12 Ide & Topik Proyek Spark yang Seru Untuk Pemula [2022]

Ide proyek Spark menggabungkan pemrograman, pembelajaran mesin, dan alat data besar dalam arsitektur yang lengkap. Ini adalah alat yang relevan untuk dikuasai bagi pemula yang ingin masuk ke dunia analitik cepat dan teknologi komputasi.

Mengapa Spark?

Apache Spark adalah pilihan utama di antara programmer dalam hal pemrosesan data besar. Kerangka kerja sumber terbuka ini menyediakan antarmuka terpadu untuk memprogram seluruh klaster. Modul bawaannya menyediakan dukungan ekstensif untuk SQL, pembelajaran mesin, pemrosesan aliran, dan komputasi grafik. Juga, dapat memproses data secara paralel dan memulihkan kerugian itu sendiri jika terjadi kegagalan.

Spark bukanlah bahasa pemrograman atau database. Ini adalah mesin komputasi tujuan umum yang dibangun di atas Scala. Sangat mudah untuk mempelajari Spark jika Anda memiliki pengetahuan dasar tentang Python dan API lainnya, termasuk Java dan R.

Ekosistem Spark memiliki berbagai aplikasi karena kemampuan pemrosesan canggih yang dimilikinya. Kami telah membuat daftar beberapa kasus penggunaan di bawah ini untuk membantu Anda bergerak maju dalam perjalanan belajar Anda!

Ide & Topik Proyek Spark

1. Server Pekerjaan Spark

Proyek ini membantu dalam menangani konteks pekerjaan Spark dengan antarmuka RESTful, memungkinkan pengiriman pekerjaan dari bahasa atau lingkungan apa pun. Sangat cocok untuk semua aspek pekerjaan dan manajemen konteks.

Repositori pengembangan dengan pengujian unit dan skrip penerapan. Perangkat lunak ini juga tersedia sebagai Docker Container yang mengemas Spark dengan server pekerjaan.

2. Apache Mesos

AMPLab di UC Berkeley mengembangkan manajer klaster ini untuk memungkinkan sistem terdistribusi yang toleran terhadap kesalahan dan fleksibel untuk beroperasi secara efektif. Mesos mengabstraksi sumber daya komputer seperti memori, penyimpanan, dan CPU dari mesin fisik dan virtual.

Ini adalah alat yang sangat baik untuk menjalankan aplikasi terdistribusi yang membutuhkan cluster. Dari petinggi seperti Twitter hingga perusahaan seperti Airbnb, berbagai bisnis menggunakan Mesos untuk mengelola infrastruktur data besar mereka. Berikut adalah beberapa keuntungan utamanya:

• Itu dapat menangani beban kerja menggunakan pembagian beban dinamis dan isolasi
• Itu memarkir dirinya di antara lapisan aplikasi dan OS untuk memungkinkan penyebaran yang efisien di lingkungan skala besar
• Ini memfasilitasi banyak layanan untuk berbagi kumpulan server
• Ini menyatukan berbagai sumber daya fisik menjadi sumber daya virtual terpadu

Anda dapat menduplikasi proyek sumber terbuka ini untuk memahami arsitekturnya, yang terdiri dari Mesos Master, Agen, dan Kerangka, di antara komponen lainnya.

Baca: Ide Proyek Pengembangan Web

3. Konektor Spark-Cassandra

Cassandra adalah sistem manajemen data NoSQL yang skalabel. Anda dapat menghubungkan Spark dengan Cassandra menggunakan alat sederhana. Proyek ini akan mengajarkan Anda hal-hal berikut:

• Menulis Spark RDD dan DataFrames ke tabel Apache Cassandra
• Menjalankan kueri CQL di aplikasi Spark Anda

Sebelumnya, Anda harus mengaktifkan interaksi antara Spark dan Cassandra melalui konfigurasi ekstensif. Tetapi dengan perangkat lunak yang dikembangkan secara aktif ini, Anda dapat menghubungkan keduanya tanpa persyaratan sebelumnya. Anda dapat menemukan kasus penggunaan yang tersedia secara bebas di GitHub.

