Топ-4 интересных проекта по работе с большими данными на GitHub для начинающих [2022]
Опубликовано: 2021-01-06В течение многих лет GitHub был непосредственным онлайн-сообществом разработчиков и технических специалистов, которые придумывали готовые проекты по всем вертикалям, предоставляли дорожные карты для решения множества проблем и т. д. Сегодня GitHub стал огромным онлайн-хранилищем для сообщество больших данных; это отличный способ отточить технические навыки. В настоящее время самой большой проблемой индустрии больших данных является явный динамизм рынка и его требований.
Поэтому, если вы хотите получить хороший старт и стать отличительной чертой, на GitHub есть несколько проектов по работе с большими данными, которые могут работать в самый раз. Эти проекты известны своим характерным использованием данных с открытым исходным кодом и реализацией в реальной жизни, которую можно взять как есть или настроить в соответствии с целями вашего проекта. Если базы данных NoSQL, такие как MongoDB, Cassandra, были вашей сильной стороной, поработайте над основами управления кластером Hadoop, методами потоковой обработки и распределенными вычислениями.
Дело в том, что большие данные — одна из самых многообещающих отраслей в настоящее время, поскольку люди начинают осознавать тот факт, что анализ данных может способствовать устойчивости в ближайшие годы, если все сделано правильно. Каким бы требовательным это ни было, для специалиста по работе с большими данными/наукой о данных начало работы с проектами Hadoop на GitHub может стать отличным способом роста в соответствии с отраслевыми требованиями и закрепления базовых знаний. В этом посте мы будем освещать такие проекты больших данных на GitHub:
Читайте: 6 лучших проектов искусственного интеллекта в Github, которые вы должны проверить сейчас
Оглавление
Проекты больших данных в GitHub
1. Профилирование панд
Проект профилирования pandas направлен на создание отчетов о профилировании HTML и расширение объектов pandas DataFrame, поскольку основная функция df.describe() не подходит для глубоко укоренившегося анализа данных. Он использует машинное обучение и фрейм данных pandas для поиска уникальных, коррелированных переменных и быстрого анализа данных.
Сгенерированный отчет будет в формате HTML, и здесь он будет вычислять данные, используя гистограмму, матрицы Спирмена, Пирсона и Кендалла, чтобы разбить массивные наборы данных на значимые единицы. Он поддерживает логические, числовые, датовые, категориальные, URL-адреса, пути, файлы и типы абстракции изображений в качестве эффективного метода анализа данных.
2. Процессор механизма правил NiFi
Apache NiFi, также известный как NiagraFiles, известен автоматизацией потока данных между различными программными системами. Этот проект предназначен для применения предопределенных правил к данным для оптимизации потока данных.
Он использует Drools — решение системы управления бизнес-правилами (BRMS) , которое, как известно, предоставляет базовый механизм бизнес-правил (BRE) , платформу управления веб-разработками и правилами (Drools Workbench) и подключаемый модуль Eclipse IDE. Участники — Matrix BI Limited — разработали уникальные правила, полностью написанные на Java, что делает его удобным проектом для работы с большими данными на GitHub.
Читайте: Лучшие проекты по работе с большими данными
3. TDengine
Этот проект является одним из тех, которые полностью посвящены Интернету вещей (IoT) и приложениям на основе IoT. Он вращается вокруг создания интерфейса больших данных с открытым исходным кодом, запрограммированного для всей ИТ-инфраструктуры, чтобы отслеживать ее в 10 раз быстрее, чем любой другой консорциум. Он также будет оснащен кэшированием данных, обработкой потока данных, организацией очередей сообщений для уменьшения сложности данных и многим другим.
Многообещающий прорыв в области баз данных, эта платформа может извлекать более десяти миллионов точек данных всего за секунду — без какой-либо интеграции с каким-либо другим программным обеспечением, таким как Kafka, Spark или Redis. Собранные данные также могут быть проанализированы с точки зрения времени, нескольких временных потоков или того и другого. Фреймворки, такие как Python, R, Matlab, поддерживают эту мощную базу данных, которую в остальном довольно легко установить с помощью набора нескольких инструментов, таких как Ubuntu, Centos 7, Fedora и т. д.
4. Сборка Apache Hudi из исходного кода
Этот проект может стать благословением для тех, кто ищет более быструю индексацию данных, публикацию и управление данными без каких-либо ограничений. Apache Hudi (имеется в виду Hadoop Upserts Deletes и Incrementals) может сэкономить вам много времени, беспокойства и работы, так как он заботится о хранении и обработке массивов аналитических наборов данных в DFS.
В целом Hudi совместим с тремя разными типами запросов:
- Запросы моментальных снимков могут предоставлять запросы моментальных снимков на основе данных в реальном времени с расположением данных на основе столбцов и строк.
- Инкрементный запрос может помочь выделить поток изменений, если данные были вставлены или обновлены в прошлом периоде.
- Запрос, оптимизированный для чтения, может предоставить вам все сведения о производительности запросов моментальных снимков с любым хранилищем на основе столбцов, таким как Parquet.
Читайте также: Разница между наукой о данных и большими данными
Заключение
Вы можете собрать Apache Hudi со Scala как с модулем spark-avo, так и без него, если вы используете профиль spark-shade-unbundle-avro. Вам также понадобится Unix-подобная система, такая как Linux или Mac OS X, Java 8, Git и Maven.
Как мы уже обсуждали в этой статье, видение больших данных прошло долгий путь, и впереди еще предстоит охватить обширную территорию. С такой скоростью прогресса мы можем надеяться, что в ближайшие годы большие данные окажут существенное влияние на все вертикали.
Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.
Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.
