12 แนวคิดและหัวข้อโครงการ Hadoop ที่น่าตื่นเต้นสำหรับผู้เริ่มต้น [2022]
เผยแพร่แล้ว: 2021-01-05สารบัญ
แนวคิดและหัวข้อโครงการ Hadoop
ทุกวันนี้ เทคโนโลยีบิ๊กดาต้าขับเคลื่อนภาคส่วนต่างๆ ตั้งแต่การธนาคารและการเงิน ไอทีและโทรคมนาคม ไปจนถึงการผลิต การดำเนินงาน และการขนส่ง แนวคิดโครงการ Hadoop ส่วนใหญ่ มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์ ด้วยเฟรมเวิร์ก Apache Hadoop องค์กรสมัยใหม่สามารถลดความต้องการฮาร์ดแวร์และพัฒนาแอพพลิเคชั่นแบบกระจายที่มีประสิทธิภาพสูง
อ่าน: Apache Spark กับ Hadoop Mapreduce
แนะนำ Hadoop
Hadoop เป็นไลบรารีซอฟต์แวร์ที่ออกแบบโดย Apache Foundation เพื่อเปิดใช้งานการจัดเก็บและการประมวลผลแบบกระจายของการคำนวณและชุดข้อมูลปริมาณมหาศาล บริการโอเพ่นซอร์สนี้สนับสนุนการคำนวณในพื้นที่และการจัดเก็บสามารถจัดการกับความผิดพลาดหรือความล้มเหลวที่ชั้นแอปพลิเคชันได้ ใช้โมเดลการเขียนโปรแกรม MapReduce เพื่อนำประโยชน์ของความสามารถในการปรับขนาด ความน่าเชื่อถือ และความคุ้มค่ามาสู่การจัดการคลัสเตอร์ขนาดใหญ่และเครือข่ายคอมพิวเตอร์
ทำไมต้อง มีโครงการ Hadoop
Apache Hadoop นำเสนอโซลูชันที่หลากหลายและยูทิลิตี้มาตรฐานที่ให้การวิเคราะห์ปริมาณงานสูง การจัดการทรัพยากรคลัสเตอร์ และการประมวลผลชุดข้อมูลแบบคู่ขนาน นี่คือโมดูลบางส่วนที่ซอฟต์แวร์รองรับ:
- Hadoop MapReduce
- Hadoop Distributed File System หรือ HDFS
- Hadoop YARN
โปรดทราบว่าบริษัทเทคโนโลยี เช่น Amazon Web Services, IBM Research, Microsoft, Hortonworks และอื่นๆ อีกมากมายปรับใช้ Hadoop เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย เป็นระบบนิเวศทั้งหมดที่เต็มไปด้วยคุณสมบัติที่อนุญาตให้ผู้ใช้รับ จัดระเบียบ ประมวลผล วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลเป็นภาพ ดังนั้น ให้เราสำรวจเครื่องมือระบบผ่านชุดแบบฝึกหัด
แนวคิดโครงการ Hadoop สำหรับผู้เริ่มต้น
1. โครงการย้ายข้อมูล
ก่อนที่เราจะลงรายละเอียด ให้เราเข้าใจก่อนว่าทำไมคุณจึงต้องการย้ายข้อมูลของคุณไปยังระบบนิเวศ Hadoop
ผู้จัดการในปัจจุบันให้ความสำคัญกับการใช้เครื่องมือทางเทคโนโลยีที่ช่วยและปรับปรุงการตัดสินใจภายในสภาพแวดล้อมของตลาดที่มีพลวัต แม้ว่าซอฟต์แวร์รุ่นเก่าอย่าง ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) จะช่วยจัดเก็บและจัดการข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ทางธุรกิจ แต่ก็มีข้อจำกัดเมื่อมีข้อมูลจำนวนมากเข้ามาเกี่ยวข้อง
การเปลี่ยนตารางและรองรับข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยความสามารถแบบเดิมๆ กลายเป็นเรื่องท้าทาย ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพของฐานข้อมูลการผลิตต่อไป ภายใต้เงื่อนไขดังกล่าว องค์กรที่ชาญฉลาดจะชอบชุดเครื่องมือที่ Hadoop นำเสนอ ฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์อันทรงพลังสามารถจับข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมากสำหรับกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการดำเนินการเช่น Online Analytical Processing หรือ OLAP
