12 spannende Ideen und Themen für Spark-Projekte für Anfänger [2022]

Spark-Projektideen kombinieren Programmierung, maschinelles Lernen und Big-Data-Tools in einer vollständigen Architektur. Es ist ein relevantes Werkzeug für Anfänger, die in die Welt der schnellen Analyse- und Computertechnologien einsteigen möchten.

Warum Spark?

Apache Spark ist die erste Wahl unter Programmierern, wenn es um die Verarbeitung großer Datenmengen geht. Dieses Open-Source-Framework bietet eine einheitliche Schnittstelle für die Programmierung ganzer Cluster. Die integrierten Module bieten umfassende Unterstützung für SQL, maschinelles Lernen, Stream-Verarbeitung und Diagrammberechnung. Außerdem kann es Daten parallel verarbeiten und den Verlust bei Ausfällen selbst wiederherstellen.

Spark ist weder eine Programmiersprache noch eine Datenbank. Es ist eine Allzweck-Computing-Engine, die auf Scala basiert. Es ist einfach, Spark zu erlernen, wenn Sie über grundlegende Kenntnisse in Python und anderen APIs, einschließlich Java und R, verfügen.

Das Spark-Ökosystem hat aufgrund seiner fortschrittlichen Verarbeitungsfähigkeiten ein breites Anwendungsspektrum. Wir haben unten einige Anwendungsfälle aufgelistet, die Ihnen helfen, auf Ihrer Lernreise voranzukommen!

Ideen und Themen für Spark-Projekte

1. Spark-Jobserver

Dieses Projekt hilft beim Umgang mit Spark-Jobkontexten mit einer RESTful-Schnittstelle, die das Senden von Jobs aus jeder Sprache oder Umgebung ermöglicht. Es eignet sich für alle Aspekte des Job- und Kontextmanagements.

Das Entwicklungs-Repository mit Unit-Tests und Deploy-Skripten. Die Software ist auch als Docker-Container verfügbar, der Spark mit dem Jobserver vorverpackt.

2. Apache-Mesos

Das AMPLab an der UC Berkeley hat diesen Cluster-Manager entwickelt, um einen effektiven Betrieb fehlertoleranter und flexibler verteilter Systeme zu ermöglichen. Mesos abstrahiert Computerressourcen wie Arbeitsspeicher, Speicher und CPU von den physischen und virtuellen Maschinen.

Es ist ein hervorragendes Tool, um jede verteilte Anwendung auszuführen, die Cluster erfordert. Von Bigwigs wie Twitter bis hin zu Unternehmen wie Airbnb nutzen eine Vielzahl von Unternehmen Mesos zur Verwaltung ihrer Big-Data-Infrastrukturen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

• Es kann Workloads mit dynamischer Lastverteilung und Isolation bewältigen
• Es parkt sich selbst zwischen der Anwendungsschicht und dem Betriebssystem, um eine effiziente Bereitstellung in großen Umgebungen zu ermöglichen
• Es erleichtert zahlreichen Diensten die gemeinsame Nutzung des Serverpools
• Es vereint die verschiedenen physischen Ressourcen zu einer einheitlichen virtuellen Ressource

Sie können dieses Open-Source-Projekt duplizieren, um seine Architektur zu verstehen, die neben anderen Komponenten einen Mesos-Master, einen Agenten und ein Framework umfasst.

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3. Spark-Cassandra-Anschluss

Cassandra ist ein skalierbares NoSQL-Datenverwaltungssystem. Sie können Spark mit einem einfachen Tool mit Cassandra verbinden. Das Projekt wird Ihnen die folgenden Dinge beibringen:

• Spark RDDs und DataFrames in Apache Cassandra-Tabellen schreiben
• Ausführen von CQL-Abfragen in Ihrer Spark-Anwendung

Früher mussten Sie die Interaktion zwischen Spark und Cassandra über umfangreiche Konfigurationen ermöglichen. Aber mit dieser aktiv entwickelten Software können Sie die beiden ohne die vorherige Anforderung verbinden. Den Use Case finden Sie frei verfügbar auf GitHub.

