Dikkat Etmeniz Gereken 7 İlginç Büyük Veri Projesi

Büyük Veri bugün moda kelimedir. Akıllıca kullanıldığında Büyük Veri, organizasyonları büyük ölçüde daha iyi hale getirme potansiyeline sahiptir. Ve değişim dalgası çoktan başladı – Büyük Veri, BT ve iş sektörünü, sağlık sektörünü ve aynı zamanda akademiyi de hızla değiştiriyor. Ancak, Büyük Verinin tüm potansiyelinden yararlanmanın anahtarı Açık Kaynaklı Yazılımdır (OSS). İlk becerikli Büyük Veri projesi olan Apache Hadoop öne çıktığından beri, diğer yenilikçi Büyük Veri projelerinin temelini attı.

Black Duck Software ve North Bridge'in anketine göre , ankete katılanların yaklaşık %90'ı "gelişmiş verimlilik, yenilikçilik ve birlikte çalışabilirliği" kolaylaştırmak için açık kaynaklı Büyük Veri projelerine güvendiklerini iddia ediyor. Ancak en önemlisi, bunların onlara “satıcıya bağımlı olmama özgürlüğü; rekabetçi özellikler ve teknik yetenekler; özelleştirme yeteneği; ve genel kalite.”

Şimdi, kuruluşların yalnızca genel işlevlerini iyileştirmelerine değil, aynı zamanda müşteri yanıt verme yönlerini de geliştirmelerine olanak tanıyan en iyi açık kaynaklı Büyük Veri projelerinden bazılarına göz atalım.

1. İçindekiler

   Apaçi Işını

Bu açık kaynaklı Büyük Veri projesi, adını iki Büyük Veri sürecinden almıştır - Batch ve Stream. Böylece Apache Beam, tek bir birleşik platform içinde hem toplu hem de veri akışını aynı anda entegre etmenize olanak tanır.

Beam ile çalışırken, bir veri hattı oluşturmanız ve bunu tercih ettiğiniz işleme çerçevesinde çalıştırmayı seçmeniz gerekir. Veri hattı hem esnek hem de taşınabilirdir, böylece her farklı işleme çerçevesi seçmek istediğinizde ayrı veri hatları tasarlama ihtiyacını ortadan kaldırır. İster toplu ister veri akışı olsun, tek bir veri hattı defalarca yeniden kullanılabilir.

2. Apache Hava Akışı

Airbnb'nin açık kaynaklı bir Büyük Veri projesi olan Airflow, Beam boru hatlarının akıllı zamanlaması aracılığıyla projeleri ve süreçleri otomatikleştirmek, organize etmek ve optimize etmek için özel olarak tasarlanmıştır. Yönlendirilmiş döngüsel olmayan grafikler (DAG'ler) olarak veri boru hatlarını planlamanıza ve izlemenize olanak tanır.
Airflow, görevleri bir dizide planlar ve bağımlılıklarına göre yürütür. Airflow'un en iyi özelliği, muhtemelen DAG'lardaki karmaşık görevleri çok daha kolay hale getiren zengin komut satırı yardımcı programlarıdır. Airflow'un konfigürasyonu Python kodları üzerinde çalıştığı için oldukça dinamik bir kullanıcı deneyimi sunuyor.

3. Apaçi Kıvılcımı

Spark, küme bilişim için dünya çapındaki kuruluşların en popüler seçeneklerinden biridir. Bu Büyük Veri projesi, son teknoloji bir DAG planlayıcı, bir yürütme motoru ve bir sorgu iyileştirici ile donatılmıştır; Spark, süper hızlı veri işlemeye olanak tanır. Spark'ı çeşitli kaynaklardan veri toplamak için Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes veya bulutta çalıştırabilirsiniz.
Gerçek zamanlı kararlar almak için canlı verilerle tamamlanan devasa geçmiş veri kümelerini analiz edebileceğiniz etkileşimli akış analitiğini kolaylaştırmak için daha da optimize edilmiştir. Spark'ın Java, Scala, Python, R ve SQL'de etkileşimli olarak kod yazmanıza olanak tanıyan 80 üst düzey operatörüyle paralel uygulamalar oluşturmak artık her zamankinden daha kolay. Bunun dışında DataFrames, MLlib, GraphX ​​ve Spark Streaming gibi etkileyici bir kitaplık yığını da içerir.

