您需要注意的 7 个有趣的大数据项目

大数据是当今的流行语。 当明智地利用大数据时，大数据具有彻底改变组织的潜力。 变革浪潮已经开始——大数据正在迅速改变 IT 和商业部门、医疗保健行业以及学术界。 然而，充分利用大数据潜力的关键是开源软件 (OSS)。 自从第一个资源丰富的大数据项目 Apache Hadoop 出现以来，它为其他创新的大数据项目奠定了基础。

根据Black Duck Software 和 North Bridge 的调查，近 90% 的受访者认为他们依靠开源大数据项目来促进“提高效率、创新和互操作性”。 但最重要的是，这是因为这些为他们提供了“摆脱供应商锁定的自由； 竞争特性和技术能力； 定制能力； 和整体质量。”

现在，让我们看看一些最好的开源大数据项目，这些项目不仅可以让组织改善其整体功能，还可以增强他们的客户响应能力。

1. 目录

   阿帕奇梁

这个开源大数据项目的名字来源于两个大数据流程——批处理和流。 因此，Apache Beam 允许您在单个统一平台中同时集成批处理和流式数据。

使用 Beam 时，您需要创建一个数据管道并选择在您喜欢的处理框架上运行它。 数据管道既灵活又可移植，因此无需在每次希望选择不同的处理框架时设计单独的数据管道。 无论是批处理还是数据流，单个数据管道都可以一次又一次地重复使用。

2. 阿帕奇气流

Airflow 是 Airbnb 的一个开源大数据项目，专门设计用于通过 Beam 管道的智能调度来自动化、组织和优化项目和流程。 它允许您将数据管道作为有向无环图 (DAG) 进行调度和监控。
Airflow 将任务安排在一个数组中，并根据它们的依赖关系执行它们。 Airflow 的最佳功能可能是丰富的命令行实用程序，它使 DAG 上的复杂任务变得更加方便。 由于 Airflow 的配置运行在 Python 代码上，因此它提供了非常动态的用户体验。

3. 阿帕奇星火

Spark 是全球组织最受欢迎的集群计算选择之一。 这个大数据项目配备了最先进的 DAG 调度程序、执行引擎和查询优化器，Spark 允许超快速的数据处理。 您可以在 Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes 或云中运行 Spark，以从不同来源收集数据。
它已被进一步优化以促进交互式流分析，您可以在其中分析大量历史数据集并辅以实时数据以实时做出决策。 现在，使用 Spark 的 80 个高级运算符构建并行应用程序比以往任何时候都容易，这些运算符允许您使用 Java、Scala、Python、R 和 SQL 进行交互编码。 除此之外，它还包括一系列令人印象深刻的库，例如 DataFrames、MLlib、GraphX 和 Spark Streaming。

4. 阿帕奇齐柏林飞艇

另一个创造性的大数据项目 Apache Zeppelin 是在韩国的 NFLabs 创建的。 Zeppelin 的主要开发目的是为 Spark 提供前端 Web 基础设施。 Zeppelin 基于基于笔记本的方法，允许用户与 Spark 应用程序无缝交互，以进行数据摄取、数据探索和数据可视化。 因此，在使用 Zeppelin 时，您无需为 Spark 应用程序构建单独的模块或插件。

Apache Zeppelin Interpreter 可能是这个大数据项目中最令人印象深刻的特性。 它允许您将任何数据处理后端插入 Zeppelin。 Zeppelin 解释器支持 Spark、Python、JDBC、Markdown 和 Shell。

5. 阿帕奇卡桑德拉

如果您正在寻找可扩展的高性能数据库，Cassandra 是您的理想选择。 使它成为最好的 OSS 之一的原因是它的线性可扩展性和容错功能，允许您在多个节点之间复制数据，同时替换故障节点，而无需关闭任何东西！

在 Cassandra 中，集群中的所有节点都是相同的且具有容错性。 因此，即使整个数据中心出现故障，您也不必担心丢失数据。 它通过诸如 Hinted Handoff 和 Read Repair 之类的附加组件进行了进一步优化，当新机器添加到现有结构时提高了读写吞吐量。

6. TensorFlow

TensorFlow 由 Google Brain 的研究人员和工程师创建，用于支持 ML 和深度学习。 它被设计为一个 OSS 库，用于跨 CPU、GPU 和 TPU 等一系列平台提供高性能和灵活的数值计算，仅举几例。
TensorFlow 的多功能性和灵活性还允许您尝试许多新的 ML 算法，从而为机器学习的新可能性打开大门。 谷歌、英特尔、eBay、DeepMind、Uber 和 Airbnb 等行业巨头都在成功地使用 TensorFlow 不断创新和改善客户体验。

7. Kubernetes

它是为容器应用程序的扩展、部署和管理而开发的运营支持系统。 它将应用程序中的容器组合成小单元，以促进顺利探索和管理。
Kubernetes 允许您利用混合或公共云基础架构来获取数据并无缝移动工作负载。 它会根据容器的依赖关系自动排列容器，仔细混合关键工作负载和尽力而为的工作负载，从而提高数据资源的利用率。 除此之外，Kubernetes 是自我修复的——它检测并杀死无响应的节点，并在节点发生故障时替换和重新调度容器。

这些大数据项目在帮助企业“重新发明轮子”和促进创新方面具有巨大潜力。 随着我们在大数据方面不断取得更多进展，希望未来会出现更多这样资源丰富的大数据项目，开辟新的探索途径。 然而，仅仅使用这些大数据项目是不够的。

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您必须努力成为 OSS 社区的活跃成员，将您自己的技术发现和进步贡献给平台，以便其他人也可以从您那里受益。
正如Jean-Baptiste Onofre所说：

“这是双赢的。 您为项目上游做出贡献，以便其他人从您的工作中受益，但您的公司也从他们的工作中受益。 这意味着更多的反馈、更多的新功能、更多可能修复的问题。”

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