Top 4 proiecte interesante de date mari în GitHub pentru începători [2022]
Publicat: 2021-01-06De ani de zile, GitHub a fost o comunitate online de dezvoltatori și tehnicieni care vin cu proiecte gata de fabricație în toate verticalele, oferă foi de parcurs pentru mai multe probleme etc. Astăzi, GitHub a devenit acest depozit online masiv pentru comunitatea de date mari; este o modalitate excelentă de a perfecționa abilitățile tehnice. În prezent, cea mai mare provocare a industriei de date mari este dinamismul absolut al pieței și cerințele acesteia.
Prin urmare, dacă doriți să obțineți un avans bun pentru a vă stabili ca un diferențiator, există mai multe proiecte de date mari pe GitHub care pot funcționa corect. Aceste proiecte sunt cunoscute pentru utilizarea semnăturii de date open-source și implementarea în viața reală, care pot fi luate așa cum sunt sau ajustate în funcție de obiectivele proiectului dumneavoastră. Dacă bazele de date NoSQL precum MongoDB, Cassandra au fost punctul tău forte, lucrează la elementele fundamentale ale managementului Hadoop Cluster, tehnicile de procesare a fluxului și calculul distribuit.
Ideea este că Big Data este una dintre cele mai promițătoare industrii ale vremurilor actuale, deoarece oamenii se trezesc cu faptul că analiza datelor poate promova sustenabilitatea în următorii ani, atunci când este făcută corect. Oricât de solicitant este, pentru un profesionist în domeniul big data/științei datelor, începerea cu proiecte Hadoop pe GitHub poate fi o modalitate excelentă de a crește împreună cu cerințele industriei și de a dezvolta o fortăreață peste elementele de bază. În această postare, am acoperi astfel de proiecte de date mari pe GitHub până acum:
Citiți: Top 6 proiecte AI în Github pe care ar trebui să le verificați acum
Cuprins
Proiecte de date mari în GitHub
1. Profilarea pandalor
Proiectul de profilare Pandas își propune să creeze rapoarte de profilare HTML și să extindă obiectele Pandas DataFrame, deoarece funcția primară df.describe() nu este adecvată pentru analiza datelor cu rădăcini adânci. Utilizează învățarea automată și cadrul de date panda pentru a găsi variabilele unice, corelate și analiza rapidă a datelor.
Raportul generat ar fi în format HTML și aici ar calcula datele folosind matrice Histogram, Spearman, Pearson și Kendall pentru a descompune seturile masive de date în unități semnificative. Acceptă tipurile de abstracție booleană, numerică, dată, categoric, URL, cale, fișier și imagine ca metodă eficientă de analiză a datelor.
2. Procesor NiFi Rule Engine
Apache NiFi, cunoscut și sub numele de NiagraFiles, este cunoscut pentru automatizarea fluxului de date între diferite sisteme software. Acest proiect este conceput pentru a aplica reguli predefinite asupra datelor pentru a eficientiza fluxul de date.
Utilizează Drools – o soluție Business Rules Management System (BRMS) despre care se știe că furnizează un motor de bază pentru reguli de afaceri (BRE) , o platformă de gestionare a regulilor web (Drools Workbench) și un plugin Eclipse IDE. Colaboratorii – Matrix BI Limited, au venit cu reguli unice scrise în întregime în Java, făcându-l un proiect de big data la îndemână pe GitHub.
Citiți: Top proiecte de date mari
3. TDengine
Acest proiect este unul dintre cele care se referă în întregime la Internetul lucrurilor (IoT) și la aplicațiile bazate pe IoT. Se învârte în jurul creării unei interfețe de date mari open-source programată pentru întreaga infrastructură IT pentru a o urmări de 10 ori mai rapid decât orice alt consorțiu. De asemenea, ar fi echipat cu stocarea în cache a datelor, procesarea fluxului de date, așteptarea mesajelor pentru scăderea complexității datelor și multe altele.
O descoperire promițătoare în domeniul bazelor de date, această platformă poate prelua peste zece milioane de puncte de date într-o secundă – fără nicio integrare a vreunui alt software precum Kafka, Spark sau Redis. Datele colectate pot fi analizate și în termeni de timp, fluxuri de timp multiple sau puțin din ambele. Framework-uri precum Python, R, Matlab alimentează această bază de date grea, care de altfel este destul de ușor de instalat cu setul de câteva instrumente precum Ubuntu, Centos 7, Fedora etc.
4. Construirea Apache Hudi din Sursă
Acest proiect poate fi o binecuvântare pentru cei care caută o indexare, publicare și gestionare a datelor mai rapide, fără nicio limită. Apache Hudi (adică Hadoop Upserts Deleters and Incrementals) vă poate economisi mult timp, îngrijorare și lucru după stocarea și manipularea seturilor de date analitice în bloc pe DFS.
În general, Hudi este compatibil cu trei tipuri diferite de interogări:
- Interogările instantanee pot furniza interogări instantanee bazate pe date în timp real, cu aranjament de date pe coloane și rânduri.
- O interogare incrementală poate ajuta la alocarea unui flux de modificări dacă datele sunt inserate sau actualizate în perioada trecută.
- Interogarea de citire optimizată vă poate oferi toate detaliile despre performanța interogării instantanee cu orice stocare bazată pe coloane, cum ar fi Parquet.
Citește și: Diferența dintre Data Science și Big Data
Concluzie
Puteți construi Apache Hudi cu Scala atât cu, cât și fără modulul spark-avo, atâta timp cât utilizați un profil spark-shade-unbundle-avro. De asemenea, veți avea nevoie de un sistem asemănător Unix, cum ar fi Linux sau Mac OS X, Java 8, Git și Maven.
După cum am discutat în acest articol, viziunea pentru datele mari a parcurs un drum lung și mai rămâne un teren vast de acoperit, în continuare. Cu această rată de progresie, putem spera că big data va face evoluții majore în toate verticalele în următorii ani.
Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.
Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.
