7 projetos interessantes de Big Data que você precisa observar

Big Data é a palavra de ordem hoje. Quando aproveitado com sabedoria, o Big Data tem o potencial de transformar drasticamente as organizações para melhor. E a onda de mudanças já começou – Big Data está mudando rapidamente o setor de TI e negócios, o setor de saúde, bem como a academia. No entanto, a chave para aproveitar todo o potencial do Big Data é o software de código aberto (OSS). Desde que o Apache Hadoop, o primeiro projeto de Big Data engenhoso veio à tona, ele lançou as bases para outros projetos inovadores de Big Data.

De acordo com a pesquisa da Black Duck Software e da North Bridge , quase 90% dos entrevistados afirmam que confiam em projetos de Big Data de código aberto para facilitar “melhor eficiência, inovação e interoperabilidade”. Mas o mais importante é que isso lhes oferece “liberdade do aprisionamento do fornecedor; características competitivas e capacidades técnicas; capacidade de personalizar; e qualidade geral.”

Agora, vamos conferir alguns dos melhores projetos de Big Data de código aberto que estão permitindo que as organizações não apenas melhorem seu funcionamento geral, mas também melhorem seu aspecto de resposta ao cliente.

1. Índice

   Apache Beam

Este projeto de Big Data de código aberto derivou seu nome dos dois processos de Big Data – Batch e Stream. Assim, o Apache Beam permite integrar simultaneamente dados em lote e streaming em uma única plataforma unificada.

Ao trabalhar com o Beam, você precisa criar um pipeline de dados e optar por executá-lo em sua estrutura de processamento preferida. O pipeline de dados é flexível e portátil, eliminando assim a necessidade de projetar pipelines de dados separados sempre que você desejar escolher uma estrutura de processamento diferente. Seja em lote ou streaming de dados, um único pipeline de dados pode ser reutilizado várias vezes.

2. Apache Airflow

Um projeto de Big Data de código aberto do Airbnb, o Airflow foi especialmente projetado para automatizar, organizar e otimizar projetos e processos por meio de agendamento inteligente de pipelines Beam. Ele permite agendar e monitorar pipelines de dados como gráficos acíclicos direcionados (DAGs).
O Airflow agenda as tarefas em uma matriz e as executa de acordo com sua dependência. O melhor recurso do Airflow provavelmente são os utilitários avançados de linhas de comando que tornam tarefas complexas em DAGs muito mais convenientes. Como a configuração do Airflow é executada em códigos Python, ela oferece uma experiência de usuário muito dinâmica.

3. Apache Spark

O Spark é uma das escolhas mais populares de organizações em todo o mundo para computação em cluster. Este projeto de Big Data está equipado com um escalonador DAG de última geração, um mecanismo de execução e um otimizador de consulta, o Spark permite um processamento de dados super rápido. Você pode executar o Spark no Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes ou na nuvem para coletar dados de diversas fontes.
Ele foi otimizado ainda mais para facilitar a análise interativa de streaming, onde você pode analisar conjuntos de dados históricos massivos complementados com dados ao vivo para tomar decisões em tempo real. Criar aplicativos paralelos agora é mais fácil do que nunca com os 80 operadores de alto nível do Spark que permitem codificar interativamente em Java, Scala, Python, R e SQL. Além disso, também inclui uma impressionante pilha de bibliotecas, como DataFrames, MLlib, GraphX ​​e Spark Streaming.

4. Apache Zeppelin

Outro projeto inventivo de Big Data, o Apache Zeppelin, foi criado no NFLabs na Coreia do Sul. O Zeppelin foi desenvolvido principalmente para fornecer a infraestrutura web de front-end para o Spark. Com base em uma abordagem baseada em notebook, o Zeppelin permite que os usuários interajam perfeitamente com aplicativos Spark para ingestão de dados, exploração de dados e visualização de dados. Portanto, você não precisa criar módulos ou plug-ins separados para aplicativos Spark ao usar o Zeppelin.

O Apache Zeppelin Interpreter é provavelmente o recurso mais impressionante deste projeto de Big Data. Ele permite que você conecte qualquer back-end de processamento de dados ao Zeppelin. O interpretador Zeppelin é compatível com Spark, Python, JDBC, Markdown e Shell.

5. Apache Cassandra

Se você procura um banco de dados escalável e de alto desempenho, o Cassandra é a escolha ideal para você. O que o torna um dos melhores OSS são seus recursos de escalabilidade linear e tolerância a falhas que permitem replicar dados em vários nós, substituindo simultaneamente nós defeituosos, sem desligar nada!

No Cassandra, todos os nós em um cluster são idênticos e tolerantes a falhas. Assim, você nunca precisa se preocupar com a perda de dados, mesmo que um data center inteiro falhe. Ele é ainda mais otimizado com complementos como Hinted Handoff e Read Repair, que aprimoram o rendimento de leitura e gravação à medida que novas máquinas são adicionadas à estrutura existente.

6. TensorFlow

O TensorFlow foi criado por pesquisadores e engenheiros do Google Brain para oferecer suporte a ML e aprendizado profundo. Ele foi projetado como uma biblioteca OSS para fornecer computação numérica flexível e de alto desempenho em uma variedade de plataformas como CPU, GPU e TPU, para citar algumas.
A versatilidade e a flexibilidade do TensorFlow também permitem que você experimente muitos novos algoritmos de ML, abrindo assim as portas para novas possibilidades de aprendizado de máquina. Magnatas da indústria como Google, Intel, eBay, DeepMind, Uber e Airbnb estão usando com sucesso o TensorFlow para inovar e melhorar constantemente a experiência do cliente.

7. Kubernetes

É um sistema de suporte a operações desenvolvido para dimensionamento, implantação e gerenciamento de aplicativos de contêiner. Ele divide os contêineres dentro de um aplicativo em pequenas unidades para facilitar a exploração e o gerenciamento.
O Kubernetes permite que você aproveite infraestruturas de nuvem híbrida ou pública para obter dados e mover cargas de trabalho sem problemas. Ele organiza automaticamente os contêineres de acordo com suas dependências, misturando cuidadosamente as cargas de trabalho principais e de melhor esforço em uma ordem que aumenta a utilização de seus recursos de dados. Além disso, o Kubernetes é autorrecuperável – ele detecta e elimina os nós que não respondem e substitui e reagenda os contêineres quando um nó falha.

Esses projetos de Big Data têm um enorme potencial para ajudar as empresas a "reinventar a roda" e promover a inovação. À medida que continuamos a fazer mais progressos em Big Data, esperamos que mais projetos de Big Data com recursos apareçam no futuro, abrindo novos caminhos de exploração. No entanto, apenas usar esses projetos de Big Data não é suficiente.

Assista ao vídeo do youtube.
Você deve se esforçar para se tornar um membro ativo da comunidade OSS, contribuindo com suas próprias descobertas e progressos tecnológicos para a plataforma, para que outros também possam se beneficiar de você.
Como colocado por Jean-Baptiste Onofre :

“É um ganha-ganha. Você contribui upstream para o projeto para que outros se beneficiem do seu trabalho, mas sua empresa também se beneficia do trabalho deles. Isso significa mais feedback, mais novos recursos, mais problemas potencialmente corrigidos.”

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