12 emocionantes ideas y temas de proyectos Spark para principiantes [2022]

Las ideas de proyectos de Spark combinan herramientas de programación, aprendizaje automático y big data en una arquitectura completa. Es una herramienta relevante para principiantes que buscan ingresar al mundo de las tecnologías informáticas y de análisis rápido.

¿Por qué chispa?

Apache Spark es una de las mejores opciones entre los programadores cuando se trata de procesamiento de big data. Este marco de código abierto proporciona una interfaz unificada para programar clústeres completos. Sus módulos integrados brindan un amplio soporte para SQL, aprendizaje automático, procesamiento de flujo y cálculo de gráficos. Además, puede procesar datos en paralelo y recuperar la pérdida en caso de fallas.

Spark no es ni un lenguaje de programación ni una base de datos. Es un motor de computación de propósito general basado en Scala. Es fácil aprender Spark si tiene un conocimiento básico de Python y otras API, incluidas Java y R.

El ecosistema Spark tiene una amplia gama de aplicaciones debido a las capacidades de procesamiento avanzadas que posee. ¡Hemos enumerado algunos casos de uso a continuación para ayudarlo a avanzar en su viaje de aprendizaje!

Ideas y temas de proyectos de Spark

1. Servidor de trabajo Spark

Este proyecto ayuda a manejar los contextos de trabajo de Spark con una interfaz RESTful, lo que permite el envío de trabajos desde cualquier idioma o entorno. Es adecuado para todos los aspectos de la gestión de trabajos y contextos.

El repositorio de desarrollo con pruebas unitarias y scripts de implementación. El software también está disponible como Docker Container que preempaqueta Spark con el servidor de trabajos.

2. Mesos Apache

El AMPLab en UC Berkeley desarrolló este administrador de clústeres para permitir que los sistemas distribuidos tolerantes a fallas y flexibles funcionen de manera efectiva. Mesos abstrae los recursos informáticos como la memoria, el almacenamiento y la CPU de las máquinas físicas y virtuales.

Es una excelente herramienta para ejecutar cualquier aplicación distribuida que requiera clústeres. Desde peces gordos como Twitter hasta compañías como Airbnb, una variedad de negocios usan Mesos para administrar sus infraestructuras de big data. Estas son algunas de sus principales ventajas:

• Puede manejar cargas de trabajo mediante el uso compartido dinámico de cargas y el aislamiento.
• Se ubica entre la capa de aplicación y el sistema operativo para permitir una implementación eficiente en entornos a gran escala.
• Facilita numerosos servicios para compartir el pool de servidores.
• Agrupa los diversos recursos físicos en un recurso virtual unificado

Puede duplicar este proyecto de código abierto para comprender su arquitectura, que comprende Mesos Master, Agent y Framework, entre otros componentes.

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3. Conector Spark-Cassandra

Cassandra es un sistema de gestión de datos NoSQL escalable. Puede conectar Spark con Cassandra usando una herramienta simple. El proyecto le enseñará las siguientes cosas:

• Escribir Spark RDD y DataFrames en tablas de Apache Cassandra
• Ejecutar consultas CQL en su aplicación Spark

Anteriormente, tenía que habilitar la interacción entre Spark y Cassandra a través de configuraciones extensas. Pero con este software desarrollado activamente, puede conectar los dos sin el requisito anterior. Puede encontrar el caso de uso disponible gratuitamente en GitHub.

Leer más: Git vs Github: diferencia entre Git y Github

4. Predecir retrasos en los vuelos

Puede usar Spark para realizar análisis estadísticos prácticos (tanto descriptivos como inferenciales) sobre un conjunto de datos de aerolíneas. Un extenso proyecto de análisis de conjuntos de datos puede familiarizarlo con Spark MLib, sus estructuras de datos y algoritmos de aprendizaje automático.

Además, puede asumir la tarea de diseñar una aplicación integral para pronosticar retrasos en los vuelos. Puede aprender lo siguiente a través de este ejercicio práctico:

• Instalación de Apache Kylin e implementación del esquema en estrella
• Ejecución de análisis multidimensional en un gran conjunto de datos de vuelo con Spark o MapReduce
• Creación de cubos con API RESTful
• Aplicación de cubos con el motor Spark

5. Pipeline de datos basado en mensajería

Una canalización de datos implica un conjunto de acciones desde el momento de la ingesta de datos hasta que tienen lugar los procesos de extracción, transformación o carga. Al simular una canalización de datos por lotes, puede aprender a tomar decisiones de diseño en el camino, crear la utilidad de canalización de archivos y aprender a probar y solucionar problemas de la misma. También puede recopilar conocimientos sobre la construcción de tablas y eventos genéricos en Spark y la interpretación de los resultados generados por la arquitectura.

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6. Consolidación de datos

Este es un proyecto para principiantes sobre la creación de un lago de datos o un centro de datos empresarial. No se requiere un esfuerzo de integración considerable para consolidar los datos bajo este modelo. Simplemente puede solicitar acceso de grupo y aplicar MapReduce y otros algoritmos para iniciar su proyecto de procesamiento de datos.

