โครงการบิ๊กดาต้าที่น่าสนใจ 4 อันดับแรกใน GitHub สำหรับผู้เริ่มต้น [2022]
เผยแพร่แล้ว: 2021-01-06เป็นเวลาหลายปีแล้วที่ GitHub เป็นชุมชนออนไลน์ของนักพัฒนาและช่างเทคนิคที่คิดค้นโครงการที่พร้อมใช้งานทันทีในทุกกลุ่มธุรกิจ จัดทำแผนงานสำหรับปัญหาต่างๆ เป็นต้น วันนี้ GitHub ได้กลายเป็นที่เก็บข้อมูลออนไลน์ขนาดใหญ่สำหรับ ชุมชนข้อมูลขนาดใหญ่ นั่นเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการฝึกฝนทักษะทางเทคนิค ในปัจจุบัน ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของอุตสาหกรรมบิ๊กดาต้าคือความเปลี่ยนแปลงของตลาดและความต้องการของตลาด
ดังนั้น หากคุณต้องการเริ่มต้นที่ดีในการตั้งตัวเองเป็นผู้สร้างความแตกต่าง มีโครงการข้อมูลขนาดใหญ่หลายโครงการบน GitHub ที่สามารถทำงานได้อย่างถูกต้อง โปรเจ็กต์เหล่านี้เป็นที่รู้จักจากการใช้ลายเซ็นของข้อมูลโอเพ่นซอร์สและการนำไปใช้ในชีวิตจริง ซึ่งสามารถนำไปใช้ตามที่เป็นอยู่หรือปรับเปลี่ยนได้ตามวัตถุประสงค์ของโครงการของคุณ หากฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB Cassandra เป็นมือขวาของคุณ ทำงานกับพื้นฐานของการจัดการ Hadoop Cluster เทคนิคการประมวลผลสตรีม และการคำนวณแบบกระจาย
ประเด็นคือ Big Data เป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่มีแนวโน้มมากที่สุดในยุคปัจจุบัน เนื่องจากผู้คนต่างตื่นตัวกับความจริงที่ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถส่งเสริมความยั่งยืนในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าเมื่อทำถูกต้อง เมื่อมีความต้องการมากขึ้น สำหรับมืออาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลขนาดใหญ่ การเริ่มต้นโปรเจ็กต์ Hadoop บน GitHub อาจเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเติบโตไปพร้อมกับข้อกำหนดของอุตสาหกรรม และพัฒนาฐานที่มั่นเหนือพื้นฐาน ในโพสต์นี้ เราจะกล่าวถึงโครงการข้อมูลขนาดใหญ่บน GitHub จนถึงตอนนี้:
อ่าน: โครงการ AI 6 อันดับแรกใน Github ที่คุณควรตรวจสอบตอนนี้
สารบัญ
โครงการข้อมูลขนาดใหญ่ใน GitHub
1. การทำโปรไฟล์ของหมีแพนด้า
โปรเจ็กต์การทำโปรไฟล์แพนด้ามีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างรายงานการทำโปรไฟล์ HTML และขยายออบเจ็กต์ DataFrame ของแพนด้า เนื่องจากฟังก์ชันหลัก df.describe() ไม่เพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่หยั่งรากลึก ใช้แมชชีนเลิร์นนิงและ data frame pandas เพื่อค้นหาตัวแปรที่สัมพันธ์กันและไม่ซ้ำใครและการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็ว
รายงานที่สร้างขึ้นจะอยู่ในรูปแบบ HTML และที่นี่จะคำนวณข้อมูลโดยใช้เมทริกซ์ Histogram, Spearman, Pearson และ Kendall เพื่อแยกชุดข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นหน่วยที่มีความหมาย รองรับประเภทนามธรรมบูลีน ตัวเลข วันที่ หมวดหมู่ URL เส้นทาง ไฟล์ และรูปภาพ ซึ่งเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
2. NiFi Rule Engine Processor
Apache NiFi หรือที่รู้จักในชื่อ NiagraFiles เป็นที่รู้จักสำหรับการทำกระแสข้อมูลระหว่างระบบซอฟต์แวร์ต่างๆ โดยอัตโนมัติ โปรเจ็กต์นี้ออกแบบมาเพื่อใช้กฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้ากับข้อมูลเพื่อปรับปรุงการไหลของข้อมูล
