특히 해당됩니다.
이제 RDBMS 데이터를 Hadoop HDFS로 마이그레이션하는 방법을 살펴보겠습니다.
Apache Sqoop을 중간 계층으로 사용하여 MySQL에서 Hadoop 시스템으로 데이터를 가져오고 HDFS에서 다른 관계형 데이터베이스로 데이터를 내보낼 수도 있습니다. Sqoop은 Kerberos 보안 통합 및 Accumulo 지원과 함께 제공됩니다. 또는 구조화된 데이터로 작업하려는 경우 Apache Spark SQL 모듈을 사용할 수 있습니다. 빠르고 통합된 처리 엔진은 대화형 쿼리와 스트리밍 데이터를 쉽게 실행할 수 있습니다.
2. 기업 데이터 통합
조직이 처음으로 중앙 집중식 데이터 센터를 분산 및 분산 시스템으로 교체할 때 서로 다른 지리적 위치에 대해 별도의 기술을 사용하게 되는 경우가 있습니다. 그러나 분석의 경우 여러 이기종 시스템(종종 다른 공급업체의 데이터)의 데이터를 통합하려는 것이 합리적입니다. 여기에 모듈식 아키텍처가 포함된 Apache Hadoop 엔터프라이즈 리소스가 제공됩니다.
예를 들어, 맞춤형 데이터 통합 도구인 Qlick(Attunity)은 사용자가 끌어서 놓기 GUI를 통해 마이그레이션 작업을 구성하고 실행할 수 있도록 도와줍니다. 또한 소스 시스템을 방해하지 않고 Hadoop 데이터 레이크를 새로 고칠 수 있습니다.
확인: 초보자를 위한 Java 프로젝트 아이디어 및 주제
3. 확장성을 위한 사용 사례
증가하는 데이터 스택은 처리 시간이 느려 정보 검색 절차를 방해합니다. 따라서 활동 기반 연구를 수행하여 Hadoop이 이 문제를 처리할 수 있는 방법을 확인할 수 있습니다.
MapReduce 작업을 동시에 처리하기 위해 Hadoop 프레임워크에서 실행되는 Apache Spark는 효율적인 확장성 작업을 보장합니다. 이 Spark 기반 접근 방식을 사용하면 거의 실시간으로 쿼리를 처리하기 위한 대화형 단계를 얻을 수 있습니다. Hadoop을 막 시작하는 경우 기존 MapReduce 기능을 구현할 수도 있습니다.
4. 클라우드 호스팅
Hadoop은 온사이트 서버에서 데이터를 호스팅하는 것 외에도 클라우드 배포에 능숙합니다. Java 기반 프레임워크는 인터넷을 통해 액세스할 수 있는 클라우드에 저장된 데이터를 조작할 수 있습니다. 클라우드 서버는 Hadoop 설치 없이 자체적으로 빅 데이터를 관리할 수 없습니다. 프로젝트에서 이 Cloud-Hadoop 상호 작용을 시연하고 물리적 조달보다 클라우드 호스팅의 이점에 대해 논의할 수 있습니다.
5. 소셜 미디어 사이트에 대한 링크 예측
Hadoop의 적용은 소셜 네트워크 분석과 같은 동적 영역으로도 확장됩니다. 변수에 여러 관계와 상호 작용이 있는 고급 시나리오에서는 연결할 수 있는 노드를 예측하는 알고리즘이 필요합니다. 소셜 미디어는 나이, 위치, 학력, 직업 등과 같은 링크 및 입력의 저장고입니다. 이 정보는 그래프 분석을 통해 사용자에게 페이지와 친구를 제안하는 데 사용할 수 있습니다. 이 프로세스에는 다음 단계가 포함됩니다.
- HBase에 노드/에지 저장
- 관련 데이터 집계
- 중간 결과를 HBase로 반환 및 저장
- 분산 시스템(Hadoop)에서 병렬 데이터 수집 및 처리
- k-means 또는 MapReduce 구현을 사용한 네트워크 클러스터링
유사한 방법을 따라 금융 서비스 회사에 대한 이상 예측 변수를 생성할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 특정 고객이 저지를 수 있는 잠재적인 사기 유형을 감지할 수 있습니다.
6. 문서분석 신청
Hadoop 및 Mahout의 도움으로 문서 분석을 위한 통합 인프라를 얻을 수 있습니다. Apache Pig 플랫폼은 MapReduce에서 Hadoop 작업을 실행하고 더 높은 수준의 추상화를 달성하기 위한 언어 계층의 요구 사항을 충족합니다. 그런 다음 거리 측정법을 사용하여 텍스트 검색 작업에서 문서의 순위를 지정할 수 있습니다.
