12 интересных идей и тем для проектов Hadoop для начинающих [2022]
Опубликовано: 2021-01-05Оглавление
Идеи и темы проекта Hadoop
Сегодня технологии больших данных используются в различных секторах, от банковского дела и финансов, информационных технологий и телекоммуникаций до производства, операций и логистики. Большинство идей проекта Hadoop сосредоточены на улучшении возможностей хранения и анализа данных. Благодаря платформам Apache Hadoop современные предприятия могут минимизировать требования к оборудованию и разрабатывать высокопроизводительные распределенные приложения.
Читайте: Apache Spark против Hadoop Mapreduce
Знакомство с Hadoop
Hadoop — это программная библиотека, разработанная Apache Foundation для обеспечения распределенного хранения и обработки огромных объемов вычислений и наборов данных. Эта служба с открытым исходным кодом поддерживает локальные вычисления, а хранилище может устранять сбои или сбои на самом прикладном уровне. Он использует модель программирования MapReduce, чтобы обеспечить масштабируемость, надежность и экономичность управления большими кластерами и компьютерными сетями.
Почему проекты Hadoop
Apache Hadoop предлагает широкий спектр решений и стандартных утилит, обеспечивающих высокопроизводительный анализ, управление ресурсами кластера и параллельную обработку наборов данных. Вот некоторые из модулей, поддерживаемых программным обеспечением:
- Hadoop MapReduce
- Распределенная файловая система Hadoop или HDFS
- пряжа Hadoop
Обратите внимание, что такие технологические компании, как Amazon Web Services, IBM Research, Microsoft, Hortonworks и многие другие, используют Hadoop для самых разных целей. Это целая экосистема, наполненная функциями, которые позволяют пользователям собирать, систематизировать, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные. Итак, давайте изучим инструменты системы с помощью набора упражнений.
Идеи проекта Hadoop для начинающих
1. Проект переноса данных
Прежде чем мы углубимся в детали, давайте сначала поймем, почему вы хотите перенести свои данные в экосистему Hadoop.
Современные менеджеры уделяют особое внимание использованию технологических инструментов, которые помогают и улучшают процесс принятия решений в динамичной рыночной среде. Хотя устаревшее программное обеспечение, такое как система управления реляционными базами данных (RDBMS) , помогает хранить и управлять данными для бизнес-анализа, оно накладывает ограничения, когда речь идет о более значительном объеме данных.
Становится сложно изменять таблицы и размещать большие данные с такими традиционными компетенциями, что еще больше влияет на производительность рабочей базы данных. В таких условиях умные организации предпочитают наборы инструментов, предлагаемые Hadoop. Его мощное общедоступное оборудование может в значительной степени собирать ценные сведения для огромных пулов данных. Это особенно верно для таких операций, как оперативная аналитическая обработка или OLAP.
Теперь давайте посмотрим, как вы можете перенести данные СУБД в Hadoop HDFS.
Вы можете использовать Apache Sqoop в качестве промежуточного уровня для импорта данных из MySQL в систему Hadoop, а также для экспорта данных из HDFS в другие реляционные базы данных. Sqoop поставляется с интеграцией безопасности Kerberos и поддержкой Accumulo. Кроме того, вы можете использовать модуль Apache Spark SQL, если хотите работать со структурированными данными. Его быстрый и унифицированный механизм обработки может с легкостью выполнять интерактивные запросы и потоковую передачу данных.
2. Интеграция корпоративных данных
Когда организации впервые заменяют централизованные центры обработки данных рассредоточенными и децентрализованными системами, иногда им приходится использовать отдельные технологии для разных географических точек. Но когда дело доходит до аналитики, для них имеет смысл консолидировать данные из нескольких разнородных систем (часто от разных поставщиков). А вот и корпоративный ресурс Apache Hadoop с его модульной архитектурой.
Например, его специально созданный инструмент интеграции данных Qlick (Attunity) помогает пользователям настраивать и выполнять задания миграции с помощью графического интерфейса с перетаскиванием. Кроме того, вы можете обновить свои озера данных Hadoop, не мешая исходным системам.
Ознакомьтесь с: Идеи и темы проектов Java для начинающих
3. Пример использования масштабируемости
Растущие стеки данных означают более медленное время обработки, что затрудняет процедуру поиска информации. Итак, вы можете провести исследование, основанное на действиях, чтобы выяснить, как Hadoop может справиться с этой проблемой.
Apache Spark, работающий поверх платформы Hadoop для одновременной обработки заданий MapReduce, обеспечивает эффективную масштабируемость операций. Этот подход на основе Spark может помочь вам получить интерактивную стадию для обработки запросов почти в реальном времени. Вы также можете реализовать традиционную функцию MapReduce, если вы только начинаете работать с Hadoop.
4. Облачный хостинг
Помимо размещения данных на локальных серверах, Hadoop в равной степени подходит для развертывания в облаке. Платформа на основе Java может манипулировать данными, хранящимися в облаке, доступном через Интернет. Облачные серверы не могут самостоятельно управлять большими данными без установки Hadoop. Вы можете продемонстрировать это взаимодействие Cloud-Hadoop в своем проекте и обсудить преимущества облачного хостинга по сравнению с физическими закупками.
