12 idei și subiecte interesante pentru proiecte Hadoop pentru începători [2022]
Publicat: 2021-01-05Cuprins
Idei și subiecte pentru proiecte Hadoop
Astăzi, tehnologiile big data alimentează diverse sectoare, de la bancar și finanțe, IT și telecomunicații, la producție, operațiuni și logistică. Majoritatea ideilor de proiecte Hadoop de acolo se concentrează pe îmbunătățirea capacităților de stocare și analiză a datelor. Cu cadrele Apache Hadoop, întreprinderile moderne pot minimiza cerințele hardware și pot dezvolta aplicații distribuite de înaltă performanță.
Citiți: Apache Spark vs Hadoop Mapreduce
Vă prezentăm Hadoop
Hadoop este o bibliotecă de software concepută de Apache Foundation pentru a permite stocarea distribuită și procesarea unor volume masive de calcule și seturi de date. Acest serviciu open-source acceptă calculul local, iar stocarea poate face față defecțiunilor sau defecțiunilor la nivelul aplicației în sine. Utilizează modelul de programare MapReduce pentru a aduce beneficiile scalabilității, fiabilității și rentabilității în gestionarea clusterelor mari și a rețelelor de calculatoare.
De ce proiecte Hadoop
Apache Hadoop oferă o gamă largă de soluții și utilități standard care furnizează analize cu randament ridicat, gestionarea resurselor clusterului și procesarea paralelă a seturilor de date. Iată câteva dintre modulele suportate de software:
- Hadoop MapReduce
- Sistemul de fișiere distribuit Hadoop sau HDFS
- Hadoop YARN
Rețineți că companii de tehnologie precum Amazon Web Services, IBM Research, Microsoft, Hortonworks și multe altele implementează Hadoop pentru o varietate de scopuri. Este un întreg ecosistem plin cu funcții care permit utilizatorilor să achiziționeze, să organizeze, să proceseze, să analizeze și să vizualizeze date. Deci, haideți să explorăm instrumentele sistemului printr-un set de exerciții.
Idei de proiecte Hadoop pentru începători
1. Proiect de migrare a datelor
Înainte de a intra în detalii, mai întâi să înțelegem de ce ați dori să vă migrați datele în ecosistemul Hadoop.
Managerii actuali pun accent pe utilizarea instrumentelor tehnologice care asistă și îmbunătățesc luarea deciziilor în medii dinamice de piață. În timp ce software-ul vechi, cum ar fi un sistem de gestionare a bazelor de date relaționale (RDBMS) , ajută la stocarea și gestionarea datelor pentru analiza afacerii, ele reprezintă o limitare atunci când este implicată o cantitate mai substanțială de date.
Devine o provocare să modificați tabele și să găzduiți datele mari cu astfel de competențe tradiționale, ceea ce afectează și mai mult performanța bazei de date de producție. În astfel de condiții, organizațiile inteligente preferă seturile de instrumente oferite de Hadoop. Hardware-ul său puternic de bază poate capta în mod semnificativ informații pentru grupuri masive de date. Acest lucru este valabil mai ales pentru operațiuni precum procesarea analitică online sau OLAP.
Acum, să vedem cum puteți migra datele RDBMS către Hadoop HDFS.
Puteți utiliza Apache Sqoop ca strat intermediar pentru a importa date dintr-un MySQL în sistemul Hadoop și, de asemenea, pentru a exporta date din HDFS în alte baze de date relaționale. Sqoop vine cu integrarea de securitate Kerberos și suport pentru Accumulo. Alternativ, puteți utiliza modulul Apache Spark SQL dacă doriți să lucrați cu date structurate. Motorul său de procesare rapid și unificat poate executa interogări interactive și transmite date cu ușurință.
2. Integrarea datelor corporative
Când organizațiile înlocuiesc pentru prima dată centrele de date centralizate cu sisteme dispersate și descentralizate, uneori ajung să utilizeze tehnologii separate pentru diferite locații geografice. Dar când vine vorba de analiză, are sens ca aceștia să dorească să consolideze datele din mai multe sisteme eterogene (adesea de la diferiți furnizori). Și aici vine resursa de întreprindere Apache Hadoop cu arhitectura sa modulară.
De exemplu, instrumentul său special de integrare a datelor, Qlick (Attunity), îi ajută pe utilizatori să configureze și să execute lucrări de migrare printr-o interfață grafică drag-and-drop. În plus, vă puteți reîmprospăta lacurile de date Hadoop fără a împiedica sistemele sursă.
Consultați: Idei și subiecte de proiecte Java pentru începători
3. Un caz de utilizare pentru scalabilitate
Stivele de date în creștere înseamnă timpi de procesare mai lenți, ceea ce împiedică procedura de regăsire a informațiilor. Deci, puteți face un studiu bazat pe activități pentru a dezvălui modul în care Hadoop poate rezolva această problemă.
Apache Spark — care rulează peste cadrul Hadoop pentru a procesa simultan joburile MapReduce — asigură operațiuni eficiente de scalabilitate. Această abordare bazată pe Spark vă poate ajuta să obțineți o etapă interactivă pentru procesarea interogărilor aproape în timp real. De asemenea, puteți implementa funcția tradițională MapReduce dacă abia începeți cu Hadoop.
4. Găzduire în cloud
Pe lângă găzduirea datelor pe servere de la fața locului, Hadoop este la fel de expert în implementarea cloud. Cadrul bazat pe Java poate manipula datele stocate în cloud, care este accesibil prin internet. Serverele cloud nu pot gestiona singure datele mari fără o instalare Hadoop. Puteți demonstra această interacțiune Cloud-Hadoop în proiectul dvs. și puteți discuta despre avantajele găzduirii în cloud față de achizițiile fizice.
