Os 4 principais projetos de Big Data interessantes no GitHub para iniciantes [2022]

Durante anos, o GitHub tem sido uma comunidade online prática de desenvolvedores e técnicos que criam projetos inovadores em todas as verticais, fornecem roteiros para vários problemas etc. a comunidade de big data; essa é uma ótima maneira de aprimorar habilidades técnicas. Atualmente, o maior desafio da indústria de big data é o dinamismo do mercado e suas exigências.

Portanto, se você deseja obter uma boa vantagem inicial para se definir como um diferenciador, existem vários projetos de big data no GitHub que podem funcionar perfeitamente. Esses projetos são conhecidos por sua assinatura de uso de dados de código aberto e implementação na vida real que podem ser tomadas como estão ou ajustadas de acordo com os objetivos do seu projeto. Se bancos de dados NoSQL como MongoDB e Cassandra são seu forte, trabalhe nos fundamentos do gerenciamento de cluster do Hadoop, técnicas de processamento de fluxo e computação distribuída.

O ponto é que o Big Data é uma das indústrias mais promissoras dos tempos atuais, pois as pessoas estão acordando para o fato de que a análise de dados pode promover a sustentabilidade nos próximos anos quando bem feita. Por mais exigente que seja, para um profissional de big data/ciência de dados, começar com projetos Hadoop no GitHub pode ser uma excelente maneira de crescer junto com os requisitos do setor e desenvolver uma fortaleza sobre o básico. Neste post, abordaríamos esses projetos de big data no GitHub até agora:

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Projetos de Big Data no GitHub

1. Perfil de Pandas

O projeto de criação de perfil do pandas visa criar relatórios de criação de perfil HTML e estender os objetos DataFrame do pandas, pois a função primária df.describe() não é adequada para análise de dados profundamente enraizada. Ele usa o aprendizado de máquina e o quadro de dados do pandas para encontrar as variáveis ​​exclusivas e correlacionadas e uma análise rápida de dados.

O relatório gerado estaria no formato HTML, e aqui ele computaria os dados usando as matrizes Histograma, Spearman, Pearson e Kendall para dividir os conjuntos de dados maciços em unidades significativas. Ele suporta os tipos de abstração Booleano, Numérico, Data, Categórico, URL, Caminho, Arquivo e Imagem como um método eficaz de análise de dados.

2. Processador do mecanismo de regras NiFi

O Apache NiFi, também conhecido como NiagraFiles, é conhecido por automatizar o fluxo de dados entre vários sistemas de software. Este projeto foi desenvolvido para aplicar regras predefinidas em dados para otimizar o fluxo de dados.

Ele faz uso do Drools – uma solução Business Rules Management System (BRMS) que é conhecida por fornecer um Business Rules Engine (BRE) central, uma plataforma de gerenciamento de criação e regras da Web (Drools Workbench) e um plug-in Eclipse IDE. Os contribuidores – Matrix BI Limited, criaram regras exclusivas escritas inteiramente em Java, tornando-o um prático projeto de big data no GitHub.

Leia: Principais projetos de Big Data

3. Motor TD

Este projeto é um daqueles que é inteiramente sobre a Internet das Coisas (IoT) e aplicativos baseados em IoT. Ele gira em torno da criação de uma interface de big data de código aberto programada para a infraestrutura geral de TI para rastreá-la 10 vezes mais rápido do que qualquer outro consórcio. Também seria equipado com cache de dados, processamento de fluxo de dados, enfileiramento de mensagens para diminuir a complexidade dos dados e muito mais.

Um avanço promissor no campo de bancos de dados, esta plataforma pode recuperar mais de dez milhões de pontos de dados em apenas um segundo – sem qualquer integração de qualquer outro software como Kafka, Spark ou Redis. Os dados coletados também podem ser analisados ​​em termos de tempo, múltiplos fluxos de tempo ou um pouco de ambos. Estruturas como Python, R, Matlab alimentam esse banco de dados pesado que, de outra forma, é muito fácil de instalar com o conjunto de algumas ferramentas como Ubuntu, Centos 7, Fedora, etc.

4. Construindo o Apache Hudi a partir da fonte

Este projeto pode ser uma bênção para quem procura indexação, publicação e gerenciamento de dados mais rápidos, sem limitações. O Apache Hudi (que significa Exclusões e Incrementais do Hadoop Upserts) pode economizar muito tempo, preocupação e trabalho, pois cuida do armazenamento e manuseio de conjuntos de dados analíticos em massa no DFS.

Em geral, o Hudi é compatível com três tipos diferentes de consultas:

• As consultas de instantâneos podem fornecer consultas de instantâneos com base em dados em tempo real com organização de dados baseada em colunas e linhas.

• Uma consulta incremental pode ajudar a alocar um fluxo de mudança se os dados forem inseridos ou atualizados no período anterior.

• A consulta otimizada de leitura pode fornecer todos os detalhes sobre o desempenho da consulta de instantâneo com qualquer armazenamento baseado em coluna, como o Parquet.

Leia também: Diferença entre Data Science e Big Data

Conclusão

Você pode construir o Apache Hudi com Scala com e sem o módulo spark-avo, desde que use um perfil spark-shade-unbundle-avro. Você também precisaria de um sistema semelhante ao Unix, como Linux ou Mac OS X, Java 8, Git e Maven.

Como discutimos neste artigo, a visão de big data já percorreu um longo caminho e ainda há um vasto terreno a percorrer, daqui para frente. Com essa taxa de progressão, podemos esperar que o big data faça grandes desenvolvimentos em todas as verticais nos próximos anos.

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