12 ekscytujących pomysłów i tematów projektów Hadoop dla początkujących [2022]
Opublikowany: 2021-01-05Spis treści
Pomysły i tematy projektów Hadoop
Obecnie technologie big data zasilają różne sektory, od bankowości i finansów, IT i telekomunikacji, po produkcję, operacje i logistykę. Większość pomysłów związanych z projektami Hadoop koncentruje się na poprawie możliwości przechowywania i analizy danych. Dzięki platformom Apache Hadoop nowoczesne przedsiębiorstwa mogą minimalizować wymagania sprzętowe i tworzyć wysokowydajne aplikacje rozproszone.
Przeczytaj: Apache Spark kontra Hadoop Mapreduce
Przedstawiamy Hadoop
Hadoop to biblioteka oprogramowania zaprojektowana przez Apache Foundation, aby umożliwić rozproszone przechowywanie i przetwarzanie ogromnych ilości obliczeń i zbiorów danych. Ta usługa typu open source obsługuje lokalne przetwarzanie i przechowywanie, może radzić sobie z błędami lub awariami w samej warstwie aplikacji. Wykorzystuje model programowania MapReduce, aby zapewnić korzyści związane ze skalowalnością, niezawodnością i opłacalnością zarządzania dużymi klastrami i sieciami komputerowymi.
Dlaczego projekty Hadoop
Apache Hadoop oferuje szeroką gamę rozwiązań i standardowych narzędzi, które zapewniają wysoką przepustowość analiz, zarządzanie zasobami klastra i równoległe przetwarzanie zbiorów danych. Oto niektóre z modułów obsługiwanych przez oprogramowanie:
- Mapa HadoopReduce
- Rozproszony system plików Hadoop lub HDFS
- Hadoop YARN
Zwróć uwagę, że firmy technologiczne, takie jak Amazon Web Services, IBM Research, Microsoft, Hortonworks i wiele innych, wdrażają Hadoop do różnych celów. Jest to cały ekosystem pełen funkcji, które pozwalają użytkownikom pozyskiwać, organizować, przetwarzać, analizować i wizualizować dane. Przyjrzyjmy się zatem narzędziom systemu poprzez zestaw ćwiczeń.
Pomysły na projekty Hadoop dla początkujących
1. Projekt migracji danych
Zanim przejdziemy do szczegółów, najpierw zrozumiemy, dlaczego chcesz przenieść swoje dane do ekosystemu Hadoop.
Współcześni menedżerowie kładą nacisk na wykorzystywanie narzędzi technologicznych, które wspomagają i usprawniają podejmowanie decyzji w dynamicznych środowiskach rynkowych. Chociaż starsze oprogramowanie, takie jak system zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS) , pomaga przechowywać dane i zarządzać nimi w celu analizy biznesowej, stanowi ono ograniczenie, gdy w grę wchodzi większa ilość danych.
Wyzwaniem staje się zmienianie tabel i uwzględnianie dużych zbiorów danych z takimi tradycyjnymi kompetencjami, co dodatkowo wpływa na wydajność produkcyjnej bazy danych. W takich warunkach inteligentne organizacje preferują zestawy narzędzi oferowane przez Hadoop. Zaawansowany, powszechnie dostępny sprzęt może w znacznym stopniu uchwycić spostrzeżenia dotyczące ogromnych pul danych. Dotyczy to w szczególności operacji takich jak przetwarzanie analityczne online lub OLAP.
Zobaczmy teraz, jak przeprowadzić migrację danych RDBMS do Hadoop HDFS.
Możesz użyć Apache Sqoop jako warstwy pośredniej do importowania danych z MySQL do systemu Hadoop, a także do eksportowania danych z HDFS do innych relacyjnych baz danych. Sqoop jest wyposażony w integrację zabezpieczeń Kerberos i obsługę Accumulo. Alternatywnie możesz użyć modułu Apache Spark SQL, jeśli chcesz pracować z danymi strukturalnymi. Jego szybki i ujednolicony silnik przetwarzania może z łatwością wykonywać interaktywne zapytania i przesyłać strumieniowo dane.