ตอนนี้ ให้เราดูว่าคุณสามารถย้ายข้อมูล RDBMS ไปยัง Hadoop HDFS ได้อย่างไร
คุณสามารถใช้ Apache Sqoop เป็นเลเยอร์กลางเพื่อนำเข้าข้อมูลจาก MySQL ไปยังระบบ Hadoop และยังส่งออกข้อมูลจาก HDFS ไปยังฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์อื่นๆ Sqoop มาพร้อมกับการรวมการรักษาความปลอดภัย Kerberos และการสนับสนุน Accumulo หรือคุณสามารถใช้โมดูล Apache Spark SQL หากคุณต้องการทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เอ็นจิ้นการประมวลผลที่รวดเร็วและเป็นหนึ่งเดียวสามารถดำเนินการสืบค้นแบบโต้ตอบและสตรีมข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
2. การรวมข้อมูลองค์กร
เมื่อองค์กรเปลี่ยนศูนย์ข้อมูลแบบรวมศูนย์เป็นครั้งแรกด้วยระบบกระจายอำนาจและกระจายอำนาจ บางครั้งพวกเขาก็ใช้เทคโนโลยีแยกกันสำหรับตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกัน แต่เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ พวกเขาต้องการรวมข้อมูลจากระบบที่แตกต่างกันหลายระบบ (มักจะมาจากผู้ขายหลายราย) และในที่นี้ ทรัพยากรองค์กร Apache Hadoop มาพร้อมกับสถาปัตยกรรมโมดูลาร์
ตัวอย่างเช่น เครื่องมือการรวมข้อมูลที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์คือ Qlick (Attunity) ช่วยให้ผู้ใช้กำหนดค่าและดำเนินงานการย้ายข้อมูลผ่าน GUI แบบลากและวาง นอกจากนี้ คุณสามารถเพิ่มพื้นที่เก็บข้อมูล Hadoop ของคุณใหม่ได้โดยไม่ขัดขวางระบบต้นทาง
เช็คเอาท์: แนวคิดและหัวข้อโปรเจ็กต์ Java สำหรับผู้เริ่มต้น
3. กรณีการใช้งานสำหรับความสามารถในการปรับขนาด
การเติบโตของกองข้อมูลหมายถึงเวลาในการประมวลผลที่ช้าลง ซึ่งขัดขวางขั้นตอนการดึงข้อมูล ดังนั้น คุณสามารถทำการศึกษาตามกิจกรรมเพื่อเปิดเผยว่า Hadoop สามารถจัดการกับปัญหานี้ได้อย่างไร
Apache Spark—ทำงานบนเฟรมเวิร์ก Hadoop เพื่อประมวลผลงาน MapReduce พร้อมกัน—ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการดำเนินการปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ แนวทางแบบ Spark-based นี้สามารถช่วยให้คุณได้รับขั้นตอนแบบโต้ตอบสำหรับการประมวลผลการสืบค้นแบบเกือบเรียลไทม์ คุณยังสามารถใช้ฟังก์ชัน MapReduce แบบดั้งเดิมได้หากคุณเพิ่งเริ่มด้วย Hadoop
4. คลาวด์โฮสติ้ง
นอกจากการโฮสต์ข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์ในสถานที่แล้ว Hadoop ยังเชี่ยวชาญในการปรับใช้คลาวด์อีกด้วย กรอบงานที่ใช้ Java สามารถจัดการข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในระบบคลาวด์ ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ผ่านทางอินเทอร์เน็ต เซิร์ฟเวอร์คลาวด์ไม่สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้ด้วยตัวเองโดยไม่ต้องติดตั้ง Hadoop คุณสามารถสาธิตการโต้ตอบกับ Cloud-Hadoop ในโครงการของคุณและพูดคุยเกี่ยวกับข้อดีของการโฮสต์บนคลาวด์มากกว่าการจัดซื้อจริง