4. Apaçi Zeplin

Bir başka yaratıcı Büyük Veri projesi olan Apache Zeppelin, Güney Kore'deki NFLab'lerde oluşturuldu. Zeppelin öncelikle Spark için ön uç web altyapısını sağlamak için geliştirildi. Dizüstü bilgisayar tabanlı bir yaklaşımı temel alan Zeppelin, kullanıcıların veri alımı, veri keşfi ve veri görselleştirme için Spark uygulamalarıyla sorunsuz bir şekilde etkileşim kurmasına olanak tanır. Bu nedenle, Zeppelin kullanırken Spark uygulamaları için ayrı modüller veya eklentiler oluşturmanız gerekmez.

Apache Zeppelin Yorumlayıcı muhtemelen bu Büyük Veri projesinin en etkileyici özelliğidir. Herhangi bir veri işleme arka ucunu Zeppelin'e eklemenize izin verir. Zeppelin yorumlayıcısı Spark, Python, JDBC, Markdown ve Shell'i destekler.

5. Apaçi Cassandra

Ölçeklenebilir ve yüksek performanslı bir veritabanı arıyorsanız, Cassandra sizin için ideal seçimdir. Onu en iyi OSS'lerden biri yapan şey, hiçbir şeyi kapatmadan aynı anda hatalı düğümleri değiştirirken verileri birden çok düğüm arasında çoğaltmanıza olanak tanıyan doğrusal ölçeklenebilirliği ve hata toleransı özellikleridir!

Cassandra'da, bir kümedeki tüm düğümler aynıdır ve hataya dayanıklıdır. Bu nedenle, tüm veri merkezi arızalansa bile asla veri kaybetme konusunda endişelenmenize gerek kalmaz. Mevcut yapıya yeni makineler eklendiğinde ve eklendiğinde okuma ve yazma verimini artıran Hinted Handoff ve Read Repair gibi eklentilerle daha da optimize edilmiştir.

6. TensorFlow

TensorFlow, makine öğrenimini ve derin öğrenmeyi desteklemek için Google Brain araştırmacıları ve mühendisleri tarafından oluşturuldu. CPU, GPU ve TPU gibi bir dizi platformda yüksek performanslı ve esnek sayısal hesaplamayı güçlendirmek için bir OSS kitaplığı olarak tasarlanmıştır.
TensorFlow'un çok yönlülüğü ve esnekliği aynı zamanda birçok yeni ML algoritmasını denemenize olanak tanır ve böylece makine öğreniminde yeni olasılıkların kapısını açar. Google, Intel, eBay, DeepMind, Uber ve Airbnb gibi sektörün önde gelenleri, müşteri deneyimini sürekli olarak yenilemek ve iyileştirmek için TensorFlow'u başarıyla kullanıyor.

7. Kubernet'ler

Konteyner uygulamalarının ölçeklendirilmesi, dağıtımı ve yönetimi için geliştirilmiş bir operasyon destek sistemidir. Sorunsuz keşif ve yönetimi kolaylaştırmak için bir uygulama içindeki kapsayıcıları küçük birimlere ayırır.
Kubernetes, verileri kaynaklamak ve iş yüklerini sorunsuz bir şekilde taşımak için hibrit veya genel bulut altyapılarından yararlanmanıza olanak tanır. Kapsayıcıları bağımlılıklarına göre otomatik olarak düzenler, önemli ve en iyi iş yüklerini veri kaynaklarınızın kullanımını artıran bir sırayla dikkatlice karıştırır. Bunun dışında, Kubernetes kendi kendini iyileştirir - yanıt vermeyen düğümleri algılar ve öldürür ve bir düğüm başarısız olduğunda kapsayıcıları değiştirir ve yeniden planlar.

Bu Büyük Veri projeleri, şirketlerin 'tekerleği yeniden icat etmelerine' ve yeniliği teşvik etmelerine yardımcı olmak için muazzam bir potansiyele sahiptir. Büyük Veride daha fazla ilerleme kaydetmeye devam ettikçe, umarım gelecekte bu tür daha becerikli Büyük Veri projeleri ortaya çıkar ve yeni keşif yolları açar. Ancak, sadece bu Büyük Veri projelerini kullanmak yeterli değildir.

youtube videosunu izleyin.
Başkalarının da sizden faydalanabilmesi için, kendi teknolojik bulgularınızı ve ilerlemelerinizi platforma katkıda bulunarak OSS topluluğunun aktif bir üyesi olmaya çalışmalısınız.
Jean-Baptiste Onofre'nin dediği gibi :

“Bu bir kazan-kazan. Başkalarının çalışmalarınızdan faydalanması için projeye yukarı yönde katkıda bulunursunuz, ancak şirketiniz de onların çalışmalarından faydalanır. Bu, daha fazla geri bildirim, daha fazla yeni özellik, daha fazla potansiyel olarak çözülmüş sorun anlamına geliyor.”

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.