Yeni Başlayanlar İçin 12 Heyecan Verici Hadoop Projesi Fikirleri ve Konuları [222]
Yayınlanan: 2021-01-05İçindekiler
Hadoop Proje Fikirleri ve Konuları
Günümüzde büyük veri teknolojileri, bankacılık ve finans, BT ve telekomünikasyondan üretim, operasyon ve lojistiğe kadar çeşitli sektörlere güç vermektedir. Hadoop proje fikirlerinin çoğu, veri depolama ve analiz yeteneklerini geliştirmeye odaklanır. Modern işletmeler, Apache Hadoop çerçeveleriyle donanım gereksinimlerini en aza indirebilir ve yüksek performanslı dağıtılmış uygulamalar geliştirebilir.
Okuyun: Apache Spark vs Hadoop Mapreduce
Hadoop'a Giriş
Hadoop, Apache Foundation tarafından büyük hacimli hesaplama ve veri kümelerinin dağıtılmış depolanmasını ve işlenmesini sağlamak için tasarlanmış bir yazılım kitaplığıdır. Bu açık kaynaklı hizmet, yerel bilgi işlemi destekler ve depolama, uygulama katmanının kendisindeki hatalar veya arızalarla ilgilenebilir. Ölçeklenebilirlik, güvenilirlik ve maliyet etkinliğinin avantajlarını büyük kümelerin ve bilgisayar ağlarının yönetimine getirmek için MapReduce programlama modelini kullanır.
Neden Hadoop projeleri
Apache Hadoop, yüksek verimli analiz, küme kaynak yönetimi ve veri kümelerinin paralel işlenmesini sağlayan çok çeşitli çözümler ve standart yardımcı programlar sunar. Yazılım tarafından desteklenen modüllerden bazıları şunlardır:
- Hadoop HaritasıKüçült
- Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi veya HDFS
- Hadoop İPLİK
Amazon Web Services, IBM Research, Microsoft, Hortonworks ve diğerleri gibi teknoloji şirketlerinin Hadoop'u çeşitli amaçlarla kullandığını unutmayın. Kullanıcıların verileri toplamasına, düzenlemesine, işlemesine, analiz etmesine ve görselleştirmesine olanak tanıyan özelliklerle dolu bir ekosistemdir. Öyleyse, bir dizi alıştırma yoluyla sistem araçlarını keşfedelim.
Yeni Başlayanlar İçin Hadoop Proje Fikirleri
1. Veri taşıma projesi
Ayrıntılara girmeden önce, verilerinizi neden Hadoop ekosistemine taşımak istediğinizi anlayalım.
Günümüz yöneticileri, dinamik pazar ortamlarında karar vermeye yardımcı olan ve bunları iyileştiren teknolojik araçları kullanmayı vurgulamaktadır. İlişkisel veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) gibi eski yazılımlar, iş analizi için verilerin depolanmasına ve yönetilmesine yardımcı olurken, daha önemli miktarda veri söz konusu olduğunda bir sınırlama oluştururlar.
Tabloları değiştirmek ve üretim veri tabanının performansını daha da etkileyen bu tür geleneksel yeterliliklerle büyük verileri barındırmak zorlaşıyor. Bu koşullar altında akıllı kuruluşlar, Hadoop'un sunduğu araç setlerini tercih ediyor. Güçlü emtia donanımı, büyük veri havuzları için önemli ölçüde içgörü yakalayabilir. Bu, özellikle Çevrimiçi Analitik İşleme veya OLAP gibi işlemler için geçerlidir.
Şimdi, RDBMS verilerini Hadoop HDFS'ye nasıl taşıyabileceğinizi görelim.
Apache Sqoop'u MySQL'den Hadoop sistemine veri aktarmak ve ayrıca HDFS'den diğer ilişkisel veritabanlarına veri aktarmak için bir ara katman olarak kullanabilirsiniz. Sqoop, Kerberos güvenlik entegrasyonu ve Accumulo desteği ile birlikte gelir. Alternatif olarak, yapılandırılmış verilerle çalışmak istiyorsanız Apache Spark SQL modülünü kullanabilirsiniz. Hızlı ve birleşik işleme motoru, etkileşimli sorguları ve akış verilerini kolaylıkla yürütebilir.