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4. Vorhersage von Flugverspätungen

Sie können Spark verwenden, um praktische statistische Analysen (sowohl deskriptiv als auch inferentiell) über einen Flugliniendatensatz durchzuführen. Ein umfangreiches Dataset-Analyseprojekt kann Sie mit Spark MLib, seinen Datenstrukturen und maschinellen Lernalgorithmen vertraut machen.

Darüber hinaus können Sie die Aufgabe übernehmen, eine End-to-End-Anwendung zur Vorhersage von Flugverspätungen zu entwerfen. Sie können die folgenden Dinge durch diese praktische Übung lernen:

• Installieren von Apache Kylin und Implementieren des Star-Schemas
• Ausführen einer multidimensionalen Analyse eines großen Flugdatensatzes mit Spark oder MapReduce
• Erstellen von Cubes mit RESTful API
• Anwenden von Cubes mit der Spark-Engine

5. Datenpipeline basierend auf Messaging

Eine Datenpipeline umfasst eine Reihe von Aktionen ab dem Zeitpunkt der Datenaufnahme bis zu den Extraktions-, Transformations- oder Ladeprozessen. Durch die Simulation einer Batch-Datenpipeline können Sie lernen, wie Sie Designentscheidungen treffen, das Dateipipeline-Dienstprogramm erstellen und lernen, wie Sie es testen und Fehler beheben. Sie können auch Kenntnisse über das Erstellen generischer Tabellen und Ereignisse in Spark und das Interpretieren der von der Architektur generierten Ausgabe sammeln.

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6. Datenkonsolidierung

Dies ist ein Anfängerprojekt zum Erstellen eines Data Lake oder eines Enterprise Data Hub. Es ist kein erheblicher Integrationsaufwand erforderlich, um Daten unter diesem Modell zu konsolidieren. Sie können lediglich Gruppenzugriff anfordern und MapReduce und andere Algorithmen anwenden, um Ihr Datenverarbeitungsprojekt zu starten.

Solche Data Lakes sind besonders nützlich in Unternehmensumgebungen, in denen Daten über verschiedene Funktionsbereiche hinweg gespeichert werden. Typischerweise materialisieren sie sich als Dateien auf Hive-Tabellen oder HDFS und bieten den Vorteil der horizontalen Skalierbarkeit.

Um die Analyse am Frontend zu unterstützen, können Sie Excel, Tableau oder ein anspruchsvolleres iPython-Notebook einrichten.

7. Zeppeline

Es ist ein Inkubationsprojekt innerhalb der Apache Foundation, das Notebooks im Jupyter-Stil zu Spark bringt. Sein IPython-Interpreter bietet Entwicklern eine bessere Möglichkeit, Designs zu teilen und zusammenzuarbeiten. Zeppelin unterstützt neben Python eine Reihe weiterer Programmiersprachen. Die Liste umfasst Scala, SparkSQL, Hive, Shell und Markdown.

Mit Zeppelin können Sie folgende Aufgaben problemlos erledigen:

• Verwenden Sie ein webbasiertes Notebook mit interaktiven Datenanalysen
• Veröffentlichen Sie die Ergebnisse der Codeausführung (als eingebettetes Iframe) direkt auf Ihrer Website oder Ihrem Blog
• Erstellen Sie beeindruckende, datengesteuerte Dokumente, organisieren Sie sie und schließen Sie sich mit anderen zusammen

8. E-Commerce-Projekt

Spark hat bei Data-Engineering-Funktionen von E-Commerce-Umgebungen an Bedeutung gewonnen. Es ist in der Lage, das Design leistungsstarker Dateninfrastrukturen zu unterstützen. Lassen Sie uns zunächst einen Blick darauf werfen, was in diesem Bereich alles möglich ist:

• Streaming von Echtzeittransaktionen durch Clustering-Algorithmen wie k-means
• Skalierbare kollaborative Filterung mit Spark MLib
• Kombinieren von Ergebnissen mit unstrukturierten Datenquellen (z. B. Produktbewertungen und -kommentare)
• Anpassen von Empfehlungen an sich ändernde Trends

Die Dynamik von endet hier nicht. Sie können die Schnittstelle verwenden, um spezifische Herausforderungen in Ihrem E-Retail-Geschäft anzugehen. Probieren Sie eine einzigartige Big-Data-Warehouse-Anwendung aus, die Preise und Bestandszuordnung in Abhängigkeit von Geographie und Verkaufsdaten optimiert. Durch dieses Projekt können Sie verstehen, wie Sie reale Probleme angehen und das Endergebnis beeinflussen können.