5. การทำนายลิงก์สำหรับไซต์โซเชียลมีเดีย
แอปพลิเคชันของ Hadoop ยังขยายไปสู่โดเมนแบบไดนามิก เช่น การวิเคราะห์เครือข่ายสังคม ในสถานการณ์ขั้นสูงที่ตัวแปรมีหลายความสัมพันธ์และการโต้ตอบ เราต้องใช้อัลกอริทึมในการทำนายว่าโหนดใดสามารถเชื่อมต่อได้ โซเชียลมีเดียเป็นแหล่งเก็บลิงค์และข้อมูลต่างๆ เช่น อายุ สถานที่ โรงเรียนที่เข้าเรียน อาชีพ ฯลฯ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อแนะนำเพจและเพื่อน ๆ ให้กับผู้ใช้ผ่านการวิเคราะห์กราฟ กระบวนการนี้จะเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้:
- การจัดเก็บโหนด/ขอบใน HBase
- การรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- การส่งคืนและจัดเก็บผลลัพธ์ขั้นกลางกลับไปที่HBase
- การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลแบบคู่ขนานในระบบแบบกระจาย (Hadoop)
- การจัดกลุ่มเครือข่ายโดยใช้ k-mean หรือการใช้งาน MapReduce
คุณสามารถทำตามวิธีการที่คล้ายกันเพื่อสร้างตัวทำนายความผิดปกติสำหรับบริษัทที่ให้บริการทางการเงิน แอปพลิเคชันดังกล่าวจะติดตั้งเพื่อตรวจหาประเภทของการฉ้อโกงที่ลูกค้าเฉพาะรายสามารถทำได้
6. ใบสมัครวิเคราะห์เอกสาร
ด้วยความช่วยเหลือของ Hadoop และ Mahout คุณสามารถรับโครงสร้างพื้นฐานแบบบูรณาการสำหรับการวิเคราะห์เอกสาร แพลตฟอร์ม Apache Pig ตอบสนองความต้องการด้วยเลเยอร์ภาษาสำหรับการรันงาน Hadoop ใน MapReduce และบรรลุสิ่งที่เป็นนามธรรมในระดับที่สูงขึ้น จากนั้น คุณสามารถใช้ตัววัดระยะทางเพื่อจัดอันดับเอกสารในการดำเนินการค้นหาข้อความ
7. การวิเคราะห์เฉพาะทาง
คุณสามารถเลือกหัวข้อโครงการที่ตอบสนองความต้องการเฉพาะของภาคส่วนที่เฉพาะเจาะจงได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ Hadoop ในอุตสาหกรรมการธนาคารและการเงินสำหรับงานต่อไปนี้:
- การจัดเก็บแบบกระจายสำหรับการลดความเสี่ยงหรือการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
- การวิเคราะห์อนุกรมเวลา
- การคำนวณความเสี่ยงด้านสภาพคล่อง
- การจำลองมอนติคาร์โล
Hadoop อำนวยความสะดวกในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากคลังสินค้า เพื่อให้คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์เชิงปัญหาได้ ก่อนหน้านี้ เมื่อแพ็คเกจที่เป็นกรรมสิทธิ์เป็นบรรทัดฐาน การวิเคราะห์เฉพาะทางประสบปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการปรับขนาดและชุดคุณลักษณะที่จำกัด
8. การวิเคราะห์สตรีมมิ่ง
ในยุคดิจิทัลที่รวดเร็ว ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไม่สามารถรอการวิเคราะห์เป็นระยะได้ การวิเคราะห์การสตรีมหมายถึงการดำเนินการเป็นชุดหรือเป็นวัฏจักร แอปพลิเคชันความปลอดภัยใช้เทคนิคนี้เพื่อติดตามและตั้งค่าสถานะการโจมตีทางไซเบอร์และการพยายามแฮ็ค
