12 個令人興奮的 Hadoop 項目想法和初學者主題 [2022]
已發表: 2021-01-05目錄
Hadoop 項目的想法和主題
如今，大數據技術為銀行和金融、IT 和電信、製造、運營和物流等各個領域提供支持。 大多數Hadoop 項目的想法都集中在提高數據存儲和分析能力上。 借助 Apache Hadoop 框架，現代企業可以最大限度地降低硬件要求並開發高性能分佈式應用程序。
閱讀： Apache Spark 與 Hadoop Mapreduce
介紹 Hadoop
Hadoop 是由 Apache 基金會設計的軟件庫，用於實現海量計算和數據集的分佈式存儲和處理。 該開源服務支持本地計算，存儲可以處理應用層本身的故障或故障。 它使用 MapReduce 編程模型為大型集群和計算機網絡的管理帶來可擴展性、可靠性和成本效益的優勢。
為什麼選擇Hadoop 項目
Apache Hadoop 提供了廣泛的解決方案和標準實用程序，可提供高吞吐量分析、集群資源管理和數據集的並行處理。 以下是該軟件支持的一些模塊：
- Hadoop MapReduce
- Hadoop 分佈式文件系統或 HDFS
- Hadoop 紗線
請注意，像 Amazon Web Services、IBM Research、Microsoft、Hortonworks 和許多其他技術公司出於各種目的部署 Hadoop。 它是一個完整的生態系統，具有允許用戶獲取、組織、處理、分析和可視化數據的功能。 那麼，讓我們通過一組練習來探索系統工具。
面向初學者的 Hadoop 項目構想
1.數據遷移項目
在詳細介紹之前，讓我們首先了解您為什麼要將數據遷移到 Hadoop 生態系統。
當今的管理者強調使用技術工具來協助和改進動態市場環境中的決策。 雖然像關係數據庫管理系統 (RDBMS)這樣的遺留軟件有助於存儲和管理數據以進行業務分析，但當涉及更大量的數據時，它們會造成限制。
具有這種傳統能力的更改表和容納大數據變得具有挑戰性，這進一步影響了生產數據庫的性能。 在這種情況下，聰明的組織更喜歡 Hadoop 提供的工具集。 其強大的商品硬件可以顯著捕捉海量數據池的洞察力。 對於在線分析處理或 OLAP 等操作尤其如此。
現在，讓我們看看如何將 RDBMS 數據遷移到 Hadoop HDFS。
您可以使用 Apache Sqoop 作為中間層將數據從 MySQL 導入 Hadoop 系統，也可以將數據從 HDFS 導出到其他關係數據庫。 Sqoop 帶有 Kerberos 安全集成和 Accumulo 支持。 或者，如果您想處理結構化數據，可以使用 Apache Spark SQL 模塊。 其快速統一的處理引擎可以輕鬆執行交互式查詢和流式數據。
2.企業數據整合
當組織首先用分散和分散的系統替換集中式數據中心時，他們有時最終會針對不同的地理位置使用不同的技術。 但在分析方面，他們希望整合來自多個異構系統（通常來自不同供應商）的數據是有意義的。 這就是 Apache Hadoop 企業資源及其模塊化架構。
例如，其專門構建的數據集成工具 Qlick (Attunity) 可幫助用戶通過拖放式 GUI 配置和執行遷移作業。 此外，您可以在不影響源系統的情況下更新 Hadoop 數據湖。
簽出： Java 項目想法和初學者主題
3. 可擴展性用例
不斷增長的數據堆棧意味著更慢的處理時間，這阻礙了信息檢索的過程。 因此，您可以進行一項基於活動的研究，以揭示 Hadoop 如何處理此問題。
Apache Spark——在 Hadoop 框架之上運行以同時處理 MapReduce 作業——確保了高效的可擴展性操作。 這種基於 Spark 的方法可以幫助您獲得用於近乎實時地處理查詢的交互式階段。 如果您剛開始使用 Hadoop，您也可以實現傳統的 MapReduce 功能。
4. 雲託管
除了在現場服務器上託管數據外，Hadoop 同樣擅長雲部署。 基於 Java 的框架可以處理存儲在雲中的數據，這些數據可以通過互聯網訪問。 如果沒有安裝 Hadoop，雲服務器無法自行管理大數據。 您可以在您的項目中演示這種 Cloud-Hadoop 交互，並討論云託管相對於物理採購的優勢。