Baca selengkapnya: Git vs Github: Perbedaan Antara Git dan Github

4. Memprediksi penundaan penerbangan

Anda dapat menggunakan Spark untuk melakukan analisis statistik praktis (deskriptif dan juga inferensial) pada kumpulan data maskapai penerbangan. Proyek analisis kumpulan data yang ekstensif dapat membiasakan Anda dengan Spark MLib, struktur datanya, dan algoritme pembelajaran mesin.

Selanjutnya, Anda dapat mengambil tugas merancang aplikasi ujung ke ujung untuk meramalkan penundaan penerbangan. Anda dapat mempelajari hal-hal berikut melalui latihan langsung ini:

• Menginstal Apache Kylin dan mengimplementasikan skema bintang
• Menjalankan analisis multidimensi pada dataset penerbangan besar menggunakan Spark atau MapReduce
• Membangun Cubes menggunakan RESTful API
• Menerapkan Cubes menggunakan mesin Spark

5. Saluran data berdasarkan pesan

Pipeline data melibatkan serangkaian tindakan dari saat penyerapan data hingga proses ekstraksi, transformasi, atau pemuatan berlangsung. Dengan mensimulasikan pipa data batch, Anda dapat mempelajari cara membuat keputusan desain di sepanjang jalan, membangun utilitas pipa file, dan mempelajari cara menguji dan memecahkan masalah yang sama. Anda juga dapat mengumpulkan pengetahuan tentang membuat tabel dan peristiwa generik di Spark dan menginterpretasikan output yang dihasilkan oleh arsitektur.

Baca: Ide & Topik Proyek Python

6. Konsolidasi data

Ini adalah proyek pemula dalam membuat data lake atau hub data perusahaan. Tidak ada upaya integrasi yang cukup diperlukan untuk mengkonsolidasikan data di bawah model ini. Anda hanya dapat meminta akses grup dan menerapkan MapReduce dan algoritme lain untuk memulai proyek pemrosesan data Anda.

Data lake semacam itu sangat berguna dalam pengaturan perusahaan di mana data disimpan di seluruh area fungsional yang berbeda. Biasanya, mereka muncul sebagai file pada tabel Hive atau HDFS, menawarkan manfaat skalabilitas horizontal.

Untuk membantu analisis di bagian depan, Anda dapat mengatur Excel, Tableau, atau notebook iPython yang lebih canggih.

7. Zeppelin

Ini adalah proyek inkubasi dalam Apache Foundation yang menghadirkan notebook bergaya Jupyter ke Spark. Penerjemah IPython-nya menawarkan pengembang cara yang lebih baik untuk berbagi dan berkolaborasi dalam desain. Zeppelin mendukung berbagai bahasa pemrograman lain selain Python. Daftar ini termasuk Scala, SparkSQL, Hive, shell, dan penurunan harga.

Dengan Zeppelin, Anda dapat melakukan tugas-tugas berikut dengan mudah:

• Gunakan buku catatan berbasis web yang dikemas dengan analitik data interaktif
• Publikasikan langsung hasil eksekusi kode (sebagai iframe tersemat) ke situs web atau blog Anda
• Buat dokumen yang mengesankan berdasarkan data, atur, dan bekerja sama dengan orang lain

8. Proyek e-niaga

Spark telah menjadi terkenal dalam fungsi rekayasa data lingkungan e-commerce. Ia mampu membantu desain infrastruktur data berkinerja tinggi. Mari kita lihat dulu apa yang bisa Anda lakukan di ruang ini:

• Streaming transaksi real-time melalui algoritma pengelompokan, seperti k-means
• Pemfilteran kolaboratif yang dapat diskalakan dengan Spark MLib
• Menggabungkan hasil dengan sumber data tidak terstruktur (misalnya, ulasan dan komentar produk)
• Menyesuaikan rekomendasi dengan perubahan tren

Dinamika tidak berakhir di sini. Anda dapat menggunakan antarmuka untuk mengatasi tantangan spesifik dalam bisnis e-ritel Anda. Cobalah aplikasi gudang data besar yang unik yang mengoptimalkan harga dan alokasi inventaris tergantung pada geografi dan data penjualan. Melalui proyek ini, Anda dapat memahami bagaimana mendekati masalah dunia nyata dan berdampak pada intinya.