Schauen Sie sich an: Projektideen für maschinelles Lernen

9. Alluxio

Alluxio fungiert als In-Memory-Orchestrierungsschicht zwischen Spark und Speichersystemen wie HDFS, Amazon S3, Ceph usw. Insgesamt verschiebt es Daten von einem zentralen Warehouse zur Verarbeitung in das Berechnungsframework. Das Forschungsprojekt hieß ursprünglich Tachyon, als es an der University of California entwickelt wurde.

Dieses Open-Source-Projekt schließt nicht nur die Lücke, sondern verbessert auch die Analyseleistung bei der Arbeit mit Big Data und KI/ML-Workloads in jeder Cloud. Es bietet dedizierte Datenfreigabefunktionen für Cluster-Jobs, die in Apache Spark, MapReduce und Flink geschrieben wurden. Man kann es ein speicherzentriertes virtuelles verteiltes Speichersystem nennen.

10. Streaming-Analytics-Projekt zur Betrugserkennung

Streaming-Analytics-Anwendungen sind in der Finanz- und Sicherheitsbranche beliebt. Es ist sinnvoll, Transaktionsdaten während des Prozesses zu analysieren, anstatt am Ende des Zyklus Betrugsfälle aufzudecken. Spark kann beim Aufbau solcher Tools zur Erkennung von Eindringlingen und Anomalien mit HBase als allgemeinem Datenspeicher helfen. Sie können ein weiteres Beispiel für diese Art der Nachverfolgung in Bestandsverwaltungssystemen erkennen.

11. Komplexe Ereignisverarbeitung

Durch dieses Projekt können Sie Anwendungen mit extrem niedriger Latenz untersuchen, bei denen Subsekunden, Pikosekunden und Nanosekunden involviert sind. Nachfolgend haben wir einige Beispiele genannt.

• High-End-Handelsanwendungen
• Systeme für eine Echtzeitbewertung von Anrufaufzeichnungen
• Verarbeitung von IoT-Ereignissen

Die schnelle Lambda-Architektur von Spark ermöglicht eine Reaktionszeit von Millisekunden für diese Programme.

Abgesehen von den oben genannten Themen können Sie sich auch viele andere Spark-Projektideen ansehen . Angenommen, Sie möchten eine Fahrzeugüberwachungsanwendung nahezu in Echtzeit erstellen. Hier werden die Sensordaten mit Spark Streaming und Flume simuliert und empfangen. Die Redis-Datenstruktur kann in diesem Spark-Projekt als Pub/Sub-Middleware dienen.

12. Der Anwendungsfall für Spiele

Die Videospielbranche benötigt zuverlässige Programme zur sofortigen Verarbeitung und Mustererkennung. In-Game-Events erfordern schnelle Reaktionen und effiziente Funktionen für die Spielerbindung, die automatische Anpassung von Komplexitätsstufen, zielgerichtete Werbung usw. In solchen Szenarien kann Apache Spark die Vielfalt, Geschwindigkeit und Menge der eingehenden Daten berücksichtigen.

Es ist bekannt, dass mehrere Technologieunternehmen und Internetunternehmen Spark zur Analyse großer Datenmengen und zur Verwaltung ihrer ML-Systeme verwenden. Einige dieser erstklassigen Namen sind Microsoft, IBM, Amazon, Yahoo, Netflix, Oracle und Cisco. Mit den richtigen Fähigkeiten können Sie eine lukrative Karriere als Full-Stack-Softwareentwickler oder Dateningenieur verfolgen oder sogar in Beratungs- und anderen technischen Führungspositionen arbeiten.

Fazit

Die obige Liste der Spark-Projektideen ist bei weitem nicht vollständig. Entdecken Sie also weiter die Schönheit der Codebasis und entdecken Sie neue Anwendungen!

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