5. 社交媒體網站的鏈接預測
Hadoop 的應用還擴展到了動態領域，例如社交網絡分析。 在變量具有多種關係和交互的高級場景中，我們需要算法來預測哪些節點可以連接。 社交媒體是鏈接和輸入的倉庫，例如年齡、位置、就讀的學校、職業等。這些信息可用於通過圖形分析向用戶推薦頁面和朋友。 此過程將涉及以下步驟：
- 在 HBase 中存儲節點/邊
- 匯總相關數據
- 將中間結果返回並存儲回 HBase
- 在分佈式系統 (Hadoop) 中收集和處理並行數據
- 使用 k-means 或 MapReduce 實現的網絡集群
您可以按照類似的方法為金融服務公司創建異常預測器。 這樣的應用程序可以檢測特定客戶可能犯下的潛在欺詐類型。
6.文檔分析應用
借助 Hadoop 和 Mahout，您可以獲得用於文檔分析的集成基礎架構。 Apache Pig 平台通過其語言層滿足了在 MapReduce 中執行 Hadoop 作業並實現更高級別抽象的需求。 然後，您可以使用距離度量在文本搜索操作中對文檔進行排名。
7. 專業分析
您可以選擇滿足特定行業獨特需求的項目主題。 例如，您可以在銀行和金融行業中應用 Hadoop 來完成以下任務：
- 用於風險緩解或法規遵從性的分佈式存儲
- 時間序列分析
- 流動性風險計算
- 蒙特卡羅模擬
Hadoop 有助於從倉庫中提取相關數據，以便您可以執行面向問題的分析。 早些時候，當專有軟件包成為常態時，專業分析遇到了與擴展和有限功能集相關的挑戰。
8. 流式分析
在快節奏的數字時代，數據驅動的企業不能等待定期分析。 流式分析意味著以批量或循環方式執行操作。 安全應用程序使用這種技術來跟踪和標記網絡攻擊和黑客攻擊。
在小型銀行的情況下，Oracle 和 VB 代碼的簡單組合可以運行作業以報告異常並觸發適當的操作。 但是全州範圍的金融機構需要更強大的功能，例如 Hadoop 提供的功能。 我們將分步機制概述如下：
- 啟動 Hadoop 集群
- 部署 Kafka 服務器
- 連接 Hadoop 和 Kafka
- 對 HDFS 和流數據執行 SQL 分析
閱讀：大數據項目理念和主題
9. 流式ETL解決方案
如標題所示，此作業是關於構建和實施提取轉換負載 (ETL)任務和管道。 Hadoop 環境包含處理 Source-Sink 分析的實用程序。 在這些情況下，您需要捕獲流數據並將其存儲在某個地方。 看看下面的工具。
- 苦度
- 高密度文件系統
- HBase
- 蜂巢
10. 使用 Hadoop 進行文本挖掘
可以部署 Hadoop 技術來總結產品評論和進行情緒分析。 客戶給出的產品評級可以分為“好”、“中”或“差”。 此外，您可以將俚語納入您的意見挖掘項目的範圍內，並根據客戶要求定制解決方案。 以下是對作案手法的簡要概述：
- 使用 shell 和命令語言檢索 HTML 數據
- 將數據存儲在 HDFS 中
- 使用 PySpark 在 Hadoop 中預處理數據
- 使用 SQL 助手（例如 Hue）進行初始查詢
- 使用 Tableau 可視化數據
11. 語音分析
Hadoop 為自動化和準確的語音分析鋪平了道路。 通過這個項目，您可以展示呼叫中心應用程序中使用的電話-計算機集成。 可以對通話記錄進行標記、排序和稍後分析，以獲得有價值的見解。 HDFS、MapReduce 和 Hive 的組合最適合大規模執行。 在印度多個地區運營的 Kisan 呼叫中心是一個突出的用例。
12. 博客趨勢分析
您可以設計一個能夠可靠地處理大量日誌文件的日誌分析系統。 像這樣的程序將最小化查詢的響應時間。 它將通過基於瀏覽會話、訪問最多的網頁、趨勢關鍵字等呈現用戶的活動趨勢來工作。
另請閱讀：如何成為 Hadoop 管理員
結論
有了這個，我們已經涵蓋了頂級Hadoop 項目的想法。 您可以通過動手實踐的方式來了解 Hadoop 平台的不同方面，並成為處理大數據的專家！
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