12 个令人兴奋的 Hadoop 项目想法和初学者主题 [2022]
已发表: 2021-01-05目录
Hadoop 项目的想法和主题
如今，大数据技术为银行和金融、IT 和电信、制造、运营和物流等各个领域提供支持。 大多数Hadoop 项目的想法都集中在提高数据存储和分析能力上。 借助 Apache Hadoop 框架，现代企业可以最大限度地降低硬件要求并开发高性能分布式应用程序。
阅读： Apache Spark 与 Hadoop Mapreduce
介绍 Hadoop
Hadoop 是由 Apache 基金会设计的软件库，用于实现海量计算和数据集的分布式存储和处理。 该开源服务支持本地计算，存储可以处理应用层本身的故障或故障。 它使用 MapReduce 编程模型为大型集群和计算机网络的管理带来可扩展性、可靠性和成本效益的优势。
为什么选择Hadoop 项目
Apache Hadoop 提供了广泛的解决方案和标准实用程序，可提供高吞吐量分析、集群资源管理和数据集的并行处理。 以下是该软件支持的一些模块：
- Hadoop MapReduce
- Hadoop 分布式文件系统或 HDFS
- Hadoop 纱线
请注意，像 Amazon Web Services、IBM Research、Microsoft、Hortonworks 和许多其他技术公司出于各种目的部署 Hadoop。 它是一个完整的生态系统，具有允许用户获取、组织、处理、分析和可视化数据的功能。 那么，让我们通过一组练习来探索系统工具。
面向初学者的 Hadoop 项目构想
1.数据迁移项目
在详细介绍之前，让我们首先了解您为什么要将数据迁移到 Hadoop 生态系统。
当今的管理者强调使用技术工具来协助和改进动态市场环境中的决策。 虽然像关系数据库管理系统 (RDBMS)这样的遗留软件有助于存储和管理数据以进行业务分析，但当涉及更大量的数据时，它们会造成限制。
具有这种传统能力的更改表和容纳大数据变得具有挑战性，这进一步影响了生产数据库的性能。 在这种情况下，聪明的组织更喜欢 Hadoop 提供的工具集。 其强大的商品硬件可以显着捕捉海量数据池的洞察力。 对于在线分析处理或 OLAP 等操作尤其如此。
现在，让我们看看如何将 RDBMS 数据迁移到 Hadoop HDFS。
您可以使用 Apache Sqoop 作为中间层将数据从 MySQL 导入 Hadoop 系统，也可以将数据从 HDFS 导出到其他关系数据库。 Sqoop 带有 Kerberos 安全集成和 Accumulo 支持。 或者，如果您想处理结构化数据，可以使用 Apache Spark SQL 模块。 其快速统一的处理引擎可以轻松执行交互式查询和流式数据。
2.企业数据整合
当组织首先用分散和分散的系统替换集中式数据中心时，他们有时最终会针对不同的地理位置使用不同的技术。 但在分析方面，他们希望整合来自多个异构系统（通常来自不同供应商）的数据是有意义的。 这就是 Apache Hadoop 企业资源及其模块化架构。
例如，其专门构建的数据集成工具 Qlick (Attunity) 可帮助用户通过拖放式 GUI 配置和执行迁移作业。 此外，您可以在不影响源系统的情况下更新 Hadoop 数据湖。
签出： Java 项目想法和初学者主题
3. 可扩展性用例
不断增长的数据堆栈意味着更慢的处理时间，这阻碍了信息检索的过程。 因此，您可以进行一项基于活动的研究，以揭示 Hadoop 如何处理此问题。
Apache Spark——在 Hadoop 框架之上运行以同时处理 MapReduce 作业——确保了高效的可扩展性操作。 这种基于 Spark 的方法可以帮助您获得用于近乎实时地处理查询的交互式阶段。 如果您刚开始使用 Hadoop，您也可以实现传统的 MapReduce 功能。
4. 云托管
除了在现场服务器上托管数据外，Hadoop 同样擅长云部署。 基于 Java 的框架可以处理存储在云中的数据，这些数据可以通过互联网访问。 如果没有安装 Hadoop，云服务器无法自行管理大数据。 您可以在您的项目中演示这种 Cloud-Hadoop 交互，并讨论云托管相对于物理采购的优势。