7. 전문 분석
특정 부문의 고유한 요구 사항을 해결하는 프로젝트 주제를 선택할 수 있습니다. 예를 들어 은행 및 금융 산업에서 다음 작업에 Hadoop을 적용할 수 있습니다.
- 위험 완화 또는 규정 준수를 위한 분산 스토리지
- 시계열 분석
- 유동성 위험 계산
- 몬테카를로 시뮬레이션
Hadoop은 문제 중심 분석을 수행할 수 있도록 웨어하우스에서 관련 데이터 추출을 용이하게 합니다. 이전에 독점 패키지가 일반적이었을 때 전문 분석은 확장 및 제한된 기능 세트와 관련된 문제를 겪었습니다.
8. 스트리밍 분석
빠르게 변화하는 디지털 시대에 데이터 중심 기업은 주기적인 분석을 기다릴 여유가 없습니다. 스트리밍 분석은 일괄 처리 또는 주기적 방식으로 작업을 수행하는 것을 의미합니다. 보안 애플리케이션은 이 기술을 사용하여 사이버 공격 및 해킹 시도를 추적하고 플래그를 지정합니다.
소규모 은행의 경우 Oracle 및 VB 코드의 간단한 조합으로 작업을 실행하여 이상을 보고하고 적절한 조치를 트리거할 수 있습니다. 그러나 주 전체의 금융 기관은 Hadoop이 제공하는 것과 같은 더 강력한 기능이 필요합니다. 우리는 다음과 같이 단계별 메커니즘을 설명했습니다.
- Hadoop 클러스터 시작
- Kafka 서버 배포
- 하둡과 카프카 연결
- HDFS 및 스트리밍 데이터에 대한 SQL 분석 수행
읽기: 빅 데이터 프로젝트 아이디어 및 주제
9. 스트리밍 ETL 솔루션
제목에서 알 수 있듯이 이 과제는 ETL(Extract Transform Load) 작업 및 파이프라인 구축 및 구현에 관한 것입니다. Hadoop 환경에는 Source-Sink 분석을 처리하는 유틸리티가 포함되어 있습니다. 스트리밍 데이터를 캡처하고 어딘가에 보관해야 하는 상황입니다. 아래 도구를 살펴보십시오.
- 쿠두
- HDFS
- HBase
- 하이브
10. 하둡을 이용한 텍스트 마이닝
제품 리뷰를 요약하고 감정 분석을 수행하기 위해 Hadoop 기술을 배포할 수 있습니다. 고객이 부여한 제품 평가는 Good, Neutral, Bad로 분류할 수 있습니다. 또한 의견 마이닝 프로젝트의 범위에서 속어를 가져오고 클라이언트 요구 사항에 따라 솔루션을 사용자 지정할 수 있습니다. 작동 방식에 대한 간략한 개요는 다음과 같습니다.
- 셸 및 명령 언어를 사용하여 HTML 데이터 검색
- HDFS에 데이터 저장
- PySpark를 사용하여 Hadoop에서 데이터 전처리
- 초기 쿼리에 SQL 도우미(예: Hue) 사용
- Tableau를 사용하여 데이터 시각화
11. 음성 분석
Hadoop은 자동화되고 정확한 음성 분석을 위한 기반을 마련합니다. 이 프로젝트를 통해 콜센터 애플리케이션에 사용되는 전화-컴퓨터 통합을 선보일 수 있습니다. 통화 기록에 플래그를 지정하고 정렬한 다음 나중에 분석하여 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. HDFS, MapReduce 및 Hive 조합의 조합은 대규모 실행에 가장 적합합니다. 인도의 여러 지역에서 운영되는 Kisan 콜 센터는 탁월한 사용 사례를 형성합니다.
12. 웹로그 트렌드 분석
방대한 양의 로그 파일을 안정적으로 처리할 수 있는 로그 분석 시스템을 설계할 수 있습니다. 이와 같은 프로그램은 쿼리에 대한 응답 시간을 최소화합니다. 그것은 브라우징 세션, 가장 많이 방문한 웹 페이지, 트렌드 키워드 등을 기반으로 사용자의 활동 경향을 제시함으로써 작동합니다.
더 읽어보기: Hadoop 관리자가 되는 방법
결론
이것으로 우리는 최고의 Hadoop 프로젝트 아이디어 를 다루었습니다 . 실습 접근 방식을 채택하여 Hadoop 플랫폼의 다양한 측면에 대해 배우고 빅 데이터 처리의 전문가가 될 수 있습니다!
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