초보자를 위한 12가지 흥미로운 Spark 프로젝트 아이디어 및 주제 [2022]

Spark 프로젝트 아이디어 는 완전한 아키텍처에서 프로그래밍, 기계 학습 및 빅 데이터 도구를 결합합니다. 빠른 분석 및 컴퓨팅 기술의 세계에 뛰어들려는 초보자를 위한 적절한 도구입니다.

왜 스파크인가?

Apache Spark는 빅 데이터 처리와 관련하여 프로그래머들 사이에서 최고의 선택입니다. 이 오픈 소스 프레임워크는 전체 클러스터를 프로그래밍하기 위한 통합 인터페이스를 제공합니다. 내장 모듈은 SQL, 기계 학습, 스트림 처리 및 그래프 계산에 대한 광범위한 지원을 제공합니다. 또한 데이터를 병렬로 처리하고 장애 발생 시 손실 자체를 복구할 수 있습니다.

Spark는 프로그래밍 언어도 데이터베이스도 아닙니다. Scala를 기반으로 하는 범용 컴퓨팅 엔진입니다. Python 및 Java 및 R을 포함한 기타 API에 대한 기초 지식이 있으면 Spark를 쉽게 배울 수 있습니다.

Spark 에코시스템은 보유하고 있는 고급 처리 기능으로 인해 광범위한 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 학습 여정을 진행하는 데 도움이 되도록 아래에 몇 가지 사용 사례를 나열했습니다!

Spark 프로젝트 아이디어 및 주제

1. 스파크 작업 서버

이 프로젝트는 RESTful 인터페이스로 Spark 작업 컨텍스트를 처리하는 데 도움이 되어 모든 언어 또는 환경에서 작업을 제출할 수 있습니다. 작업 및 컨텍스트 관리의 모든 측면에 적합합니다.

단위 테스트 및 배포 스크립트가 있는 개발 리포지토리. 이 소프트웨어는 작업 서버와 함께 Spark를 미리 패키징하는 Docker 컨테이너로도 사용할 수 있습니다.

2. 아파치 메소스

UC Berkeley의 AMPLab은 내결함성과 유연한 분산 시스템이 효과적으로 작동할 수 있도록 이 클러스터 관리자를 개발했습니다. Mesos는 메모리, 스토리지 및 CPU와 같은 컴퓨터 리소스를 물리적 및 가상 머신에서 추상화합니다.

클러스터가 필요한 모든 분산 응용 프로그램을 실행하는 데 탁월한 도구입니다. Twitter와 같은 거대 기업에서 Airbnb와 같은 회사에 이르기까지 다양한 기업에서 Mesos를 사용하여 빅 데이터 인프라를 관리합니다. 다음은 주요 이점 중 일부입니다.

• 동적 부하 공유 및 격리를 사용하여 워크로드를 처리할 수 있습니다.
• 대규모 환경에서 효율적인 배포를 가능하게 하기 위해 애플리케이션 레이어와 OS 사이에 스스로를 파킹합니다.
• 다양한 서비스가 서버 풀을 공유할 수 있도록 합니다.
• 다양한 물리적 리소스를 통합된 가상 리소스로 묶습니다.

이 오픈 소스 프로젝트를 복제하여 다른 구성 요소 중에서 Mesos 마스터, 에이전트 및 프레임워크로 구성된 아키텍처를 이해할 수 있습니다.

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3. 스파크-카산드라 커넥터

Cassandra는 확장 가능한 NoSQL 데이터 관리 시스템입니다. 간단한 도구를 사용하여 Spark와 Cassandra를 연결할 수 있습니다. 이 프로젝트는 다음 사항을 가르칠 것입니다.

• Apache Cassandra 테이블에 Spark RDD 및 DataFrame 쓰기
• Spark 애플리케이션에서 CQL 쿼리 실행

이전에는 광범위한 구성을 통해 Spark와 Cassandra 간의 상호 작용을 활성화해야 했습니다. 그러나 이 적극적으로 개발된 소프트웨어를 사용하면 이전 요구 사항 없이 둘을 연결할 수 있습니다. GitHub에서 무료로 사용할 수 있는 사용 사례를 찾을 수 있습니다.

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4. 항공편 지연 예측

Spark를 사용하여 항공사 데이터 세트에 대한 실용적인 통계 분석(기술적 및 추론적)을 수행할 수 있습니다. 광범위한 데이터 세트 분석 프로젝트를 통해 Spark MLib, 해당 데이터 구조 및 기계 학습 알고리즘에 익숙해질 수 있습니다.

또한 항공편 지연을 예측하기 위한 종단 간 응용 프로그램을 설계하는 작업을 맡을 수 있습니다. 이 실습을 통해 다음 사항을 배울 수 있습니다.

• Apache Kylin 설치 및 스타 스키마 구현
• Spark 또는 MapReduce를 사용하여 대규모 비행 데이터 세트에 대한 다차원 분석 실행
• RESTful API를 사용하여 큐브 빌드
• Spark 엔진을 사용하여 큐브 적용

5. 메시징 기반 데이터 파이프라인

데이터 파이프라인에는 데이터 수집 시점부터 추출, 변환 또는 로드 프로세스가 발생할 때까지 일련의 작업이 포함됩니다. 배치 데이터 파이프라인을 시뮬레이션하여 설계 결정을 내리는 방법, 파일 파이프라인 유틸리티를 빌드하는 방법, 동일한 테스트 및 문제 해결 방법을 배울 수 있습니다. 또한 Spark에서 일반 테이블 및 이벤트를 구성하고 아키텍처에서 생성된 출력을 해석하는 방법에 대한 지식을 수집할 수 있습니다.