5. Predicție link pentru site-urile de social media
Aplicația Hadoop se extinde și la domenii dinamice, cum ar fi analiza rețelelor sociale. În astfel de scenarii avansate în care variabilele au relații și interacțiuni multiple, avem nevoie de algoritmi pentru a prezice ce noduri ar putea fi conectate. Rețelele sociale sunt un depozit de link-uri și intrări, cum ar fi vârsta, locația, școlile frecventate, ocupația etc. Aceste informații pot fi folosite pentru a sugera pagini și prieteni utilizatorilor prin intermediul analizei grafice. Acest proces ar presupune următorii pași:
- Stocarea nodurilor/marginilor în HBase
- Agregarea datelor relevante
- Returnarea și stocarea rezultatelor intermediare înapoi la HBase
- Colectarea și procesarea datelor paralele într-un sistem distribuit (Hadoop)
- Gruparea rețelei folosind k-means sau implementări MapReduce
Puteți urma o metodă similară pentru a crea un predictor de anomalii pentru firmele de servicii financiare. O astfel de aplicație ar fi echipată pentru a detecta ce tipuri de potențiale fraude ar putea comite anumiți clienți.
6. Aplicatie analiza documentelor
Cu ajutorul Hadoop și Mahout, puteți obține o infrastructură integrată pentru analiza documentelor. Platforma Apache Pig se potrivește nevoilor, cu stratul său de limbaj, pentru executarea joburilor Hadoop în MapReduce și realizarea unei abstractizări de nivel superior. Puteți utiliza apoi o măsurătoare de distanță pentru a clasifica documentele în operațiunile de căutare text.
7. Analitică specializată
Puteți selecta un subiect de proiect care se adresează nevoilor unice ale unui anumit sector. De exemplu, puteți aplica Hadoop în industria bancară și financiară pentru următoarele sarcini:
- Stocare distribuită pentru atenuarea riscurilor sau conformarea cu reglementările
- Analiza serii temporale
- Calculul riscului de lichiditate
- Simulări Monte Carlo
Hadoop facilitează extragerea datelor relevante din depozite, astfel încât să puteți efectua o analiză orientată către probleme. Anterior, când pachetele proprietare erau norma, analiza specializată a suferit provocări legate de scalare și seturi limitate de caracteristici.
8. Analize de streaming
În era digitală cu ritm rapid, companiile bazate pe date nu își pot permite să aștepte analize periodice. Streaming analytics înseamnă efectuarea de acțiuni în loturi sau într-o manieră ciclică. Aplicațiile de securitate folosesc această tehnică pentru a urmări și semnaliza atacurile cibernetice și încercările de hacking.
În cazul unei bănci mici, o simplă combinație de cod Oracle și VB ar putea rula un job pentru a raporta anomalii și a declanșa acțiuni adecvate. Dar o instituție financiară la nivel de stat ar avea nevoie de capabilități mai puternice, cum ar fi cele oferite de Hadoop. Am subliniat mecanismul pas cu pas după cum urmează:
- Lansarea unui cluster Hadoop
- Implementarea unui server Kafka
- Conectând Hadoop și Kafka
- Efectuarea analizei SQL pe HDFS și date în flux
Citiți: Idei și subiecte pentru proiecte de date mari
9. Soluție ETL de streaming
După cum indică titlul, această sarcină se referă la construirea și implementarea sarcinilor și conductelor ETL (Extract Transform Load) . Mediul Hadoop conține utilități care se ocupă de analiza Source-Sink. Acestea sunt situații în care trebuie să capturați date în flux și, de asemenea, să le depozitați undeva. Aruncă o privire la instrumentele de mai jos.
- Kudu
- HDFS
- HBase
- Stup
10. Exploatarea textului folosind Hadoop
Tehnologiile Hadoop pot fi implementate pentru a rezuma recenziile produselor și pentru a efectua o analiză a sentimentelor. Evaluările produselor oferite de clienți pot fi clasificate în Bine, Neutre sau Rău. În plus, puteți aduce argourile în sfera proiectului dvs. de extragere a opiniilor și puteți personaliza soluția în funcție de cerințele clientului. Iată o scurtă prezentare generală a modus operandi:
- Utilizați un limbaj shell și de comandă pentru a prelua date HTML
- Stocați datele în HDFS
- Preprocesează datele în Hadoop folosind PySpark
- Utilizați un asistent SQL (de exemplu, Hue) pentru interogarea inițială
- Vizualizați datele folosind Tableau
11. Analiza vorbirii
Hadoop deschide calea pentru analiza automată și precisă a vorbirii. Prin acest proiect, puteți prezenta integrarea telefon-calculator folosită într-o aplicație de call center. Înregistrările apelurilor pot fi semnalate, sortate și analizate ulterior pentru a obține informații valoroase. O combinație de combinație HDFS, MapReduce și Hive funcționează cel mai bine pentru execuții la scară largă. Centrele de apel Kisan care operează în mai multe districte din India formează un caz de utilizare proeminent.
12. Analiza tendințelor weblog-urilor
Puteți proiecta un sistem de analiză a jurnalelor capabil să gestioneze cantități colosale de fișiere jurnal în mod fiabil. Un astfel de program ar minimiza timpul de răspuns la interogări. Ar funcționa prin prezentarea tendințelor de activitate ale utilizatorilor pe baza sesiunilor de navigare, a paginilor web cele mai vizitate, a cuvintelor cheie în tendințe și așa mai departe.
Citește și: Cum să devii administrator Hadoop
Concluzie
Cu aceasta, am acoperit cele mai bune idei de proiecte Hadoop . Puteți adopta o abordare practică pentru a afla despre diferitele aspecte ale platformei Hadoop și pentru a deveni un profesionist în analiza datelor mari!
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.