2. Kurumsal veri entegrasyonu
Kuruluşlar önce merkezi veri merkezlerini dağınık ve merkezi olmayan sistemlerle değiştirdiğinde, bazen farklı coğrafi konumlar için ayrı teknolojiler kullanırlar. Ancak analitik söz konusu olduğunda, birden çok heterojen sistemden (genellikle farklı satıcılardan) gelen verileri birleştirmek istemeleri mantıklıdır. Ve işte modüler mimarisiyle Apache Hadoop kurumsal kaynağı geliyor.
Örneğin, amaca yönelik veri entegrasyon aracı Qlick (Attunity), kullanıcıların bir sürükle ve bırak GUI aracılığıyla taşıma işlerini yapılandırmasına ve yürütmesine yardımcı olur. Ek olarak, kaynak sistemleri engellemeden Hadoop veri göllerinizi tazeleyebilirsiniz.
Kontrol edin: Yeni Başlayanlar için Java Projesi Fikirleri ve Konuları
3. Ölçeklenebilirlik için bir kullanım örneği
Büyüyen veri yığınları, daha yavaş işlem süreleri anlamına gelir ve bu da bilgi alma prosedürünü engeller. Bu nedenle, Hadoop'un bu sorunla nasıl başa çıkabileceğini ortaya çıkarmak için etkinlik tabanlı bir çalışma başlatabilirsiniz.
MapReduce işlerini aynı anda işlemek için Hadoop çerçevesinin üzerinde çalışan Apache Spark, verimli ölçeklenebilirlik operasyonları sağlar. Bu Spark tabanlı yaklaşım, sorguları neredeyse gerçek zamanlı olarak işlemek için etkileşimli bir aşama elde etmenize yardımcı olabilir. Hadoop ile yeni başlıyorsanız, geleneksel MapReduce işlevini de uygulayabilirsiniz.
4. Bulut barındırma
Hadoop, verileri yerinde sunucularda barındırmanın yanı sıra bulut dağıtımında da aynı derecede ustadır. Java tabanlı çerçeve, internet üzerinden erişilebilen bulutta depolanan verileri değiştirebilir. Bulut sunucuları, bir Hadoop kurulumu olmadan büyük verileri kendi başlarına yönetemezler. Bu Bulut-Hadoop etkileşimini projenizde sergileyebilir ve fiziksel tedarike göre bulut barındırmanın avantajlarını tartışabilirsiniz.
5. Sosyal medya siteleri için bağlantı tahmini
Hadoop uygulaması, sosyal ağ analizi gibi dinamik alanları da kapsar. Değişkenlerin birden fazla ilişki ve etkileşime sahip olduğu bu tür gelişmiş senaryolarda, hangi düğümlerin bağlanabileceğini tahmin etmek için algoritmalara ihtiyacımız var. Sosyal medya, yaş, konum, gidilen okullar, meslek vb. gibi bağlantıların ve girdilerin deposudur. Bu bilgiler, grafik analizi yoluyla kullanıcılara sayfa ve arkadaş önermek için kullanılabilir. Bu süreç aşağıdaki adımları içerecektir:
- Düğümleri/kenarları HBase'de depolama
- İlgili verileri toplama
- Ara sonuçların HBase'e döndürülmesi ve saklanması
- Dağıtılmış bir sistemde paralel verilerin toplanması ve işlenmesi (Hadoop)
- k-means veya MapReduce uygulamalarını kullanan ağ kümeleme
Finansal hizmet firmaları için bir anormallik tahmincisi oluşturmak için benzer bir yöntemi takip edebilirsiniz. Böyle bir uygulama, belirli müşterilerin ne tür potansiyel dolandırıcılık yapabileceğini tespit edecek şekilde donatılacaktır.
6. Doküman inceleme uygulaması
Hadoop ve Mahout yardımıyla doküman analizi için entegre bir altyapı elde edebilirsiniz. Apache Pig platformu, MapReduce'da Hadoop işlerini yürütmek ve daha yüksek düzeyde bir soyutlama elde etmek için dil katmanıyla ihtiyaçları karşılar. Ardından, metin arama işlemlerinde belgeleri sıralamak için bir mesafe metriği kullanabilirsiniz.
7. Uzmanlaşmış analitik
Belirli bir sektörün benzersiz ihtiyaçlarına hitap eden bir proje konusu seçebilirsiniz. Örneğin Hadoop'u Bankacılık ve Finans sektöründe aşağıdaki görevler için uygulayabilirsiniz:
- Risk azaltma veya mevzuata uygunluk için dağıtılmış depolama
- Zaman serisi analizi
- Likidite riski hesaplaması
- Monte Carlo simülasyonları
Hadoop, sorun odaklı bir analiz yapabilmeniz için ilgili verilerin ambarlardan çıkarılmasını kolaylaştırır. Daha önce, özel paketler norm olduğunda, özel analizler ölçeklendirme ve sınırlı özellik setleriyle ilgili zorluklarla karşılaşıyordu.
