GitHub 中面向初学者的 4 个最有趣的大数据项目 [2022]
已发表: 2021-01-06多年来，GitHub 一直是一个由开发人员和技术人员组成的在线社区，他们在所有垂直领域提出开箱即用的项目，为多个问题提供路线图等。今天，GitHub 已成为这个庞大的在线存储库大数据社区； 这是磨练技术技能的好方法。 目前，大数据行业最大的挑战是市场的活力和需求。
因此，如果您想在将自己设置为差异化者方面获得良好的开端，GitHub 上有多个大数据项目可以正常工作。 这些项目以其对开源数据的签名使用和现实生活中的实施而闻名，可以根据您的项目目标按原样进行或调整。 如果像 MongoDB、Cassandra 这样的 NoSQL 数据库是您的专长，那么请研究 Hadoop 集群管理的基础知识、流处理技术和分布式计算。
关键是大数据是当前最有前途的行业之一，因为人们正在意识到数据分析可以在未来几年促进可持续发展。 尽管要求很高，但对于大数据/数据科学专业人士来说，从 GitHub 上的 Hadoop 项目开始可能是随着行业需求发展并在基础上建立据点的绝佳方式。 在这篇文章中，到目前为止，我们将介绍 GitHub 上的此类大数据项目：
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目录
GitHub 中的大数据项目
1. 熊猫分析
pandas 分析项目旨在创建 HTML 分析报告并扩展 pandas DataFrame 对象，因为主要功能 df.describe() 不足以进行根深蒂固的数据分析。 它使用机器学习和 pandas 数据框来查找唯一的、相关的变量和快速的数据分析。
生成的报告将采用 HTML 格式，在这里它将使用直方图、Spearman、Pearson 和 Kendall 矩阵计算数据，以将大量数据集分解为有意义的单元。 它支持布尔、数字、日期、分类、URL、路径、文件和图像类型的抽象作为一种有效的数据分析方法。
2. NiFi 规则引擎处理器
Apache NiFi，也称为 NiagraFiles，以自动化各种软件系统之间的数据流而闻名。 该项目旨在对数据应用预定义规则以简化数据流。
它利用 Drools - 一个业务规则管理系统 (BRMS)解决方案，该解决方案以提供核心业务规则引擎 (BRE) 、Web 创作兼规则管理平台 (Drools Workbench) 和 Eclipse IDE 插件而著称。 贡献者——Matrix BI Limited，提出了完全用 Java 编写的独特规则，使其成为 GitHub 上一个方便的大数据项目。
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3. TD引擎
该项目是完全关于物联网 (IoT)和基于物联网的应用程序的项目之一。 它围绕创建一个为整个 IT 基础架构编程的开源大数据接口，以比任何其他联盟快 10 倍的速度对其进行跟踪。 它还将配备数据缓存、数据流处理、用于降低数据复杂性的消息队列等。
该平台是数据库领域的一个有希望的突破，可以在一秒钟内检索超过一千万个数据点——无需集成任何其他软件，如 Kafka、Spark 或 Redis。 收集的数据也可以根据时间、多个时间流或两者兼而有之进行分析。 Python、R、Matlab 等框架为这个重型数据库提供支持，否则使用 Ubuntu、Centos 7、Fedora 等工具集很容易安装。
4. 从源代码构建 Apache Hudi
对于那些寻求更快的数据索引、发布和数据管理而没有任何限制的人来说，这个项目可能是一个福音。 Apache Hudi（意为 Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）可以为您节省大量时间、担忧和工作，因为它在 DFS 上存储和处理批量分析数据集后看起来很像。
一般来说，Hudi 兼容三种不同类型的查询：
- 快照查询可以提供基于实时数据的快照查询，基于列和行的数据排列。
- 如果数据是在过去一段时间内插入或更新的，则增量查询可以帮助分配更改流。
- 读取优化查询可以为您提供有关任何基于列的存储（如 Parquet）的快照查询性能的所有详细信息。
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结论
只要您使用 spark-shade-unbundle-avro 配置文件，您就可以使用 Scala 构建带有和不带有 spark-avo 模块的 Apache Hudi。 您还需要类似 Unix 的系统，例如 Linux 或 Mac OS X、Java 8、Git 和 Maven。
正如我们在本文中所讨论的，大数据的愿景已经走过了漫长的道路，而且还有广阔的发展空间。 有了这样的进展速度，我们可以希望大数据将在未来几年在所有垂直领域取得重大发展。
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