您需要注意的 7 個有趣的大數據項目

大數據是當今的流行語。 當明智地利用大數據時，大數據具有徹底改變組織的潛力。 變革浪潮已經開始——大數據正在迅速改變 IT 和商業部門、醫療保健行業以及學術界。 然而，充分利用大數據潛力的關鍵是開源軟件 (OSS)。 自從第一個資源豐富的大數據項目 Apache Hadoop 出現以來，它為其他創新的大數據項目奠定了基礎。

根據Black Duck Software 和 North Bridge 的調查，近 90% 的受訪者認為他們依靠開源大數據項目來促進“提高效率、創新和互操作性”。 但最重要的是，這是因為這些為他們提供了“擺脫供應商鎖定的自由； 競爭特性和技術能力； 定制能力； 和整體質量。”

現在，讓我們看看一些最好的開源大數據項目，這些項目不僅可以讓組織改善其整體功能，還可以提高他們的客戶響應能力。

1. 目錄

   阿帕奇梁

這個開源大數據項目的名字來源於兩個大數據流程——批處理和流。 因此，Apache Beam 允許您在單個統一平台中同時集成批處理和流式數據。

使用 Beam 時，您需要創建一個數據管道並選擇在您喜歡的處理框架上運行它。 數據管道既靈活又可移植，因此無需在每次希望選擇不同的處理框架時設計單獨的數據管道。 無論是批處理還是數據流，單個數據管道都可以一次又一次地重複使用。

2. 阿帕奇氣流

Airflow 是 Airbnb 的一個開源大數據項目，專門設計用於通過 Beam 管道的智能調度來自動化、組織和優化項目和流程。 它允許您將數據管道作為有向無環圖 (DAG) 進行調度和監控。
Airflow 將任務安排在一個數組中，並根據它們的依賴關係執行它們。 Airflow 的最佳功能可能是豐富的命令行實用程序，它使 DAG 上的複雜任務變得更加方便。 由於 Airflow 的配置運行在 Python 代碼上，因此它提供了非常動態的用戶體驗。

3. 阿帕奇星火

Spark 是全球組織最受歡迎的集群計算選擇之一。 這個大數據項目配備了最先進的 DAG 調度程序、執行引擎和查詢優化器，Spark 允許超快速的數據處理。 您可以在 Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes 或云中運行 Spark，以從不同來源收集數據。
它已被進一步優化以促進交互式流分析，您可以在其中分析大量歷史數據集並輔以實時數據以實時做出決策。 現在，使用 Spark 的 80 個高級運算符構建並行應用程序比以往任何時候都容易，這些運算符允許您使用 Java、Scala、Python、R 和 SQL 進行交互編碼。 除此之外，它還包括一系列令人印象深刻的庫，例如 DataFrames、MLlib、GraphX 和 Spark Streaming。

4. 阿帕奇齊柏林飛艇

另一個創造性的大數據項目 Apache Zeppelin 是在韓國的 NFLabs 創建的。 Zeppelin 的主要開發目的是為 Spark 提供前端 Web 基礎設施。 Zeppelin 基於基於筆記本的方法，允許用戶與 Spark 應用程序無縫交互，以進行數據攝取、數據探索和數據可視化。 因此，在使用 Zeppelin 時，您無需為 Spark 應用程序構建單獨的模塊或插件。

Apache Zeppelin Interpreter 可能是這個大數據項目中最令人印象深刻的特性。 它允許您將任何數據處理後端插入 Zeppelin。 Zeppelin 解釋器支持 Spark、Python、JDBC、Markdown 和 Shell。

5. 阿帕奇卡桑德拉

如果您正在尋找可擴展的高性能數據庫，Cassandra 是您的理想選擇。 使它成為最好的 OSS 之一的原因是它的線性可擴展性和容錯功能，允許您在多個節點之間複製數據，同時替換故障節點，而無需關閉任何東西！

在 Cassandra 中，集群中的所有節點都是相同的且具有容錯性。 因此，即使整個數據中心出現故障，您也不必擔心丟失數據。 它通過諸如 Hinted Handoff 和 Read Repair 之類的附加組件進行了進一步優化，當新機器添加到現有結構時提高了讀寫吞吐量。

6. TensorFlow

TensorFlow 由 Google Brain 的研究人員和工程師創建，用於支持 ML 和深度學習。 它被設計為一個 OSS 庫，用於跨 CPU、GPU 和 TPU 等一系列平台提供高性能和靈活的數值計算，僅舉幾例。
TensorFlow 的多功能性和靈活性還允許您嘗試許多新的 ML 算法，從而為機器學習的新可能性打開大門。 谷歌、英特爾、eBay、DeepMind、Uber 和 Airbnb 等行業巨頭都在成功地使用 TensorFlow 不斷創新和改善客戶體驗。

7. Kubernetes

它是為容器應用程序的擴展、部署和管理而開發的運營支持系統。 它將應用程序中的容器組合成小單元，以促進順利探索和管理。
Kubernetes 允許您利用混合或公共雲基礎架構來獲取數據並無縫移動工作負載。 它會根據容器的依賴關係自動排列容器，仔細混合關鍵工作負載和盡力而為的工作負載，從而提高數據資源的利用率。 除此之外，Kubernetes 是自我修復的——它檢測並殺死無響應的節點，並在節點發生故障時替換和重新調度容器。

這些大數據項目在幫助企業“重新發明輪子”和促進創新方面具有巨大潛力。 隨著我們在大數據方面不斷取得更多進展，希望未來會出現更多這樣資源豐富的大數據項目，開闢新的探索途徑。 然而，僅僅使用這些大數據項目是不夠的。

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您必須努力成為 OSS 社區的活躍成員，將您自己的技術發現和進步貢獻給平台，以便其他人也可以從您那裡受益。
正如Jean-Baptiste Onofre所說：

“這是雙贏的。 您為項目上游做出貢獻，以便其他人從您的工作中受益，但您的公司也從他們的工作中受益。 這意味著更多的反饋、更多的新功能、更多可能修復的問題。”

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