ในกรณีของธนาคารขนาดเล็ก การใช้รหัส Oracle และ VB ร่วมกันอย่างง่าย ๆ สามารถเรียกใช้งานเพื่อรายงานความผิดปกติและกระตุ้นการดำเนินการที่เหมาะสม แต่สถาบันการเงินทั่วทั้งรัฐต้องการความสามารถที่ทรงพลังกว่า เช่น สถาบันที่ Hadoop รองรับ เราได้สรุปกลไกทีละขั้นตอนดังนี้:
- เปิดตัวคลัสเตอร์ Hadoop
- การปรับใช้เซิร์ฟเวอร์ Kafka
- เชื่อมต่อ Hadoop และ Kafka
- ทำการวิเคราะห์ SQL ผ่าน HDFS และการสตรีมข้อมูล
อ่าน: แนวคิดและหัวข้อโครงการข้อมูลขนาดใหญ่
9. โซลูชัน ETL สตรีมมิ่ง
ตามชื่อเรื่อง งานนี้เกี่ยวกับการสร้างและใช้งาน Extract Transform Load (ETL) และไปป์ไลน์ สภาพแวดล้อม Hadoop มียูทิลิตีที่ดูแลการวิเคราะห์ Source-Sink นี่คือสถานการณ์ที่คุณต้องการบันทึกข้อมูลการสตรีมและจัดเก็บไว้ที่ใดที่หนึ่ง ดูที่เครื่องมือด้านล่าง
- คูดู
- HDFS
- HBase
- ไฮฟ์
10. การขุดข้อความโดยใช้ Hadoop
เทคโนโลยี Hadoop สามารถนำไปใช้เพื่อสรุปรีวิวผลิตภัณฑ์และดำเนินการวิเคราะห์ความคิดเห็นได้ การให้คะแนนผลิตภัณฑ์โดยลูกค้าสามารถจัดประเภทได้ภายใต้ ดี เป็นกลาง หรือ แย่ นอกจากนี้ คุณสามารถนำคำสแลงมาอยู่ภายใต้ขอบเขตของโครงการขุดความคิดเห็นของคุณและปรับแต่งโซลูชันตามความต้องการของลูกค้า นี่คือภาพรวมโดยย่อของวิธีการทำงาน:
- ใช้เชลล์และภาษาคำสั่งเพื่อดึงข้อมูล HTML
- จัดเก็บข้อมูลใน HDFS
- ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าใน Hadoop โดยใช้ PySpark
- ใช้ตัวช่วย SQL (เช่น Hue) สำหรับการสืบค้นข้อมูลเบื้องต้น
- แสดงภาพข้อมูลโดยใช้ Tableau
11. การวิเคราะห์คำพูด
Hadoop ปูทางสำหรับการวิเคราะห์คำพูดอัตโนมัติและแม่นยำ ผ่านโครงการนี้ คุณสามารถแสดงการรวมโทรศัพท์กับคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในแอปพลิเคชันคอลเซ็นเตอร์ บันทึกการโทรสามารถตั้งค่าสถานะ เรียงลำดับ และวิเคราะห์ในภายหลังเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า การผสมผสานระหว่าง HDFS, MapReduce และ Hive ทำงานได้ดีที่สุดสำหรับการดำเนินการขนาดใหญ่ Kisan Call Centers ที่ดำเนินการในหลายเขตในอินเดียทำให้เกิดกรณีการใช้งานที่โดดเด่น
12. การวิเคราะห์แนวโน้มของบล็อก
คุณสามารถออกแบบระบบวิเคราะห์บันทึกที่สามารถจัดการไฟล์บันทึกจำนวนมากได้อย่างวางใจได้ โปรแกรมเช่นนี้จะลดเวลาตอบสนองสำหรับคำถาม มันจะทำงานโดยนำเสนอแนวโน้มกิจกรรมของผู้ใช้ตามเซสชันการท่องเว็บ หน้าเว็บที่เข้าชมบ่อยที่สุด คำหลักที่กำลังเป็นที่นิยม และอื่นๆ
อ่านเพิ่มเติม: จะเป็นผู้ดูแลระบบ Hadoop ได้อย่างไร
บทสรุป
ด้วยเหตุนี้ เราจึงได้กล่าวถึงแนวคิดยอดนิยมของ โปรเจ็ กต์ Hadoop คุณสามารถใช้แนวทางปฏิบัติจริงเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับแง่มุมต่างๆ ของแพลตฟอร์ม Hadoop และกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในการประมวลข้อมูลขนาดใหญ่!
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
