12 ideias e tópicos emocionantes do projeto Hadoop para iniciantes [2022]
Publicados: 2021-01-05Índice
Ideias e tópicos do projeto Hadoop
Hoje, as tecnologias de big data alimentam diversos setores, desde bancos e finanças, TI e telecomunicações, até manufatura, operações e logística. A maioria das ideias de projetos do Hadoop focam na melhoria dos recursos de armazenamento e análise de dados. Com as estruturas Apache Hadoop, as empresas modernas podem minimizar os requisitos de hardware e desenvolver aplicativos distribuídos de alto desempenho.
Leia: Apache Spark vs Hadoop Mapreduce
Apresentando o Hadoop
Hadoop é uma biblioteca de software projetada pela Apache Foundation para permitir armazenamento distribuído e processamento de grandes volumes de computação e conjuntos de dados. Este serviço de código aberto suporta computação local e armazenamento pode lidar com falhas ou falhas na própria camada de aplicação. Ele usa o modelo de programação MapReduce para trazer os benefícios de escalabilidade, confiabilidade e custo-benefício para o gerenciamento de grandes clusters e redes de computadores.
Por que projetos Hadoop
O Apache Hadoop oferece uma ampla variedade de soluções e utilitários padrão que fornecem análise de alto rendimento, gerenciamento de recursos de cluster e processamento paralelo de conjuntos de dados. Aqui estão alguns dos módulos suportados pelo software:
- Hadoop MapReduce
- Sistema de arquivos distribuídos Hadoop ou HDFS
- FIO do Hadoop
Observe que empresas de tecnologia como Amazon Web Services, IBM Research, Microsoft, Hortonworks e muitas outras implantam o Hadoop para diversas finalidades. É todo um ecossistema repleto de recursos que permitem aos usuários adquirir, organizar, processar, analisar e visualizar dados. Então, vamos explorar as ferramentas do sistema através de um conjunto de exercícios.
Idéias de projetos Hadoop para iniciantes
1. Projeto de migração de dados
Antes de entrarmos em detalhes, vamos primeiro entender por que você deseja migrar seus dados para o ecossistema Hadoop.
Os gestores atuais enfatizam o uso de ferramentas tecnológicas que auxiliam e melhoram a tomada de decisões em ambientes dinâmicos de mercado. Embora softwares legados como um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) ajudem a armazenar e gerenciar dados para análise de negócios, eles representam uma limitação quando uma quantidade mais substancial de dados está envolvida.
Torna-se um desafio alterar tabelas e acomodar big data com essas competências tradicionais, o que afeta ainda mais o desempenho do banco de dados de produção. Sob tais condições, as organizações inteligentes preferem os conjuntos de ferramentas oferecidos pelo Hadoop. Seu hardware de commodity poderoso pode capturar significativamente insights para grandes pools de dados. Isso é particularmente verdadeiro para operações como processamento analítico online ou OLAP.
Agora, vamos ver como você pode migrar dados RDBMS para o Hadoop HDFS.
Você pode usar o Apache Sqoop como uma camada intermediária para importar dados de um MySQL para o sistema Hadoop e também para exportar dados do HDFS para outros bancos de dados relacionais. O Sqoop vem com integração de segurança Kerberos e suporte Acumulo. Como alternativa, você pode usar o módulo Apache Spark SQL se quiser trabalhar com dados estruturados. Seu mecanismo de processamento rápido e unificado pode executar consultas interativas e dados de streaming com facilidade.
2. Integração de dados corporativos
Quando as organizações substituem os data centers centralizados por sistemas dispersos e descentralizados, às vezes elas acabam usando tecnologias separadas para diferentes localizações geográficas. Mas quando se trata de análise, faz sentido que eles queiram consolidar dados de vários sistemas heterogêneos (geralmente de diferentes fornecedores). E aqui vem o recurso corporativo Apache Hadoop com sua arquitetura modular.
Por exemplo, sua ferramenta de integração de dados desenvolvida especificamente, Qlick (Attunity), ajuda os usuários a configurar e executar tarefas de migração por meio de uma GUI de arrastar e soltar. Além disso, você pode atualizar seus data lakes do Hadoop sem prejudicar os sistemas de origem.
Confira: Ideias e tópicos de projetos Java para iniciantes
3. Um caso de uso para escalabilidade
Pilhas de dados crescentes significam tempos de processamento mais lentos, o que dificulta o procedimento de recuperação de informações. Portanto, você pode fazer um estudo baseado em atividades para revelar como o Hadoop pode lidar com esse problema.
O Apache Spark — executado em cima da estrutura do Hadoop para processar tarefas MapReduce simultaneamente — garante operações de escalabilidade eficientes. Essa abordagem baseada no Spark pode ajudá-lo a obter um estágio interativo para processar consultas quase em tempo real. Você também pode implementar a função MapReduce tradicional se estiver começando com o Hadoop.
4. Hospedagem em nuvem
Além de hospedar dados em servidores no local, o Hadoop é igualmente adepto da implantação na nuvem. A estrutura baseada em Java pode manipular dados armazenados na nuvem, que são acessíveis pela internet. Os servidores em nuvem não podem gerenciar big data por conta própria sem uma instalação do Hadoop. Você pode demonstrar essa interação Cloud-Hadoop em seu projeto e discutir as vantagens da hospedagem na nuvem sobre a aquisição física.