8. Akış analizi
Hızlı tempolu dijital çağda, veriye dayalı işletmeler periyodik analitik için beklemeyi göze alamazlar. Akış analitiği, eylemleri toplu olarak veya döngüsel bir şekilde gerçekleştirmek anlamına gelir. Güvenlik uygulamaları, siber saldırıları ve bilgisayar korsanlığı girişimlerini izlemek ve işaretlemek için bu tekniği kullanır.
Küçük bir banka söz konusu olduğunda, Oracle ve VB kodunun basit bir kombinasyonu, anormallikleri bildirmek ve uygun eylemleri tetiklemek için bir işi çalıştırabilir. Ancak eyalet çapında bir finans kurumu, Hadoop tarafından sağlananlar gibi daha güçlü yeteneklere ihtiyaç duyacaktır. Adım adım mekanizmayı şu şekilde özetledik:
- Hadoop kümesi başlatma
- Kafka sunucusunu dağıtma
- Hadoop ve Kafka'yı Bağlamak
- HDFS ve akış verileri üzerinden SQL analizi gerçekleştirme
Okuyun: Büyük Veri Projesi Fikirleri ve Konuları
9. Akış ETL çözümü
Başlıktan da anlaşılacağı gibi, bu atama, Dönüştürme Yükünü Ayıkla (ETL) görevlerini ve işlem hatlarını oluşturmak ve uygulamakla ilgilidir. Hadoop ortamı, Source-Sink analitikleriyle ilgilenen yardımcı programları içerir. Bunlar, akış verilerini yakalamanız ve ayrıca bir yerde depolamanız gereken durumlardır. Aşağıdaki araçlara bir göz atın.
- Kudu
- HDFS
- HBase
- kovan
10. Hadoop kullanarak metin madenciliği
Hadoop teknolojileri, ürün incelemelerini özetlemek ve duyarlılık analizi yapmak için kullanılabilir. Müşteriler tarafından verilen ürün derecelendirmeleri İyi, Nötr veya Kötü olarak sınıflandırılabilir. Ayrıca, fikir madenciliği projenizin kapsamına argolar getirebilir ve çözümü müşteri gereksinimlerine göre özelleştirebilirsiniz. İşte çalışma tarzına kısa bir genel bakış:
- HTML verilerini almak için bir kabuk ve komut dili kullanın
- Verileri HDFS'de saklayın
- PySpark kullanarak Hadoop'ta verileri ön işleme
- İlk sorgulama için bir SQL asistanı (örneğin, Hue) kullanın
- Tableau kullanarak verileri görselleştirin
11. Konuşma analizi
Hadoop, otomatik ve doğru konuşma analitiğinin yolunu açıyor. Bu proje ile bir çağrı merkezi uygulamasında kullanılan telefon-bilgisayar entegrasyonunu sergileyebilirsiniz. Çağrı kayıtları işaretlenebilir, sıralanabilir ve daha sonra değerli bilgiler elde etmek için analiz edilebilir. HDFS, MapReduce ve Hive kombinasyonu, büyük ölçekli uygulamalar için en iyi sonucu verir. Hindistan'da birden fazla bölgede faaliyet gösteren Kisan Çağrı Merkezleri, öne çıkan bir kullanım örneği oluşturmaktadır.
12. Web günlüklerinin trend analizi
Muazzam miktarlarda günlük dosyalarını güvenilir bir şekilde işleyebilen bir günlük analiz sistemi tasarlayabilirsiniz. Bunun gibi bir program, sorguların yanıt süresini en aza indirir. Kullanıcıların göz atma oturumlarına, en çok ziyaret edilen web sayfalarına, trend olan anahtar kelimelere vb. dayalı etkinlik eğilimlerini sunarak çalışır.
Ayrıca okuyun: Hadoop Yöneticisi Nasıl Olunur
Çözüm
Bununla, en iyi Hadoop proje fikirlerini ele aldık . Hadoop platformunun farklı yönleri hakkında bilgi edinmek için uygulamalı bir yaklaşım benimseyebilir ve büyük verileri işlemede profesyonel olabilirsiniz!
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.
