初心者のための12のエキサイティングなSparkプロジェクトのアイデアとトピック[2022]

公開: 2021-01-10

Sparkプロジェクトのアイデアは、プログラミング、機械学習、ビッグデータツールを完全なアーキテクチャに組み合わせたものです。 これは、高速分析およびコンピューティングテクノロジーの世界に参入しようとしている初心者にとって習得するのに関連するツールです。

目次

なぜスパーク？

ビッグデータ処理に関しては、ApacheSparkはプログラマーの間で最高の選択肢です。 このオープンソースフレームワークは、クラスター全体をプログラミングするための統一されたインターフェイスを提供します。 その組み込みモジュールは、SQL、機械学習、ストリーム処理、およびグラフ計算の広範なサポートを提供します。 また、データを並行して処理し、障害が発生した場合に損失自体を回復することもできます。

Sparkはプログラミング言語でもデータベースでもありません。 これは、Scala上に構築された汎用コンピューティングエンジンです。 PythonやJavaやRなどの他のAPIの基礎知識があれば、Sparkを簡単に学ぶことができます。

Sparkエコシステムには、高度な処理機能があるため、幅広いアプリケーションがあります。 学習の旅を前進させるのに役立ついくつかのユースケースを以下に示します。

Sparkプロジェクトのアイデアとトピック

1. Spark Job Server

このプロジェクトは、RESTfulインターフェースを使用してSparkジョブコンテキストを処理するのに役立ち、任意の言語または環境からのジョブの送信を可能にします。 これは、ジョブおよびコンテキスト管理のすべての側面に適しています。

単体テストとデプロイスクリプトを含む開発リポジトリ。 このソフトウェアは、SparkをジョブサーバーにプリパッケージするDockerコンテナとしても利用できます。

2. Apache Mesos

カリフォルニア大学バークレー校のAMPLabは、このクラスターマネージャーを開発して、フォールトトレラントで柔軟な分散システムを効果的に運用できるようにしました。 Mesosは、メモリ、ストレージ、CPUなどのコンピューターリソースを物理マシンや仮想マシンから抽象化します。

Swiggy、Quora、IMDBなどのアプリケーションの構築方法を学ぶ

これは、クラスターを必要とする分散アプリケーションを実行するための優れたツールです。 TwitterのようなビッグウィッグからAirbnbのような企業まで、さまざまな企業がMesosを使用してビッグデータインフラストラクチャを管理しています。 主な利点は次のとおりです。

  • 動的な負荷分散と分離を使用してワークロードを処理できます
  • アプリケーション層とOSの間に配置され、大規模な環境での効率的な展開を可能にします
  • サーバープールを共有するための多数のサービスを容易にします
  • さまざまな物理リソースを統合された仮想リソースにまとめます

このオープンソースプロジェクトを複製して、Mesosマスター、エージェント、フレームワークなどのコンポーネントで構成されるアーキテクチャを理解できます。

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3.Spark-Cassandraコネクタ

CassandraはスケーラブルなNoSQLデータ管理システムです。 簡単なツールを使用して、SparkをCassandraに接続できます。 プロジェクトはあなたに次のことを教えます：

  • SparkRDDとDataFrameをApacheCassandraテーブルに書き込む
  • SparkアプリケーションでCQLクエリを実行する

以前は、広範な構成を介してSparkとCassandra間の対話を有効にする必要がありました。 しかし、この積極的に開発されたソフトウェアを使用すると、以前の要件なしで2つを接続できます。 ユースケースはGitHubで無料で入手できます。

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4.フライト遅延の予測

Sparkを使用して、航空会社のデータセットに対して実用的な統計分析（記述統計および推論）を実行できます。 広範なデータセット分析プロジェクトにより、Spark MLib、そのデータ構造、および機械学習アルゴリズムに慣れることができます。

さらに、フライトの遅延を予測するためのエンドツーエンドのアプリケーションを設計するタスクを引き受けることができます。 この実践的な演習を通じて、次のことを学ぶことができます。

  • ApacheKylinのインストールとスタースキーマの実装
  • SparkまたはMapReduceを使用して大規模なフライトデータセットで多次元分析を実行する
  • RESTfulAPIを使用したキューブの構築
  • Sparkエンジンを使用したキューブの適用

5.メッセージングに基づくデータパイプライン

データパイプラインには、データの取り込みから抽出、変換、または読み込みのプロセスが実行されるまでの一連のアクションが含まれます。 バッチデータパイプラインをシミュレートすることにより、途中で設計上の決定を行う方法、ファイルパイプラインユーティリティを構築する方法、および同じものをテストおよびトラブルシューティングする方法を学ぶことができます。 また、Sparkでの汎用テーブルとイベントの構築、およびアーキテクチャーによって生成された出力の解釈に関する知識を収集することもできます。

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6.データの統合

これは、データレイクまたはエンタープライズデータハブの作成に関する初心者向けプロジェクトです。 このモデルでデータを統合するために、かなりの統合作業は必要ありません。 グループアクセスをリクエストし、MapReduceやその他のアルゴリズムを適用して、データ処理プロジェクトを開始するだけです。

