12 فكرة مثيرة لمشروع سبارك وموضوعات للمبتدئين [2022]
نشرت: 2021-01-10تجمع أفكار شرارة المشروع بين البرمجة والتعلم الآلي وأدوات البيانات الضخمة في بنية كاملة. إنها أداة ذات صلة لإتقانها للمبتدئين الذين يتطلعون إلى اقتحام عالم تقنيات التحليلات والحوسبة السريعة.
جدول المحتويات
لماذا سبارك؟
يعد Apache Spark الاختيار الأفضل بين المبرمجين عندما يتعلق الأمر بمعالجة البيانات الضخمة. يوفر إطار العمل مفتوح المصدر هذا واجهة موحدة لبرمجة مجموعات كاملة. توفر وحداتها المدمجة دعمًا مكثفًا لـ SQL والتعلم الآلي ومعالجة الدفق وحساب الرسم البياني. أيضًا ، يمكنه معالجة البيانات بالتوازي واستعادة الخسارة نفسها في حالة الفشل.
Spark ليست لغة برمجة ولا قاعدة بيانات. إنه محرك حوسبة للأغراض العامة مبني على Scala. من السهل تعلم Spark إذا كان لديك معرفة أساسية ببايثون وواجهات برمجة التطبيقات الأخرى ، بما في ذلك Java و R.
يحتوي نظام Spark البيئي على مجموعة واسعة من التطبيقات نظرًا لقدرات المعالجة المتقدمة التي يمتلكها. لقد قمنا بإدراج بعض حالات الاستخدام أدناه لمساعدتك على المضي قدمًا في رحلة التعلم الخاصة بك!
أفكار وموضوعات مشروع شرارة
1. خادم Spark Job
يساعد هذا المشروع في التعامل مع سياقات وظائف Spark بواجهة RESTful ، مما يسمح بتقديم الوظائف من أي لغة أو بيئة. إنها مناسبة لجميع جوانب إدارة العمل والسياق.
مستودع التطوير مع اختبارات الوحدة ونشر البرامج النصية. البرنامج متاح أيضًا كحاوية Docker تقوم بتعبئة Spark مسبقًا مع خادم المهام.
2. أباتشي ميسوس
طور AMPLab في جامعة كاليفورنيا في بيركلي مدير المجموعة هذا لتمكين الأنظمة الموزعة التي تتحمل الأخطاء والمرنة للعمل بفعالية. يقوم Mesos بتجريد موارد الكمبيوتر مثل الذاكرة والتخزين ووحدة المعالجة المركزية بعيدًا عن الأجهزة المادية والافتراضية.
تعلم كيفية إنشاء تطبيقات مثل Swiggy و Quora و IMDB والمزيدإنها أداة ممتازة لتشغيل أي تطبيق موزع يتطلب مجموعات. من كبار الشخصيات مثل Twitter إلى شركات مثل Airbnb ، تستخدم مجموعة متنوعة من الشركات Mesos لإدارة البنى التحتية للبيانات الضخمة. فيما يلي بعض مزاياها الرئيسية:
- يمكنه التعامل مع أعباء العمل باستخدام تقاسم الحمل الديناميكي والعزل
- إنها تجمع نفسها بين طبقة التطبيق ونظام التشغيل لتمكين النشر الفعال في بيئات واسعة النطاق
- يسهل العديد من الخدمات لمشاركة تجمع الخادم
- إنه يجمع الموارد المادية المختلفة في مورد افتراضي موحد
يمكنك تكرار هذا المشروع مفتوح المصدر لفهم بنيته ، والتي تضم Mesos Master و Agent و Framework ، من بين مكونات أخرى.
قراءة: أفكار مشروع تطوير الويب
3. موصل شرارة كاساندرا
Cassandra هو نظام إدارة بيانات NoSQL قابل للتطوير. يمكنك توصيل Spark مع Cassandra باستخدام أداة بسيطة. سيعلمك المشروع الأشياء التالية:
- كتابة Spark RDDs و DataFrames لجداول Apache Cassandra
- تنفيذ استعلامات CQL في تطبيق Spark الخاص بك
في وقت سابق ، كان عليك تمكين التفاعل بين Spark و Cassandra عبر تكوينات واسعة النطاق. ولكن باستخدام هذا البرنامج الذي تم تطويره بنشاط ، يمكنك توصيل الاثنين دون الحاجة إلى المتطلبات السابقة. يمكنك العثور على حالة الاستخدام متاحة مجانًا على GitHub.
