12 idées et sujets de projets Spark passionnants pour les débutants [2022]

Les idées de projets Spark combinent la programmation, l'apprentissage automatique et les outils de Big Data dans une architecture complète. C'est un outil pertinent à maîtriser pour les débutants qui cherchent à percer dans le monde de l'analyse rapide et des technologies informatiques.

Pourquoi Spark ?

Apache Spark est le premier choix des programmeurs en matière de traitement de données volumineuses. Ce framework open source fournit une interface unifiée pour la programmation de clusters entiers. Ses modules intégrés offrent une prise en charge étendue de SQL, de l'apprentissage automatique, du traitement de flux et du calcul de graphes. De plus, il peut traiter les données en parallèle et récupérer lui-même la perte en cas de panne.

Spark n'est ni un langage de programmation ni une base de données. Il s'agit d'un moteur de calcul à usage général basé sur Scala. Il est facile d'apprendre Spark si vous avez une connaissance de base de Python et d'autres API, y compris Java et R.

L'écosystème Spark a une large gamme d'applications en raison des capacités de traitement avancées qu'il possède. Nous avons répertorié ci-dessous quelques cas d'utilisation pour vous aider à avancer dans votre parcours d'apprentissage !

Idées et sujets de projets Spark

1. Serveur de travaux Spark

Ce projet aide à gérer les contextes de travail Spark avec une interface RESTful, permettant la soumission de travaux à partir de n'importe quel langage ou environnement. Il convient à tous les aspects de la gestion des tâches et du contexte.

Le référentiel de développement avec les tests unitaires et les scripts de déploiement. Le logiciel est également disponible en tant que conteneur Docker qui préemballe Spark avec le serveur de travaux.

2. Apache Mesos

L'AMPLab de l'UC Berkeley a développé ce gestionnaire de cluster pour permettre aux systèmes distribués tolérants aux pannes et flexibles de fonctionner efficacement. Mesos extrait les ressources informatiques telles que la mémoire, le stockage et le processeur des machines physiques et virtuelles.

C'est un excellent outil pour exécuter n'importe quelle application distribuée nécessitant des clusters. Des gros bonnets comme Twitter aux entreprises comme Airbnb, diverses entreprises utilisent Mesos pour administrer leurs infrastructures de mégadonnées. Voici quelques-uns de ses principaux avantages :

• Il peut gérer les charges de travail en utilisant le partage de charge dynamique et l'isolement
• Il se place entre la couche application et le système d'exploitation pour permettre un déploiement efficace dans des environnements à grande échelle
• Il facilite de nombreux services pour partager le pool de serveurs
• Il regroupe les différentes ressources physiques en une ressource virtuelle unifiée

Vous pouvez dupliquer ce projet open source pour comprendre son architecture, qui comprend un Mesos Master, un Agent et un Framework, entre autres composants.

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3. Connecteur Spark-Cassandra

Cassandra est un système de gestion de données NoSQL évolutif. Vous pouvez connecter Spark à Cassandra à l'aide d'un outil simple. Le projet vous apprendra les choses suivantes :

• Écrire des RDD Spark et des DataFrames dans des tables Apache Cassandra
• Exécuter des requêtes CQL dans votre application Spark

Auparavant, vous deviez activer l'interaction entre Spark et Cassandra via des configurations étendues. Mais avec ce logiciel activement développé, vous pouvez connecter les deux sans l'exigence précédente. Vous pouvez trouver le cas d'utilisation disponible gratuitement sur GitHub.

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4. Prévoir les retards de vol

Vous pouvez utiliser Spark pour effectuer une analyse statistique pratique (descriptive et inférentielle) sur un jeu de données de compagnie aérienne. Un vaste projet d'analyse d'ensembles de données peut vous familiariser avec Spark MLib, ses structures de données et ses algorithmes d'apprentissage automatique.

De plus, vous pouvez vous charger de concevoir une application de bout en bout pour prévoir les retards de vols. Vous pouvez apprendre les choses suivantes grâce à cet exercice pratique :

• Installation d'Apache Kylin et implémentation du schéma en étoile
• Exécution d'une analyse multidimensionnelle sur un grand ensemble de données de vol à l'aide de Spark ou MapReduce
• Création de cubes à l'aide de l'API RESTful
• Application de cubes à l'aide du moteur Spark

5. Pipeline de données basé sur la messagerie

Un pipeline de données implique un ensemble d'actions depuis le moment de l'ingestion des données jusqu'à ce que les processus d'extraction, de transformation ou de chargement aient lieu. En simulant un pipeline de données par lots, vous pouvez apprendre à prendre des décisions de conception en cours de route, à créer l'utilitaire de pipeline de fichiers et à tester et à dépanner le même. Vous pouvez également acquérir des connaissances sur la construction de tables et d'événements génériques dans Spark et sur l'interprétation de la sortie générée par l'architecture.

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6. Consolidation des données

Il s'agit d'un projet pour débutant sur la création d'un lac de données ou d'un hub de données d'entreprise. Aucun effort d'intégration considérable n'est requis pour consolider les données sous ce modèle. Vous pouvez simplement demander un accès de groupe et appliquer MapReduce et d'autres algorithmes pour démarrer votre projet de traitement des données.