Lihat: Ide Proyek Pembelajaran Mesin

9. Alluxio

Alluxio bertindak sebagai lapisan orkestrasi dalam memori antara Spark dan sistem penyimpanan seperti HDFS, Amazon S3, Ceph, dll. Secara keseluruhan, ini memindahkan data dari gudang pusat ke kerangka kerja komputasi untuk diproses. Proyek penelitian ini awalnya bernama Tachyon ketika dikembangkan di University of California.

Selain menjembatani kesenjangan, proyek sumber terbuka ini meningkatkan kinerja analitik saat bekerja dengan data besar dan beban kerja AI/ML di cloud apa pun. Ini menyediakan kemampuan berbagi data khusus di seluruh pekerjaan cluster yang ditulis dalam Apache Spark, MapReduce, dan Flink. Anda dapat menyebutnya sebagai sistem penyimpanan terdistribusi virtual yang berpusat pada memori.

10. Proyek analitik streaming tentang deteksi penipuan

Aplikasi analitik streaming populer di industri keuangan dan keamanan. Masuk akal untuk menganalisis data transaksional saat proses sedang berlangsung, daripada mencari tahu tentang penipuan di akhir siklus. Spark dapat membantu membangun alat deteksi intrusi dan anomali dengan HBase sebagai penyimpanan data umum. Anda dapat melihat contoh lain dari jenis pelacakan ini dalam sistem manajemen inventaris.

11. Pemrosesan acara yang kompleks

Melalui proyek ini, Anda dapat menjelajahi aplikasi dengan latensi sangat rendah yang melibatkan sub-detik, picodetik, dan nanodetik. Kami telah menyebutkan beberapa contoh di bawah ini.

• Aplikasi perdagangan kelas atas
• Sistem untuk peringkat real-time dari catatan panggilan
• Memproses acara IoT

Arsitektur lambda Spark yang cepat memungkinkan waktu respons milidetik untuk program ini.

Terlepas dari topik yang disebutkan di atas, Anda juga dapat melihat banyak ide proyek Spark lainnya . Katakanlah Anda ingin membuat aplikasi pemantauan kendaraan hampir real-time. Di sini, data sensor disimulasikan dan diterima menggunakan Spark Streaming dan Flume. Struktur data Redis dapat berfungsi sebagai middleware pub/sub dalam proyek Spark ini.

12. Kasus penggunaan untuk bermain game

Industri video game membutuhkan program yang andal untuk pemrosesan segera dan penemuan pola. Acara dalam game menuntut respons cepat dan kemampuan efisien untuk retensi pemain, penyesuaian otomatis tingkat kerumitan, iklan target, dll. Dalam skenario seperti itu, Apache Spark dapat menangani variasi, kecepatan, dan volume data yang masuk.

Beberapa pembangkit tenaga listrik teknologi dan perusahaan internet diketahui menggunakan Spark untuk menganalisis data besar dan mengelola sistem ML mereka. Beberapa nama terkemuka ini termasuk Microsoft, IBM, Amazon, Yahoo, Netflix, Oracle, dan Cisco. Dengan keterampilan yang tepat, Anda dapat mengejar karir yang menguntungkan sebagai pengembang perangkat lunak full-stack, insinyur data, atau bahkan bekerja di konsultan dan peran kepemimpinan teknis lainnya.

Kesimpulan

Daftar ide proyek Spark di atas sama sekali tidak lengkap. Jadi, teruslah mengungkap keindahan basis kode dan temukan aplikasi baru!

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Lihat Kursus Rekayasa Perangkat Lunak kami yang lain di upGrad.