اقرأ المزيد: الفرق بين Git و Github: الفرق بين Git و Github
4. التنبؤ بتأخير الرحلات الجوية
يمكنك استخدام Spark لإجراء تحليل إحصائي عملي (وصفي واستنتاجي) عبر مجموعة بيانات شركة طيران. يمكن لمشروع تحليل مجموعة البيانات الشامل أن يطلعك على Spark MLib وهياكل البيانات وخوارزميات التعلم الآلي.
علاوة على ذلك ، يمكنك تولي مهمة تصميم تطبيق شامل للتنبؤ بالتأخيرات في الرحلات الجوية. يمكنك تعلم الأشياء التالية من خلال هذا التمرين العملي:
- تثبيت Apache Kylin وتنفيذ مخطط النجوم
- تنفيذ تحليل متعدد الأبعاد على مجموعة بيانات طيران كبيرة باستخدام Spark أو MapReduce
- مكعبات البناء باستخدام RESTful API
- تطبيق المكعبات باستخدام محرك سبارك
5. خط أنابيب البيانات على أساس الرسائل
يتضمن خط أنابيب البيانات مجموعة من الإجراءات من وقت استيعاب البيانات حتى حدوث عمليات الاستخراج أو التحويل أو التحميل. من خلال محاكاة مسار بيانات الدُفعات ، يمكنك معرفة كيفية اتخاذ قرارات التصميم على طول الطريق ، وإنشاء الأداة المساعدة لخط أنابيب الملفات ، ومعرفة كيفية اختبار واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. يمكنك أيضًا جمع المعرفة حول إنشاء جداول وأحداث عامة في Spark وتفسير المخرجات الناتجة عن البنية.
قراءة: مواضيع وأفكار مشروع بايثون
6. توحيد البيانات
هذا مشروع مبتدئ لإنشاء بحيرة بيانات أو مركز بيانات مؤسسة. لا يلزم بذل جهود تكامل كبيرة لتوحيد البيانات في ظل هذا النموذج. يمكنك فقط طلب الوصول الجماعي وتطبيق MapReduce والخوارزميات الأخرى لبدء مشروع تحليل البيانات الخاص بك.
تعد بحيرات البيانات هذه مفيدة بشكل خاص في إعدادات الشركة حيث يتم تخزين البيانات عبر مناطق وظيفية مختلفة. عادةً ما تتجسد كملفات على جداول Hive أو HDFS ، مما يوفر ميزة قابلية التوسع الأفقي.
للمساعدة في التحليل على الواجهة الأمامية ، يمكنك إعداد Excel أو Tableau أو دفتر ملاحظات iPython الأكثر تعقيدًا.
7. منطاد
إنه مشروع احتضان داخل مؤسسة Apache يجلب دفاتر ملاحظات على غرار Jupyter إلى Spark. يقدم مترجم IPython للمطورين طريقة أفضل للمشاركة والتعاون في التصميمات. يدعم Zeppelin مجموعة من لغات البرمجة الأخرى إلى جانب Python. تتضمن القائمة Scala و SparkSQL و Hive و shell و markdown.
باستخدام Zeppelin ، يمكنك أداء المهام التالية بسهولة:
- استخدم مفكرة على شبكة الإنترنت مليئة بتحليلات البيانات التفاعلية
- انشر نتائج تنفيذ التعليمات البرمجية مباشرةً (كإطار iframe مضمن) إلى موقعك على الويب أو مدونتك
- أنشئ مستندات مبهرة تستند إلى البيانات ونظمها وتعاون مع الآخرين
8. مشروع التجارة الإلكترونية
اكتسب Spark مكانة بارزة في وظائف هندسة البيانات لبيئات التجارة الإلكترونية. إنه قادر على المساعدة في تصميم البنى التحتية للبيانات عالية الأداء. دعونا أولاً نلقي نظرة على كل ما هو ممكن في هذا الفضاء:
- دفق المعاملات في الوقت الفعلي من خلال خوارزميات التجميع ، مثل k-mean
- تصفية تعاونية قابلة للتطوير باستخدام Spark MLib
- دمج النتائج مع مصادر البيانات غير المنظمة (على سبيل المثال ، مراجعات المنتج والتعليقات)
- تعديل التوصيات مع الاتجاهات المتغيرة
ديناميكية لا تنتهي هنا. يمكنك استخدام الواجهة لمواجهة تحديات معينة في تجارة التجزئة الإلكترونية الخاصة بك. جرب يدك في تطبيق مستودع البيانات الضخمة الفريد الذي يعمل على تحسين الأسعار وتخصيص المخزون اعتمادًا على الجغرافيا وبيانات المبيعات. من خلال هذا المشروع ، يمكنك فهم كيفية التعامل مع مشاكل العالم الحقيقي والتأثير على النتيجة النهائية.