Ces lacs de données sont particulièrement utiles dans les configurations d'entreprise où les données sont stockées dans différents domaines fonctionnels. En règle générale, ils se matérialisent sous forme de fichiers sur des tables Hive ou HDFS, offrant l'avantage d'une évolutivité horizontale.

Pour faciliter l'analyse sur le front-end, vous pouvez configurer Excel, Tableau ou un bloc-notes iPython plus sophistiqué.

7. Zeppelin

Il s'agit d'un projet d'incubation au sein de la Fondation Apache qui apporte des blocs-notes de style Jupyter à Spark. Son interpréteur IPython offre aux développeurs un meilleur moyen de partager et de collaborer sur des conceptions. Zeppelin prend en charge une gamme d'autres langages de programmation en plus de Python. La liste comprend Scala, SparkSQL, Hive, shell et markdown.

Avec Zeppelin, vous pouvez facilement effectuer les tâches suivantes :

• Utilisez un bloc-notes Web contenant des analyses de données interactives
• Publiez directement les résultats d'exécution du code (sous forme d'iframe intégré) sur votre site Web ou votre blog
• Créez des documents impressionnants basés sur les données, organisez-les et faites équipe avec d'autres

8. Projet de commerce électronique

Spark a pris de l'importance dans les fonctions d'ingénierie de données des environnements de commerce électronique. Il est capable d'aider à la conception d'infrastructures de données performantes. Voyons d'abord ce que tout est possible dans cet espace :

• Streaming de transactions en temps réel via des algorithmes de clustering, tels que k-means
• Filtrage collaboratif évolutif avec Spark MLib
• Combiner les résultats avec des sources de données non structurées (par exemple, des critiques de produits et des commentaires)
• Ajuster les recommandations à l'évolution des tendances

La dynamique de ne s'arrête pas là. Vous pouvez utiliser l'interface pour relever des défis spécifiques dans votre commerce de détail en ligne. Essayez-vous à une application unique d'entrepôt de données volumineuses qui optimise les prix et l'allocation des stocks en fonction de la géographie et des données de vente. Grâce à ce projet, vous pouvez comprendre comment aborder les problèmes du monde réel et avoir un impact sur le résultat net.

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9. Alluxio

Alluxio agit comme une couche d'orchestration en mémoire entre Spark et les systèmes de stockage tels que HDFS, Amazon S3, Ceph, etc. Dans l'ensemble, il déplace les données d'un entrepôt central vers le cadre de calcul pour le traitement. Le projet de recherche s'appelait initialement Tachyon lorsqu'il a été développé à l'Université de Californie.

En plus de combler l'écart, ce projet open source améliore les performances d'analyse lorsque vous travaillez avec des charges de travail Big Data et AI/ML dans n'importe quel cloud. Il fournit des fonctionnalités de partage de données dédiées entre les tâches de cluster écrites dans Apache Spark, MapReduce et Flink. Vous pouvez l'appeler un système de stockage distribué virtuel centré sur la mémoire.

10. Projet d'analyse en continu sur la détection des fraudes

Les applications d'analyse en continu sont populaires dans le secteur de la finance et de la sécurité. Il est logique d'analyser les données transactionnelles pendant que le processus est en cours, au lieu de découvrir les fraudes à la fin du cycle. Spark peut aider à créer de tels outils de détection d'intrusions et d'anomalies avec HBase comme magasin de données général. Vous pouvez repérer un autre exemple de ce type de suivi dans les systèmes de gestion des stocks.

11. Traitement des événements complexes

Grâce à ce projet, vous pouvez explorer des applications avec une latence ultra-faible impliquant des sous-secondes, des picosecondes et des nanosecondes. Nous avons mentionné quelques exemples ci-dessous.

• Applications de trading haut de gamme
• Systèmes pour une évaluation en temps réel des enregistrements d'appels
• Traitement des événements IoT

L'architecture lambda rapide de Spark permet un temps de réponse d'une milliseconde pour ces programmes.

Outre les sujets mentionnés ci-dessus, vous pouvez également consulter de nombreuses autres idées de projets Spark . Supposons que vous souhaitiez créer une application de surveillance de véhicules en temps quasi réel. Ici, les données du capteur sont simulées et reçues à l'aide de Spark Streaming et Flume. La structure de données Redis peut servir de middleware pub/sub dans ce projet Spark.

12. Le cas d'utilisation pour les jeux

L'industrie du jeu vidéo a besoin de programmes fiables pour un traitement immédiat et la découverte de modèles. Les événements en jeu exigent des réponses rapides et des capacités efficaces pour la rétention des joueurs, l'ajustement automatique des niveaux de complexité, la publicité ciblée, etc. Dans de tels scénarios, Apache Spark peut s'occuper de la variété, de la vitesse et du volume des données entrantes.

Plusieurs centrales technologiques et sociétés Internet sont connues pour utiliser Spark pour analyser le Big Data et gérer leurs systèmes ML. Certains de ces noms de premier ordre incluent Microsoft, IBM, Amazon, Yahoo, Netflix, Oracle et Cisco. Avec les bonnes compétences, vous pouvez poursuivre une carrière lucrative en tant que développeur de logiciels complet, ingénieur de données, ou même travailler dans le conseil et d'autres rôles de leadership technique.

Conclusion

La liste ci-dessus sur les idées de projets Spark est loin d'être exhaustive. Alors, continuez à découvrir la beauté de la base de code et à découvrir de nouvelles applications !

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