このようなデータレイクは、データがさまざまな機能領域に保存される企業のセットアップで特に役立ちます。 通常、これらはHiveテーブルまたはHDFS上のファイルとして具体化され、水平方向のスケーラビリティの利点を提供します。

フロントエンドでの分析を支援するために、Excel、Tableau、またはより高度なiPythonノートブックをセットアップできます。

7.ツェッペリン

これは、JupyterスタイルのノートブックをSparkにもたらすApacheFoundation内のインキュベーションプロジェクトです。 そのIPythonインタープリターは、開発者が設計を共有および共同作業するためのより良い方法を提供します。 Zeppelinは、Python以外のさまざまなプログラミング言語をサポートしています。 このリストには、Scala、SparkSQL、Hive、シェル、およびマークダウンが含まれています。

Zeppelinを使用すると、次のタスクを簡単に実行できます。

  • インタラクティブなデータ分析が満載のWebベースのノートブックを使用する
  • コードの実行結果を（埋め込みiframeとして）Webサイトまたはブログに直接公開します
  • 印象的なデータ駆動型ドキュメントを作成し、整理し、他のユーザーとチームを組む

8.Eコマースプロジェクト

Sparkは、eコマース環境のデータエンジニアリング機能で注目を集めています。 高性能のデータインフラストラクチャの設計を支援することができます。 まず、このスペースで可能なことすべてを見てみましょう。

  • k-meansなどのクラスタリングアルゴリズムによるリアルタイムトランザクションのストリーミング
  • SparkMLibを使用したスケーラブルな協調フィルタリング
  • 結果と非構造化データソースの組み合わせ（製品レビューやコメントなど）
  • トレンドの変化に合わせて推奨事項を調整する

のダイナミクスはここで終わりではありません。 このインターフェースを使用して、電子小売業の特定の課題に対処できます。 地理および販売データに応じて価格と在庫割り当てを最適化する独自のビッグデータウェアハウスアプリケーションを試してみてください。 このプロジェクトを通じて、実際の問題に取り組み、収益に影響を与える方法を把握できます。

チェックアウト：機械学習プロジェクトのアイデア

9. Alluxio

Alluxioは、SparkとHDFS、Amazon S3、Cephなどのストレージシステム間のメモリ内オーケストレーションレイヤーとして機能します。全体として、データを中央ウェアハウスから計算フレームワークに移動して処理します。 この研究プロジェクトは、カリフォルニア大学で開発されたときに当初はタキオンと名付けられました。

このオープンソースプロジェクトは、ギャップを埋めるだけでなく、クラウドでビッグデータやAI/MLワークロードを操作する際の分析パフォーマンスを向上させます。 Apache Spark、MapReduce、およびFlinkで記述されたクラスタージョブ間で専用のデータ共有機能を提供します。 これは、メモリ中心の仮想分散ストレージシステムと呼ぶことができます。

10.不正検出に関するストリーミング分析プロジェクト

ストリーミング分析アプリケーションは、金融およびセキュリティ業界で人気があります。 サイクルの最後に不正を見つけるのではなく、プロセスの進行中にトランザクションデータを分析することは理にかなっています。 Sparkは、一般的なデータストアとしてHBaseを使用して、このような侵入および異常検出ツールを構築するのに役立ちます。 在庫管理システムで、この種の追跡の別のインスタンスを見つけることができます。

11.複合イベント処理

このプロジェクトを通じて、サブ秒、ピコ秒、およびナノ秒が関係する超低遅延のアプリケーションを探索できます。 以下にいくつかの例を示します。

  • ハイエンドの取引アプリケーション
  • 通話記録のリアルタイム評価のためのシステム
  • IoTイベントの処理

Sparkのスピーディーなラムダアーキテクチャにより、これらのプログラムの応答時間はミリ秒になります。

上記のトピックとは別に、他の多くのSparkプロジェクトのアイデアも見ることができます。 ほぼリアルタイムの車両監視アプリケーションを作成したいとします。 ここでは、Spark StreamingとFlumeを使用して、センサーデータがシミュレートおよび受信されます。 Redisデータ構造は、このSparkプロジェクトでpub/subミドルウェアとして機能できます。

12.ゲームのユースケース

ビデオゲーム業界は、即時処理とパターン発見のための信頼できるプログラムを必要としています。 ゲーム内イベントでは、プレーヤーの保持、複雑さのレベルの自動調整、ターゲット広告などの迅速な応答と効率的な機能が必要です。このようなシナリオでは、Apache Sparkは受信データの多様性、速度、量に対応できます。

いくつかのテクノロジー企業やインターネット企業は、ビッグデータの分析とMLシステムの管理にSparkを使用していることが知られています。 これらの一流の名前には、Microsoft、IBM、Amazon、Yahoo、Netflix、Oracle、Ciscoなどがあります。 適切なスキルがあれば、フルスタックのソフトウェア開発者、データエンジニアとして、あるいはコンサルタントやその他の技術的リーダーシップの役割で働くことで、儲かるキャリアを追求することができます。

結論

上記のSparkプロジェクトのアイデアのリストは、完全なものではありません。 だから、コードベースの美しさを解明し、新しいアプリケーションを発見し続けてください！

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