Top 4 ciekawe projekty Big Data w GitHub dla początkujących [2022]

Przez lata GitHub był społecznością internetową składającą się z programistów i techników, którzy wymyślają gotowe projekty we wszystkich branżach, dostarczają mapy drogowe dla wielu problemów itp. Dzisiaj GitHub stał się ogromnym internetowym repozytorium dla społeczność big data; to świetny sposób na doskonalenie umiejętności technicznych. Obecnie największym wyzwaniem branży big data jest sama dynamika rynku i jego wymagania.

Dlatego jeśli chcesz mieć dobry start w ustawianiu się jako wyróżnik, istnieje wiele projektów Big Data na GitHub, które mogą działać dobrze. Projekty te są znane ze swojego charakterystycznego wykorzystania danych typu open source i implementacji w prawdziwym życiu, które można wykorzystać bez zmian lub dostosować zgodnie z celami projektu. Jeśli bazy danych NoSQL, takie jak MongoDB, Cassandra były twoją mocną stroną, pracuj nad podstawami zarządzania klastrem Hadoop, technikami przetwarzania strumieniowego i przetwarzaniem rozproszonym.

Chodzi o to, że Big Data to jedna z najbardziej obiecujących branż obecnych czasów, ponieważ ludzie budzą się z faktem, że analiza danych może promować zrównoważony rozwój w nadchodzących latach, jeśli zostanie wykonana prawidłowo. Tak wymagające, jak to tylko możliwe, dla specjalisty zajmującego się analizą Big Data / Data Science rozpoczęcie od projektów Hadoop na GitHub może być doskonałym sposobem na rozwój wraz z wymaganiami branżowymi i zbudowanie twierdzy ponad podstawami. W tym poście omówilibyśmy do tej pory takie projekty Big Data na GitHubie:

Przeczytaj: 6 najlepszych projektów AI na Github, które powinieneś sprawdzić teraz

Projekty Big Data w GitHub

1. Profilowanie Pand

Projekt profilowania pand ma na celu tworzenie raportów profilowania HTML i rozszerzenie obiektów DataFrame pandy, ponieważ podstawowa funkcja df.describe() nie jest odpowiednia do głęboko zakorzenionej analizy danych. Wykorzystuje uczenie maszynowe i ramkę danych pandy, aby znaleźć unikalne, skorelowane zmienne i szybką analizę danych.

Wygenerowany raport byłby w formacie HTML, a tutaj obliczałby dane przy użyciu macierzy Histogram, Spearman, Pearsona i Kendalla, aby rozbić ogromne zbiory danych na znaczące jednostki. Obsługuje typy abstrakcji Boolean, Numerical, Date, Categorytical, URL, Path, File i Image jako skuteczną metodę analizy danych.

2. Procesor silnika reguł NiFi

Apache NiFi, znany również jako NiagraFiles, znany jest z automatyzacji strumienia danych między różnymi systemami oprogramowania. Ten projekt ma na celu zastosowanie predefiniowanych reguł na danych w celu usprawnienia przepływu danych.

Wykorzystuje Drools – rozwiązanie Business Rules Management System (BRMS) , które jest znane z dostarczania podstawowego Business Rules Engine (BRE) , platformy zarządzania tworzeniem stron internetowych (Drools Workbench) oraz wtyczki Eclipse IDE. Współtwórcy – Matrix BI Limited, opracowali unikalne reguły napisane w całości w Javie, dzięki czemu jest to poręczny projekt big data na GitHub.

Przeczytaj: Najlepsze projekty Big Data

3. Silnik TD

Ten projekt jest jednym z tych, które w całości dotyczą Internetu Rzeczy (IoT) i aplikacji opartych na IoT. Koncentruje się na stworzeniu otwartego interfejsu Big Data zaprogramowanego dla całej infrastruktury IT, aby śledzić ją 10 razy szybciej niż jakiekolwiek inne konsorcjum. Byłby również wyposażony w buforowanie danych, przetwarzanie strumienia danych, kolejkowanie wiadomości w celu zmniejszenia złożoności danych i wiele innych.

Platforma ta, będąca obiecującym przełomem w dziedzinie baz danych, może pobrać ponad dziesięć milionów punktów danych w ciągu zaledwie sekundy – bez żadnej integracji z jakimkolwiek innym oprogramowaniem, takim jak Kafka, Spark czy Redis. Zebrane dane można również analizować pod kątem czasu, wielu strumieni czasu lub części obu. Frameworki takie jak Python, R, Matlab zasilają tę wytrzymałą bazę danych, która poza tym jest dość łatwa do zainstalowania dzięki zestawowi kilku narzędzi, takich jak Ubuntu, Centos 7, Fedora itp.

4. Budowanie Apache Hudi ze źródła

Ten projekt może być błogosławieństwem dla osób poszukujących szybszego indeksowania, publikowania i zarządzania danymi bez żadnych ograniczeń. Apache Hudi (czyli Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) może zaoszczędzić dużo czasu, zmartwień i pracy, ponieważ zajmuje się przechowywaniem i obsługą zbiorczych zestawów danych analitycznych w systemie plików DFS.

Ogólnie rzecz biorąc, Hudi jest kompatybilny z trzema różnymi typami zapytań:

• Zapytania migawkowe mogą dostarczać zapytania migawkowe oparte na danych w czasie rzeczywistym z układem danych opartym na kolumnach i wierszach.

• Zapytanie przyrostowe może pomóc w przydzieleniu strumienia zmian, jeśli dane zostały wstawione lub zaktualizowane w przeszłości.

• Zapytanie zoptymalizowane pod kątem odczytu może dostarczyć wszystkich szczegółów dotyczących wydajności zapytań migawkowych w dowolnej pamięci masowej opartej na kolumnach, takiej jak Parquet.

Przeczytaj także: Różnica między nauką o danych a Big Data

Wniosek

Możesz zbudować Apache Hudi ze Scala zarówno z modułem spark-avo, jak i bez niego, o ile używasz profilu spark-shade-unbundle-avro. Potrzebowałbyś również systemu uniksowego, takiego jak Linux lub Mac OS X, Java 8, Git i Maven.

Jak omówiliśmy w tym artykule, wizja dużych zbiorów danych przeszła długą drogę i wciąż pozostaje wiele do omówienia w przyszłości. Przy takim tempie postępu możemy mieć nadzieję, że w nadchodzących latach duże zbiory danych przyniosą znaczne zmiany we wszystkich branżach.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Poprowadź rewolucję technologiczną opartą na danych

Zaawansowany program certyfikacji w Big Data z IIIT Bangalore