5. Previsão de links para sites de mídia social
A aplicação do Hadoop também se estende a domínios dinâmicos, como análise de redes sociais. Nesses cenários avançados em que as variáveis têm vários relacionamentos e interações, exigimos algoritmos para prever quais nós podem ser conectados. A mídia social é um depósito de links e entradas, como idade, localização, escolas frequentadas, ocupação, etc. Essas informações podem ser usadas para sugerir páginas e amigos aos usuários por meio de análise de gráficos. Esse processo envolveria as seguintes etapas:
- Armazenando nós/bordas no HBase
- Agregando dados relevantes
- Retornando e armazenando resultados intermediários de volta ao HBase
- Coleta e processamento de dados paralelos em um sistema distribuído (Hadoop)
- Clustering de rede usando implementações de k-means ou MapReduce
Você pode seguir um método semelhante para criar um preditor de anomalia para empresas de serviços financeiros. Esse aplicativo estaria equipado para detectar quais tipos de fraudes em potencial determinados clientes podem cometer.
6. Aplicação de análise de documentos
Com a ajuda do Hadoop e Mahout, você pode obter uma infraestrutura integrada para análise de documentos. A plataforma Apache Pig atende às necessidades, com sua camada de linguagem, para executar tarefas do Hadoop no MapReduce e obter uma abstração de nível superior. Você pode usar uma métrica de distância para classificar os documentos nas operações de pesquisa de texto.
7. Análise especializada
Você pode selecionar um tópico de projeto que atenda às necessidades exclusivas de um setor específico. Por exemplo, você pode aplicar o Hadoop no setor bancário e financeiro para as seguintes tarefas:
- Armazenamento distribuído para mitigação de riscos ou conformidade regulatória
- Análise de séries temporais
- Cálculo do risco de liquidez
- Simulações de Monte Carlo
O Hadoop facilita a extração de dados relevantes de armazéns para que você possa realizar uma análise orientada ao problema. Anteriormente, quando os pacotes proprietários eram a norma, a análise especializada sofria desafios relacionados à escalabilidade e conjuntos de recursos limitados.
8. Análise de streaming
Na era digital de ritmo acelerado, as empresas orientadas por dados não podem esperar por análises periódicas. A análise de streaming significa realizar ações em lotes ou de maneira cíclica. Os aplicativos de segurança usam essa técnica para rastrear e sinalizar ataques cibernéticos e tentativas de hackers.
No caso de um banco pequeno, uma simples combinação de código Oracle e VB pode executar um trabalho para relatar anormalidades e desencadear ações adequadas. Mas uma instituição financeira estadual precisaria de recursos mais poderosos, como os fornecidos pelo Hadoop. Descrevemos o mecanismo passo a passo da seguinte forma:
- Como iniciar um cluster do Hadoop
- Como implantar um servidor Kafka
- Conectando Hadoop e Kafka
- Executando análise SQL em HDFS e dados de streaming
Leia: Ideias e tópicos de projetos de Big Data
9. Solução ETL de streaming
Como o título indica, esta atribuição trata da construção e implementação de tarefas e pipelines Extract Transform Load (ETL) . O ambiente Hadoop contém utilitários que cuidam da análise Source-Sink. Essas são situações em que você precisa capturar dados de streaming e armazená-los em algum lugar. Dê uma olhada nas ferramentas abaixo.
- Kudu
- HDFS
- HBase
- Colmeia
10. Mineração de texto usando Hadoop
As tecnologias Hadoop podem ser implantadas para resumir análises de produtos e realizar análises de sentimentos. As classificações de produtos fornecidas pelos clientes podem ser classificadas em Bom, Neutro ou Ruim. Além disso, você pode trazer gírias sob a alçada de seu projeto de mineração de opinião e personalizar a solução de acordo com os requisitos do cliente. Aqui está uma breve visão geral do modus operandi:
- Use um shell e uma linguagem de comando para recuperar dados HTML
- Armazenar dados em HDFS
- Pré-processar dados no Hadoop usando PySpark
- Use um assistente SQL (por exemplo, Hue) para consulta inicial
- Visualize dados usando o Tableau
11. Análise de fala
O Hadoop abre caminho para análises de fala automatizadas e precisas. Através deste projeto, você pode mostrar a integração telefone-computador empregada em um aplicativo de call center. Os registros de chamadas podem ser sinalizados, classificados e analisados posteriormente para obter informações valiosas. Uma combinação de HDFS, MapReduce e Hive funciona melhor para execuções em grande escala. Os Call Centers Kisan que operam em vários distritos na Índia formam um caso de uso proeminente.
12. Análise de tendências de weblogs
Você pode projetar um sistema de análise de log capaz de lidar com quantidades colossais de arquivos de log de forma confiável. Um programa como esse minimizaria o tempo de resposta para consultas. Funcionaria apresentando as tendências de atividade dos usuários com base em sessões de navegação, páginas da web mais visitadas, palavras-chave de tendências e assim por diante.
Leia também: Como se tornar um administrador do Hadoop
Conclusão
Com isso, cobrimos as principais ideias de projetos do Hadoop . Você pode adotar uma abordagem prática para aprender sobre os diferentes aspectos da plataforma Hadoop e se tornar um profissional no processamento de big data!
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