تحقق من: أفكار مشروع التعلم الآلي
9. Alluxio
يعمل Alluxio كطبقة تنسيق في الذاكرة بين أنظمة Spark وأنظمة التخزين مثل HDFS و Amazon S3 و Ceph وما إلى ذلك. بشكل عام ، ينقل البيانات من مستودع مركزي إلى إطار عمل الحساب للمعالجة. تم تسمية مشروع البحث في البداية باسم Tachyon عندما تم تطويره في جامعة كاليفورنيا.
بصرف النظر عن سد الفجوة ، يعمل هذا المشروع مفتوح المصدر على تحسين أداء التحليلات عند العمل مع البيانات الضخمة وأعباء عمل AI / ML في أي سحابة. يوفر إمكانات مخصصة لمشاركة البيانات عبر وظائف المجموعة المكتوبة في Apache Spark و MapReduce و Flink. يمكنك تسميته نظام تخزين افتراضي موزع على الذاكرة.
10. تدفق مشروع تحليلات على كشف الاحتيال
تحظى تطبيقات التحليلات المتدفقة بشعبية في صناعة التمويل والأمن. من المنطقي تحليل بيانات المعاملات أثناء استمرار العملية ، بدلاً من اكتشاف عمليات الاحتيال في نهاية الدورة. يمكن أن تساعد Spark في بناء أدوات كشف التسلل والشذوذ باستخدام HBase كمخزن بيانات عام. يمكنك تحديد مثيل آخر لهذا النوع من التتبع في أنظمة إدارة المخزون.
11. معالجة الأحداث المعقدة
من خلال هذا المشروع ، يمكنك استكشاف التطبيقات بزمن انتقال منخفض للغاية حيث يتم تضمين الثواني الفرعية والبيكو ثانية والنانو ثانية. لقد ذكرنا بعض الأمثلة أدناه.
- تطبيقات تداول عالية الجودة
- أنظمة لتصنيف سجلات المكالمات في الوقت الفعلي
- معالجة أحداث إنترنت الأشياء
تسمح بنية Spark السريعة لامبدا بوقت استجابة ميلي ثانية لهذه البرامج.
بصرف النظر عن الموضوعات المذكورة أعلاه ، يمكنك أيضًا إلقاء نظرة على العديد من أفكار مشاريع Spark الأخرى . لنفترض أنك تريد إنشاء تطبيق لمراقبة المركبات في الوقت الفعلي تقريبًا. هنا ، يتم محاكاة بيانات المستشعر واستلامها باستخدام Spark Streaming و Flume. يمكن أن تكون بنية بيانات Redis بمثابة برمجيات عاملة / وسيطة فرعية في مشروع Spark هذا.
12. حالة استخدام الألعاب
تتطلب صناعة ألعاب الفيديو برامج موثوقة للمعالجة الفورية واكتشاف الأنماط. تتطلب الأحداث داخل اللعبة استجابات سريعة وقدرات فعالة للاحتفاظ باللاعبين ، والتعديل التلقائي لمستويات التعقيد ، والإعلان المستهدف ، وما إلى ذلك. في مثل هذه السيناريوهات ، يمكن لـ Apache Spark الاهتمام بتنوع وسرعة وحجم البيانات الواردة.
من المعروف أن العديد من شركات التكنولوجيا وشركات الإنترنت تستخدم Spark لتحليل البيانات الضخمة وإدارة أنظمة ML الخاصة بهم. بعض هذه الأسماء رفيعة المستوى تشمل Microsoft و IBM و Amazon و Yahoo و Netflix و Oracle و Cisco. من خلال المهارات المناسبة ، يمكنك ممارسة مهنة مربحة كمطور برامج متكامل أو مهندس بيانات أو حتى العمل في مجال الاستشارات والأدوار القيادية التقنية الأخرى.
خاتمة
القائمة أعلاه لأفكار مشروع Spark ليست شاملة في أي مكان. لذا ، استمر في كشف جمال قاعدة التعليمات البرمجية واكتشاف تطبيقات جديدة!
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.
تحقق من دورات هندسة البرمجيات الأخرى لدينا في upGrad.