Dichos lagos de datos son especialmente útiles en configuraciones corporativas donde los datos se almacenan en diferentes áreas funcionales. Por lo general, se materializan como archivos en tablas Hive o HDFS, lo que ofrece el beneficio de la escalabilidad horizontal.

Para ayudar en el análisis en la interfaz, puede configurar Excel, Tableau o un cuaderno iPython más sofisticado.

7. Zepelín

Es un proyecto de incubación dentro de la Fundación Apache que trae portátiles estilo Jupyter a Spark. Su intérprete IPython ofrece a los desarrolladores una mejor manera de compartir y colaborar en los diseños. Zeppelin admite una variedad de otros lenguajes de programación además de Python. La lista incluye Scala, SparkSQL, Hive, shell y markdown.

Con Zeppelin, puede realizar las siguientes tareas con facilidad:

• Use un cuaderno basado en la web repleto de análisis de datos interactivos
• Publique directamente los resultados de la ejecución del código (como un iframe incrustado) en su sitio web o blog
• Cree impresionantes documentos basados ​​en datos, organícelos y forme un equipo con otros

8. Proyecto de comercio electrónico

Spark ha ganado protagonismo en las funciones de ingeniería de datos de los entornos de comercio electrónico. Es capaz de ayudar al diseño de infraestructuras de datos de alto rendimiento. Veamos primero todo lo que es posible en este espacio:

• Transmisión de transacciones en tiempo real a través de algoritmos de agrupación, como k-means
• Filtrado colaborativo escalable con Spark MLib
• Combinar resultados con fuentes de datos no estructurados (por ejemplo, reseñas y comentarios de productos)
• Ajuste de recomendaciones con tendencias cambiantes

El dinamismo de no acaba aquí. Puede usar la interfaz para abordar desafíos específicos en su negocio minorista electrónico. Pruebe suerte con una aplicación única de almacén de big data que optimiza los precios y la asignación de inventario según la geografía y los datos de ventas. A través de este proyecto, puede comprender cómo abordar los problemas del mundo real e impactar en el resultado final.

Consulte: Ideas de proyectos de aprendizaje automático

9. Alusión

Alluxio actúa como una capa de orquestación en memoria entre Spark y los sistemas de almacenamiento como HDFS, Amazon S3, Ceph, etc. En general, mueve los datos desde un almacén central al marco de computación para su procesamiento. El proyecto de investigación inicialmente se llamó Tachyon cuando se desarrolló en la Universidad de California.

Además de cerrar la brecha, este proyecto de código abierto mejora el rendimiento analítico cuando se trabaja con big data y cargas de trabajo de IA/ML en cualquier nube. Proporciona capacidades dedicadas de uso compartido de datos en trabajos de clúster escritos en Apache Spark, MapReduce y Flink. Puede llamarlo un sistema de almacenamiento distribuido virtual centrado en la memoria.

10. Proyecto de análisis de streaming sobre detección de fraude

Las aplicaciones de análisis de transmisión son populares en la industria financiera y de seguridad. Tiene sentido analizar los datos transaccionales mientras el proceso está en marcha, en lugar de descubrir fraudes al final del ciclo. Spark puede ayudar a crear tales herramientas de detección de intrusiones y anomalías con HBase como almacén de datos general. Puede detectar otra instancia de este tipo de seguimiento en los sistemas de gestión de inventario.

11. Procesamiento de eventos complejos

A través de este proyecto, puede explorar aplicaciones con latencia ultrabaja en las que intervienen subsegundos, picosegundos y nanosegundos. Hemos mencionado algunos ejemplos a continuación.

• Aplicaciones comerciales de gama alta
• Sistemas para una calificación en tiempo real de los registros de llamadas
• Procesamiento de eventos de IoT

La rápida arquitectura lambda de Spark permite un tiempo de respuesta de milisegundos para estos programas.

Además de los temas mencionados anteriormente, también puede ver muchas otras ideas de proyectos de Spark . Supongamos que desea crear una aplicación de monitoreo de vehículos casi en tiempo real. Aquí, los datos del sensor se simulan y reciben utilizando Spark Streaming y Flume. La estructura de datos de Redis puede servir como middleware pub/sub en este proyecto de Spark.

12. El caso de uso de los juegos

La industria de los videojuegos requiere programas confiables para el procesamiento inmediato y el descubrimiento de patrones. Los eventos en el juego exigen respuestas rápidas y capacidades eficientes para la retención de jugadores, el ajuste automático de los niveles de complejidad, la publicidad dirigida, etc. En tales escenarios, Apache Spark puede atender la variedad, la velocidad y el volumen de los datos entrantes.

Se sabe que varias potencias tecnológicas y compañías de Internet usan Spark para analizar big data y administrar sus sistemas ML. Algunos de estos nombres de primer nivel incluyen Microsoft, IBM, Amazon, Yahoo, Netflix, Oracle y Cisco. Con las habilidades adecuadas, puede seguir una carrera lucrativa como desarrollador de software completo, ingeniero de datos o incluso trabajar en consultoría y otros roles de liderazgo técnico.

Conclusión

La lista anterior de ideas de proyectos Spark no es exhaustiva. Entonces, ¡siga desentrañando la belleza del código base y descubriendo nuevas aplicaciones!

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