ใช้ประโยชน์จาก Drools – โซลูชัน Business Rules Management System (BRMS) ที่ทราบว่ามี Business Rules Engine หลัก (BRE) แพลตฟอร์มการจัดการเว็บที่เขียนด้วยกฎเกณฑ์ (Drools Workbench) และปลั๊กอิน Eclipse IDE ผู้ร่วมให้ข้อมูล – Matrix BI Limited ได้คิดค้นกฎเฉพาะที่เขียนด้วยภาษาจาวาทั้งหมด ทำให้เป็นโปรเจ็กต์ข้อมูลขนาดใหญ่บน GitHub
อ่าน: โครงการบิ๊กดาต้ายอดนิยม
3. TDengine
โครงการนี้เป็นหนึ่งในโครงการที่เกี่ยวกับ อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) และแอปพลิเคชันที่ใช้ IoT ทั้งหมด มันเกี่ยวกับการสร้างอินเทอร์เฟซข้อมูลขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์สที่ตั้งโปรแกรมไว้สำหรับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีโดยรวมเพื่อติดตามได้เร็วกว่ากลุ่มอื่น ๆ ถึง 10 เท่า นอกจากนี้ยังมาพร้อมกับการแคชข้อมูล การประมวลผลสตรีมข้อมูล การจัดคิวข้อความเพื่อลดความซับซ้อนของข้อมูล และอื่นๆ
แพลตฟอร์มนี้สามารถดึงข้อมูลจุดข้อมูลมากกว่าสิบล้านจุดในเวลาเพียงวินาทีเดียว โดยไม่ต้องผสานรวมกับซอฟต์แวร์อื่นใด เช่น Kafka, Spark หรือ Redis ซึ่งเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านฐานข้อมูล ข้อมูลที่เก็บรวบรวมยังสามารถวิเคราะห์ในแง่ของเวลา สตรีมหลาย ๆ ครั้ง หรือทั้งสองอย่าง กรอบงานเช่น Python, R, Matlab ขับเคลื่อนฐานข้อมูลสำหรับงานหนัก ซึ่งติดตั้งได้ง่ายด้วยชุดเครื่องมือไม่กี่อย่างเช่น Ubuntu, Centos 7, Fedora เป็นต้น
4. การสร้าง Apache Hudi จาก Source
โครงการนี้สามารถเป็นประโยชน์สำหรับผู้ที่มองหาการทำดัชนีข้อมูล การเผยแพร่ และการจัดการข้อมูลได้เร็วขึ้นโดยไม่มีข้อจำกัดใดๆ Apache Hudi (หมายถึง Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) สามารถช่วยประหยัดเวลา ความกังวล และการทำงานให้กับคุณได้มาก เช่นเดียวกับการดูแลการจัดเก็บและจัดการชุดข้อมูลการวิเคราะห์จำนวนมากบน DFS
โดยทั่วไป Hudi เข้ากันได้กับข้อความค้นหาสามประเภท:
- การสืบค้นข้อมูลแบบสแนปชอตสามารถจัดหาการสืบค้นข้อมูลแบบสแนปชอตตามข้อมูลแบบเรียลไทม์พร้อมการจัดเรียงข้อมูลแบบคอลัมน์และแบบแถว
- แบบสอบถามที่เพิ่มขึ้นสามารถช่วยจัดสรรกระแสการเปลี่ยนแปลงถ้าข้อมูลถูกแทรกหรืออัปเดตช่วงเวลาที่ผ่านมา
- อ่านการสืบค้นที่ปรับให้เหมาะสมที่สุดอาจให้รายละเอียดทั้งหมดเกี่ยวกับประสิทธิภาพการสืบค้นสแนปชอตกับที่เก็บข้อมูลแบบคอลัมน์เช่น Parquet
อ่านเพิ่มเติม: ความแตกต่างระหว่าง Data Science & Big Data
บทสรุป
คุณสามารถสร้าง Apache Hudi ด้วย Scala ได้ทั้งแบบมีและไม่มีโมดูล spark-avo ตราบใดที่คุณใช้โปรไฟล์ spark-shade-unbundle-avro คุณต้องมีระบบที่เหมือน Unix เช่น Linux หรือ Mac OS X, Java 8, Git และ Maven
ดังที่เราได้พูดคุยกันในบทความนี้ วิสัยทัศน์สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่มาไกลแล้ว และยังคงมีพื้นที่กว้างใหญ่ให้ครอบคลุมต่อไปในอนาคต ด้วยอัตราความก้าวหน้านี้ เราหวังว่าบิ๊กดาต้าจะทำให้เกิดการพัฒนาที่สำคัญในแนวดิ่งทั้งหมดในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า
หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ
เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม Executive PG โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