2. Integracja danych korporacyjnych
Kiedy organizacje po raz pierwszy zastępują scentralizowane centra danych systemami rozproszonymi i zdecentralizowanymi, czasami korzystają z oddzielnych technologii dla różnych lokalizacji geograficznych. Ale jeśli chodzi o analitykę, sensowne jest, aby chcieli skonsolidować dane z wielu heterogenicznych systemów (często pochodzących od różnych dostawców). I tu pojawia się zasób korporacyjny Apache Hadoop z jego modułową architekturą.
Na przykład, specjalnie zaprojektowane narzędzie do integracji danych, Qlick (Attunity), pomaga użytkownikom konfigurować i wykonywać zadania migracji za pomocą graficznego interfejsu użytkownika typu „przeciągnij i upuść”. Ponadto możesz odświeżyć swoje jeziora danych Hadoop bez zakłócania działania systemów źródłowych.
Sprawdź: Pomysły i tematy projektów Java dla początkujących
3. Przypadek użycia skalowalności
Rosnące stosy danych oznaczają wolniejsze czasy przetwarzania, co utrudnia procedurę wyszukiwania informacji. Możesz więc podjąć badanie oparte na aktywności, aby pokazać, jak Hadoop może poradzić sobie z tym problemem.
Apache Spark — działający na platformie Hadoop do jednoczesnego przetwarzania zadań MapReduce — zapewnia wydajne operacje skalowalności. To podejście oparte na platformie Spark może pomóc w uzyskaniu interaktywnego etapu przetwarzania zapytań w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Możesz także zaimplementować tradycyjną funkcję MapReduce, jeśli dopiero zaczynasz z Hadoop.
4. Hosting w chmurze
Oprócz hostowania danych na serwerach lokalnych, Hadoop jest równie sprawny we wdrażaniu w chmurze. Framework oparty na Javie może manipulować danymi przechowywanymi w chmurze, która jest dostępna przez Internet. Serwery w chmurze nie mogą samodzielnie zarządzać dużymi danymi bez instalacji Hadoop. Możesz zademonstrować tę interakcję Cloud-Hadoop w swoim projekcie i omówić zalety hostingu w chmurze w porównaniu z zamówieniami fizycznymi.
5. Prognozowanie linków dla serwisów społecznościowych
Aplikacja Hadoop rozciąga się również na dynamiczne domeny, takie jak analiza sieci społecznościowych. W tak zaawansowanych scenariuszach, w których zmienne mają wiele relacji i interakcji, potrzebujemy algorytmów do przewidywania, które węzły mogą być połączone. Media społecznościowe to magazyn linków i danych wejściowych, takich jak wiek, lokalizacja, uczęszczane szkoły, zawód itp. Informacje te można wykorzystać do sugerowania użytkownikom stron i znajomych za pomocą analizy wykresów. Ten proces obejmowałby następujące kroki:
- Przechowywanie węzłów/krawędzi w HBase
- Agregacja odpowiednich danych
- Zwracanie i przechowywanie wyników pośrednich z powrotem do HBase
- Zbieranie i przetwarzanie danych równoległych w systemie rozproszonym (Hadoop)
- Klastrowanie sieci przy użyciu k-średnich lub implementacji MapReduce
Możesz zastosować podobną metodę, aby utworzyć predyktor anomalii dla firm świadczących usługi finansowe. Taka aplikacja byłaby przystosowana do wykrywania, jakie rodzaje potencjalnych oszustw mogą popełnić poszczególni klienci.
6. Aplikacja do analizy dokumentów
Z pomocą Hadoop i Mahout możesz uzyskać zintegrowaną infrastrukturę do analizy dokumentów. Platforma Apache Pig wraz z warstwą językową odpowiada potrzebom wykonywania zadań Hadoop w MapReduce i osiągania abstrakcji wyższego poziomu. Następnie możesz użyć metryki odległości, aby uszeregować dokumenty w operacjach wyszukiwania tekstu.
