GitHub 中面向初學者的 4 個最有趣的大數據項目 [2022]
已發表: 2021-01-06多年來，GitHub 一直是一個由開發人員和技術人員組成的在線社區，他們在所有垂直領域提出開箱即用的項目，為多個問題提供路線圖等。今天，GitHub 已成為這個龐大的在線存儲庫大數據社區； 這是磨練技術技能的好方法。 目前，大數據行業最大的挑戰是市場的活力和需求。
因此，如果您想在將自己設置為差異化者方面獲得良好的開端，GitHub 上有多個大數據項目可以正常工作。 這些項目以其對開源數據的簽名使用和現實生活中的實施而聞名，可以根據您的項目目標按原樣進行或調整。 如果像 MongoDB、Cassandra 這樣的 NoSQL 數據庫是您的專長，那麼請研究 Hadoop 集群管理的基礎知識、流處理技術和分佈式計算。
關鍵是大數據是當前最有前途的行業之一，因為人們正在意識到數據分析可以在未來幾年促進可持續發展。 儘管要求很高，但對於大數據/數據科學專業人士來說，從 GitHub 上的 Hadoop 項目開始可能是隨著行業需求發展並在基礎上建立據點的絕佳方式。 在這篇文章中，到目前為止，我們將介紹 GitHub 上的此類大數據項目：
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目錄
GitHub 中的大數據項目
1. 熊貓分析
pandas 分析項目旨在創建 HTML 分析報告並擴展 pandas DataFrame 對象，因為主要功能 df.describe() 不足以進行根深蒂固的數據分析。 它使用機器學習和 pandas 數據框來查找唯一的、相關的變量和快速的數據分析。
生成的報告將採用 HTML 格式，在這裡它將使用直方圖、Spearman、Pearson 和 Kendall 矩陣計算數據，以將大量數據集分解為有意義的單元。 它支持布爾、數字、日期、分類、URL、路徑、文件和圖像類型的抽像作為一種有效的數據分析方法。
2. NiFi 規則引擎處理器
Apache NiFi，也稱為 NiagraFiles，以自動化各種軟件系統之間的數據流而聞名。 該項目旨在對數據應用預定義規則以簡化數據流。
它利用 Drools - 一個業務規則管理系統 (BRMS)解決方案，眾所周知，它提供核心業務規則引擎 (BRE) 、Web 創作兼規則管理平台 (Drools Workbench) 和 Eclipse IDE 插件。 貢獻者——Matrix BI Limited，提出了完全用 Java 編寫的獨特規則，使其成為 GitHub 上一個方便的大數據項目。
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3. TD引擎
該項目是完全關於物聯網 (IoT)和基於物聯網的應用程序的項目之一。 它圍繞創建一個為整個 IT 基礎架構編程的開源大數據接口，以比任何其他聯盟快 10 倍的速度對其進行跟踪。 它還將配備數據緩存、數據流處理、用於降低數據複雜性的消息隊列等。
該平台是數據庫領域的一個有希望的突破，可以在一秒鐘內檢索超過一千萬個數據點——無需集成任何其他軟件，如 Kafka、Spark 或 Redis。 收集的數據也可以根據時間、多個時間流或兩者兼而有之進行分析。 Python、R、Matlab 等框架為這個重型數據庫提供支持，否則使用 Ubuntu、Centos 7、Fedora 等工具集很容易安裝。
4. 從源代碼構建 Apache Hudi
對於那些尋求更快的數據索引、發布和數據管理而沒有任何限制的人來說，這個項目可能是一個福音。 Apache Hudi（意為 Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）可以為您節省大量時間、擔憂和工作，因為它在 DFS 上存儲和處理批量分析數據集後看起來很像。
一般來說，Hudi 兼容三種不同類型的查詢：
- 快照查詢可以提供基於實時數據的快照查詢，基於列和行的數據排列。
- 如果數據是在過去一段時間內插入或更新的，則增量查詢可以幫助分配更改流。
- 讀取優化查詢可以為您提供有關任何基於列的存儲（如 Parquet）的快照查詢性能的所有詳細信息。
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結論
只要您使用 spark-shade-unbundle-avro 配置文件，您就可以使用 Scala 構建帶有和不帶有 spark-avo 模塊的 Apache Hudi。 您還需要類似 Unix 的系統，例如 Linux 或 Mac OS X、Java 8、Git 和 Maven。
正如我們在本文中所討論的，大數據的願景已經走過了漫長的道路，而且還有廣闊的發展空間。 有了這樣的進展速度，我們可以希望大數據將在未來幾年在所有垂直領域取得重大發展。
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