5. 社交媒体网站的链接预测
Hadoop 的应用还扩展到了动态领域，例如社交网络分析。 在变量具有多种关系和交互的高级场景中，我们需要算法来预测哪些节点可以连接。 社交媒体是链接和输入的仓库，例如年龄、位置、就读的学校、职业等。这些信息可用于通过图形分析向用户推荐页面和朋友。 此过程将涉及以下步骤：
- 在 HBase 中存储节点/边
- 汇总相关数据
- 将中间结果返回并存储回 HBase
- 在分布式系统 (Hadoop) 中收集和处理并行数据
- 使用 k-means 或 MapReduce 实现的网络集群
您可以按照类似的方法为金融服务公司创建异常预测器。 这样的应用程序可以检测特定客户可能犯下的潜在欺诈类型。
6.文档分析应用
借助 Hadoop 和 Mahout，您可以获得用于文档分析的集成基础架构。 Apache Pig 平台通过其语言层满足了在 MapReduce 中执行 Hadoop 作业并实现更高级别抽象的需求。 然后，您可以使用距离度量在文本搜索操作中对文档进行排名。
7. 专业分析
您可以选择满足特定行业独特需求的项目主题。 例如，您可以在银行和金融行业中应用 Hadoop 来完成以下任务：
- 用于风险缓解或法规遵从性的分布式存储
- 时间序列分析
- 流动性风险计算
- 蒙特卡罗模拟
Hadoop 有助于从仓库中提取相关数据，以便您可以执行面向问题的分析。 早些时候，当专有软件包成为常态时，专业分析遇到了与扩展和有限功能集相关的挑战。
8. 流式分析
在快节奏的数字时代，数据驱动的企业不能等待定期分析。 流式分析意味着以批量或循环方式执行操作。 安全应用程序使用这种技术来跟踪和标记网络攻击和黑客攻击。
在小型银行的情况下，Oracle 和 VB 代码的简单组合可以运行作业以报告异常并触发适当的操作。 但是全州范围的金融机构需要更强大的功能，例如 Hadoop 提供的功能。 我们将分步机制概述如下：
- 启动 Hadoop 集群
- 部署 Kafka 服务器
- 连接 Hadoop 和 Kafka
- 对 HDFS 和流数据执行 SQL 分析
阅读：大数据项目理念和主题
9. 流式ETL解决方案
如标题所示，此作业是关于构建和实施提取转换负载 (ETL)任务和管道。 Hadoop 环境包含处理 Source-Sink 分析的实用程序。 在这些情况下，您需要捕获流数据并将其存储在某个地方。 看看下面的工具。
- 苦度
- 高密度文件系统
- HBase
- 蜂巢
10. 使用 Hadoop 进行文本挖掘
可以部署 Hadoop 技术来总结产品评论和进行情绪分析。 客户给出的产品评级可以分为“好”、“中”或“差”。 此外，您可以将俚语纳入您的意见挖掘项目的范围内，并根据客户要求定制解决方案。 以下是对作案手法的简要概述：
- 使用 shell 和命令语言检索 HTML 数据
- 将数据存储在 HDFS 中
- 使用 PySpark 在 Hadoop 中预处理数据
- 使用 SQL 助手（例如 Hue）进行初始查询
- 使用 Tableau 可视化数据
11. 语音分析
Hadoop 为自动化和准确的语音分析铺平了道路。 通过这个项目，您可以展示呼叫中心应用程序中使用的电话-计算机集成。 可以对通话记录进行标记、排序和稍后分析，以获得有价值的见解。 HDFS、MapReduce 和 Hive 的组合最适合大规模执行。 在印度多个地区运营的 Kisan 呼叫中心是一个突出的用例。
12. 博客趋势分析
您可以设计一个能够可靠地处理大量日志文件的日志分析系统。 像这样的程序将最小化查询的响应时间。 它将通过基于浏览会话、访问最多的网页、趋势关键字等呈现用户的活动趋势来工作。
另请阅读：如何成为 Hadoop 管理员
结论
有了这个，我们已经涵盖了顶级Hadoop 项目的想法。 您可以通过动手实践的方式来了解 Hadoop 平台的不同方面，并成为处理大数据的专家！
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