7. Specjalistyczna analityka
Możesz wybrać temat projektu, który odpowiada unikalnym potrzebom konkretnego sektora. Na przykład możesz zastosować Hadoop w branży bankowej i finansowej do następujących zadań:
- Rozproszona pamięć masowa w celu ograniczenia ryzyka lub zgodności z przepisami
- Analiza szeregów czasowych
- Obliczanie ryzyka płynności
- Symulacje Monte Carlo
Hadoop ułatwia ekstrakcję odpowiednich danych z hurtowni, dzięki czemu można przeprowadzić analizę zorientowaną na problem. Wcześniej, gdy zastrzeżone pakiety były normą, wyspecjalizowana analityka napotykała na wyzwania związane ze skalowaniem i ograniczonymi zestawami funkcji.
8. Analiza strumieniowania
W szybko rozwijającej się erze cyfrowej firmy oparte na danych nie mogą sobie pozwolić na oczekiwanie na okresowe analizy. Analityka strumieniowania oznacza wykonywanie akcji w partiach lub w sposób cykliczny. Aplikacje zabezpieczające wykorzystują tę technikę do śledzenia i oznaczania cyberataków i prób włamań.
W przypadku małego banku prosta kombinacja kodu Oracle i VB może uruchomić zadanie w celu zgłoszenia nieprawidłowości i wywołania odpowiednich działań. Ale ogólnostanowa instytucja finansowa potrzebowałaby potężniejszych możliwości, takich jak te obsługiwane przez Hadoop. Opisaliśmy mechanizm krok po kroku w następujący sposób:
- Uruchamianie klastra Hadoop
- Wdrażanie serwera Kafka
- Łączenie Hadoopa i Kafki
- Wykonywanie analizy SQL przez HDFS i przesyłanie strumieniowe danych
Przeczytaj: Pomysły i tematy projektów Big Data
9. Streamingowe rozwiązanie ETL
Jak wskazuje tytuł, to zadanie dotyczy tworzenia i implementowania zadań i potoków Extract Transform Load (ETL) . Środowisko Hadoop zawiera narzędzia, które zajmują się analizą Source-Sink. Są to sytuacje, w których musisz przechwytywać dane strumieniowe, a także je gdzieś przechowywać. Spójrz na poniższe narzędzia.
- Kudu
- HDFS
- HBase
- Ul
10. Eksploracja tekstu za pomocą Hadoop
Technologie Hadoop można wdrożyć do podsumowywania recenzji produktów i przeprowadzania analizy nastrojów. Oceny produktów wystawiane przez klientów można sklasyfikować jako Dobre, Neutralne lub Złe. Co więcej, możesz wprowadzić slangi pod swój projekt eksploracji opinii i dostosować rozwiązanie do wymagań klienta. Oto krótki przegląd modus operandi:
- Użyj powłoki i języka poleceń do pobierania danych HTML
- Przechowuj dane w HDFS
- Wstępne przetwarzanie danych w Hadoop za pomocą PySpark
- Użyj asystenta SQL (na przykład Hue) do wstępnego zapytania
- Wizualizuj dane za pomocą Tableau
11. Analiza mowy
Hadoop toruje drogę do automatycznej i dokładnej analizy mowy. Dzięki temu projektowi możesz zaprezentować integrację telefon-komputer zastosowaną w aplikacji call center. Rejestry połączeń można oznaczać, sortować, a następnie analizować w celu uzyskania cennych informacji. Kombinacja kombinacji HDFS, MapReduce i Hive działa najlepiej w przypadku wykonań na dużą skalę. Centra telefoniczne Kisan działające w wielu dystryktach w Indiach stanowią ważny przypadek użycia.
12. Analiza trendów w blogach
Możesz zaprojektować system analizy logów, który będzie w stanie niezawodnie obsługiwać ogromne ilości plików logów. Taki program zminimalizuje czas odpowiedzi na zapytania. Działałaby, prezentując trendy aktywności użytkowników na podstawie sesji przeglądania, najczęściej odwiedzanych stron internetowych, popularnych słów kluczowych i tak dalej.
Przeczytaj także: Jak zostać administratorem Hadoop
Wniosek
W ten sposób omówiliśmy najważniejsze pomysły na projekty Hadoop . Możesz zastosować praktyczne podejście, aby poznać różne aspekty platformy Hadoop i zostać profesjonalistą w przetwarzaniu dużych zbiorów danych!
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.
