GitHub'da Yeni Başlayanlar İçin En İlginç 4 Büyük Veri Projesi [2022]
Yayınlanan: 2021-01-06GitHub, yıllardır tüm sektörlerde kullanıma hazır projeler bulan, birden fazla sorun için yol haritası sağlayan vb. geliştiricilerden ve teknisyenlerden oluşan, uygulamalı bir çevrimiçi topluluk olmuştur. Bugün, GitHub, büyük veri topluluğu; bu teknik becerileri bilemek için harika bir yoldur. Şu anda, büyük veri endüstrisinin en büyük zorluğu, pazarın ve gereksinimlerinin katıksız dinamizmidir.
Bu nedenle, kendinizi farklılaştırıcı olarak ayarlamak için iyi bir başlangıç yapmak istiyorsanız, GitHub'da tam olarak çalışabilecek birden fazla büyük veri projesi vardır. Bu projeler, açık kaynak verilerinin imzalı kullanımı ve gerçek hayatta olduğu gibi alınabilen veya proje hedeflerinize göre ince ayar yapılabilen uygulamalarıyla bilinir. MongoDB, Cassandra gibi NoSQL veritabanları sizin uzmanlık alanınızsa, Hadoop Küme yönetiminin temelleri, akış işleme teknikleri ve dağıtılmış bilgi işlem üzerinde çalışın.
Mesele şu ki, insanlar veri analizinin doğru yapıldığında önümüzdeki yıllarda sürdürülebilirliği destekleyebileceği gerçeğinin farkına vardıkça Büyük Veri, günümüzün en umut verici endüstrilerinden biri. GitHub'da Hadoop projeleriyle başlamak, büyük bir veri/veri bilimi uzmanı için ne kadar talepkar olursa olsun, endüstri gereksinimleriyle birlikte büyümek ve temel bilgiler üzerinde bir kale geliştirmek için mükemmel bir yol olabilir. Bu yazıda, şimdiye kadar GitHub'daki bu tür büyük veri projelerini ele alacağız:
Okuyun: Github'da Şimdi İncelemeniz Gereken En İyi 6 Yapay Zeka Projesi
İçindekiler
GitHub'da Büyük Veri Projeleri
1. Pandaların Profili
Panda profil oluşturma projesi, HTML profil oluşturma raporları oluşturmayı ve pandaların DataFrame nesnelerini genişletmeyi amaçlar, çünkü birincil işlev df.describe() derin köklü veri analizi için yeterli değildir. Benzersiz, ilişkili değişkenleri ve hızlı veri analizini bulmak için makine öğrenimi ve pandalar veri çerçevesini kullanır.
Oluşturulan rapor HTML biçiminde olacaktır ve burada, büyük veri kümelerini anlamlı birimlere ayırmak için Histogram, Spearman, Pearson ve Kendall matrislerini kullanarak verileri hesaplayacaktır. Etkili bir veri analizi yöntemi olarak Boolean, Numerical, Date, Categorical, URL, Path, File ve Image soyutlama türlerini destekler.
2. NiFi Kural Motoru İşlemcisi
NiagraFiles olarak da bilinen Apache NiFi, çeşitli yazılım sistemleri arasındaki veri akışını otomatikleştirmesiyle bilinir. Bu proje, veri akışını kolaylaştırmak için veriler üzerinde önceden tanımlanmış kuralları uygulamak üzere tasarlanmıştır.
Temel bir İş Kuralları Motoru (BRE) , bir web yazma-kuralları yönetim platformu (Drools Workbench) ve bir Eclipse IDE eklentisi sağladığı bilinen bir İş Kuralları Yönetim Sistemi (BRMS) çözümü olan Drools'u kullanır. Katkıda bulunanlar - Matrix BI Limited, tamamen Java'da yazılmış benzersiz kurallarla geldi ve bu onu GitHub'da kullanışlı bir büyük veri projesi haline getirdi.
Okuyun: En İyi Büyük Veri Projeleri
3. TDmotoru
Bu proje tamamen Nesnelerin İnterneti (IoT) ve IoT tabanlı uygulamalarla ilgili projelerden biri. Genel BT altyapısının diğer konsorsiyumlardan 10 kat daha hızlı izlemesi için programlanmış bir açık kaynaklı büyük veri arayüzü oluşturma etrafında döner. Ayrıca veri önbelleğe alma, veri akışı işleme, veri karmaşıklığını azaltmak için mesaj kuyruğa alma ve daha fazlasıyla donatılacaktır.
Veritabanları alanında umut verici bir gelişme olan bu platform, Kafka, Spark veya Redis gibi başka herhangi bir yazılım entegrasyonu olmadan sadece bir saniyede on milyondan fazla veri noktasını alabilir. Toplanan veriler ayrıca zaman, çoklu zaman akışları veya her ikisinden de biraz analiz edilebilir. Python, R, Matlab gibi çerçeveler, Ubuntu, Centos 7, Fedora, vb. gibi birkaç araç seti ile kurulumu oldukça kolay olan bu ağır hizmet veritabanına güç sağlar.
4. Apache Hudi'yi Kaynaktan Oluşturmak
Bu proje, herhangi bir sınırlama olmaksızın daha hızlı veri indeksleme, yayınlama ve veri yönetimi arayanlar için bir nimet olabilir. Apache Hudi (Hadoop Upserts Silmeler ve Artışlar anlamına gelir), DFS'de toplu analitik veri kümelerini depoladıktan ve işledikten sonra size çok zaman kazandırabilir, endişelenebilir ve göründüğü gibi çalışabilir.
Genel olarak, Hudi üç farklı sorgu türüyle uyumludur:
- Anlık görüntü sorguları, sütun ve satır tabanlı veri düzenlemesi ile gerçek zamanlı verilere dayalı anlık görüntü sorguları sağlayabilir.
- Artımlı bir sorgu, veriler geçmiş dönemde eklenirse veya güncellenirse bir değişiklik akışının tahsis edilmesine yardımcı olabilir.
- Okuma için optimize edilmiş sorgu, Parquet gibi herhangi bir sütun tabanlı depolama ile anlık görüntü sorgusu performansıyla ilgili tüm ayrıntıları verebilir.
Ayrıca Okuyun: Veri Bilimi ve Büyük Veri Arasındaki Fark
Çözüm
Spark-shade-unbundle-avro profili kullandığınız sürece, Spark-avo modülüyle ve bu modül olmadan Apache Hudi'yi Scala ile oluşturabilirsiniz. Ayrıca Linux veya Mac OS X, Java 8, Git ve Maven gibi Unix benzeri bir sisteme ihtiyacınız olacaktır.
Bu makalede tartıştığımız gibi, büyük veri vizyonu uzun bir yol kat etti ve daha ileriye gidilmesi gereken çok geniş bir alan var. Bu ilerleme hızıyla, büyük verinin önümüzdeki yıllarda tüm dikeylerde büyük gelişmeler sağlayacağını umabiliriz.
Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.
Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.