5. Предсказание ссылок для сайтов социальных сетей
Применение Hadoop также распространяется на динамические области, такие как анализ социальных сетей. В таких сложных сценариях, где переменные имеют несколько отношений и взаимодействий, нам нужны алгоритмы, чтобы предсказать, какие узлы могут быть связаны. Социальные сети — это хранилище ссылок и входных данных, таких как возраст, местоположение, посещаемые школы, профессия и т. д. Эта информация может использоваться для предложения страниц и друзей пользователям с помощью графического анализа. Этот процесс будет включать следующие этапы:
- Хранение узлов/ребер в HBase
- Объединение соответствующих данных
- Возврат и сохранение промежуточных результатов обратно в HBase
- Сбор и обработка параллельных данных в распределенной системе (Hadoop)
- Кластеризация сети с использованием k-means или реализаций MapReduce
Вы можете следовать аналогичному методу, чтобы создать предиктор аномалий для фирм, предоставляющих финансовые услуги. Такое приложение будет оборудовано для определения того, какие виды потенциального мошенничества могут совершить конкретные клиенты.
6. Приложение для анализа документов
С помощью Hadoop и Mahout вы можете получить интегрированную инфраструктуру для анализа документов. Платформа Apache Pig благодаря своему языковому уровню соответствует потребностям выполнения заданий Hadoop в MapReduce и достижения более высокого уровня абстракции. Затем вы можете использовать метрику расстояния для ранжирования документов в операциях текстового поиска.
7. Специализированная аналитика
Вы можете выбрать тему проекта, отвечающую уникальным потребностям конкретного сектора. Например, вы можете применять Hadoop в банковской и финансовой сфере для решения следующих задач:
- Распределенное хранилище для снижения рисков или соответствия нормативным требованиям
- Анализ временных рядов
- Расчет риска ликвидности
- Моделирование Монте-Карло
Hadoop облегчает извлечение соответствующих данных из хранилищ, чтобы вы могли выполнять проблемно-ориентированный анализ. Раньше, когда проприетарные пакеты были нормой, специализированная аналитика сталкивалась с проблемами, связанными с масштабированием и ограниченным набором функций.
8. Потоковая аналитика
В быстро развивающуюся цифровую эпоху предприятия, работающие с данными, не могут позволить себе ждать периодической аналитики. Потоковая аналитика означает выполнение действий пакетами или циклически. Приложения безопасности используют эту технику для отслеживания и пометки кибератак и попыток взлома.
В случае небольшого банка простая комбинация кода Oracle и VB может запустить задание, чтобы сообщить об отклонениях и инициировать соответствующие действия. Но государственному финансовому учреждению потребуются более мощные возможности, такие как те, которые обслуживает Hadoop. Мы описали пошаговый механизм следующим образом:
- Запуск кластера Hadoop
- Развертывание сервера Kafka
- Соединение Hadoop и Kafka
- Выполнение анализа SQL через HDFS и потоковые данные
Читайте: Идеи и темы для проектов больших данных
9. Потоковое ETL-решение
Как видно из названия, это задание посвящено созданию и реализации задач и конвейеров извлечения, преобразования, загрузки (ETL) . Среда Hadoop содержит утилиты, обеспечивающие аналитику Source-Sink. Это ситуации, когда вам нужно захватить потоковые данные, а также где-то их хранить. Взгляните на инструменты ниже.
- Куду
- HDFS
- HBase
- Улей
10. Интеллектуальный анализ текста с помощью Hadoop
Технологии Hadoop можно использовать для подведения итогов обзоров продуктов и проведения анализа настроений. Оценки продуктов, данные покупателями, могут быть классифицированы как хорошие, нейтральные или плохие. Кроме того, вы можете использовать сленг в рамках своего проекта по анализу мнений и настроить решение в соответствии с требованиями клиента. Вот краткий обзор modus operandi:
- Используйте оболочку и язык команд для извлечения данных HTML
- Хранить данные в HDFS
- Предварительно обработать данные в Hadoop с помощью PySpark.
- Используйте помощник SQL (например, Hue) для начального запроса
- Визуализируйте данные с помощью Tableau
11. Анализ речи
Hadoop прокладывает путь к автоматизированной и точной речевой аналитике. В рамках этого проекта вы можете продемонстрировать интеграцию телефона и компьютера, используемую в приложении колл-центра. Записи звонков можно помечать, сортировать и позже анализировать для получения ценной информации. Комбинация HDFS, MapReduce и Hive лучше всего подходит для крупномасштабных операций. Колл-центры Kisan, работающие в нескольких районах Индии, представляют собой видный вариант использования.
12. Анализ трендов блогов
Вы можете разработать систему анализа журналов, способную надежно обрабатывать огромное количество файлов журналов. Такая программа минимизирует время ответа на запросы. Он будет работать, представляя тенденции активности пользователей на основе сеансов просмотра, наиболее посещаемых веб-страниц, популярных ключевых слов и так далее.
Читайте также: Как стать администратором Hadoop
Заключение
На этом мы рассмотрели основные идеи проекта Hadoop . Вы можете применить практический подход, чтобы узнать о различных аспектах платформы Hadoop и стать профессионалом в обработке больших данных!
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.