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6. 데이터 통합

이것은 데이터 레이크 또는 엔터프라이즈 데이터 허브를 만드는 초보자 프로젝트입니다. 이 모델에서 데이터를 통합하기 위해 상당한 통합 노력이 필요하지 않습니다. 그룹 액세스를 요청하고 MapReduce 및 기타 알고리즘을 적용하여 데이터 크런칭 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

이러한 데이터 레이크는 데이터가 다양한 기능 영역에 저장되는 기업 설정에서 특히 유용합니다. 일반적으로 Hive 테이블 또는 HDFS에 파일로 구체화되어 수평 확장성의 이점을 제공합니다.

프런트 엔드에서 분석을 지원하기 위해 Excel, Tableau 또는 보다 정교한 iPython 노트북을 설정할 수 있습니다.

7. 제플린

Jupyter 스타일 노트북을 Spark에 제공하는 Apache Foundation 내의 인큐베이션 프로젝트입니다. IPython 인터프리터는 개발자에게 디자인을 공유하고 협업할 수 있는 더 나은 방법을 제공합니다. Zeppelin은 Python 외에도 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다. 목록에는 Scala, SparkSQL, Hive, 셸 및 마크다운이 포함됩니다.

Zeppelin을 사용하면 다음 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

• 대화형 데이터 분석이 포함된 웹 기반 노트북 사용
• 코드 실행 결과(포함된 iframe으로)를 웹사이트 또는 블로그에 직접 게시
• 인상적인 데이터 기반 문서를 만들고 구성하고 다른 사람들과 팀을 구성합니다.

8. 전자상거래 프로젝트

Spark는 전자 상거래 환경의 데이터 엔지니어링 기능에서 두각을 얻었습니다. 고성능 데이터 인프라 설계를 지원할 수 있습니다. 이 공간에서 가능한 모든 것을 먼저 살펴보겠습니다.

• k-means와 같은 클러스터링 알고리즘을 통한 실시간 트랜잭션 스트리밍
• Spark Mlib를 사용한 확장 가능한 협업 필터링
• 구조화되지 않은 데이터 소스와 결과 결합(예: 제품 리뷰 및 댓글)
• 변화하는 추세에 따라 권장 사항 조정

의 역동성은 여기서 끝나지 않습니다. 인터페이스를 사용하여 전자 소매 비즈니스의 특정 문제를 해결할 수 있습니다. 지역 및 판매 데이터에 따라 가격과 재고 할당을 최적화하는 고유한 빅 데이터 웨어하우스 애플리케이션을 사용해 보십시오. 이 프로젝트를 통해 실제 문제에 접근하고 수익에 영향을 미치는 방법을 파악할 수 있습니다.

확인: 기계 학습 프로젝트 아이디어

9. 알룩시오

Alluxio는 Spark와 HDFS, Amazon S3, Ceph 등과 같은 스토리지 시스템 간의 인메모리 오케스트레이션 계층 역할을 합니다. 전체적으로 중앙 웨어하우스에서 처리를 위해 계산 프레임워크로 데이터를 이동합니다. 이 연구 프로젝트는 캘리포니아 대학에서 개발되었을 때 처음에 Tachyon으로 명명되었습니다.

이 오픈 소스 프로젝트는 격차를 줄이는 것 외에도 모든 클라우드에서 빅 데이터 및 AI/ML 워크로드로 작업할 때 분석 성능을 개선합니다. Apache Spark, MapReduce 및 Flink로 작성된 클러스터 작업 전반에 걸쳐 전용 데이터 공유 기능을 제공합니다. 메모리 중심 가상 분산 스토리지 시스템이라고 할 수 있습니다.

10. 사기 탐지에 대한 스트리밍 분석 프로젝트

스트리밍 분석 애플리케이션은 금융 및 보안 업계에서 널리 사용됩니다. 사이클이 끝날 때 사기에 대해 알아내는 대신 프로세스가 진행되는 동안 거래 데이터를 분석하는 것이 합리적입니다. Spark는 HBase를 일반 데이터 저장소로 사용하여 이러한 침입 및 이상 탐지 도구를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 재고 관리 시스템에서 이러한 추적 유형의 또 다른 인스턴스를 찾을 수 있습니다.

11. 복잡한 이벤트 처리

이 프로젝트를 통해 서브세컨드, 피코세컨드, 나노세컨드가 관련된 초저지연 애플리케이션을 탐색할 수 있습니다. 아래에서 몇 가지 예를 언급했습니다.

• 고급 거래 애플리케이션
• 통화 기록의 실시간 평가 시스템
• IoT 이벤트 처리

Spark의 빠른 람다 아키텍처는 이러한 프로그램에 대해 밀리초 응답 시간을 허용합니다.

위에서 언급한 주제 외에도 다른 많은 Spark 프로젝트 아이디어 를 볼 수도 있습니다 . 실시간에 가까운 차량 모니터링 애플리케이션을 만들고 싶다고 가정해 보겠습니다. 여기에서 센서 데이터는 Spark Streaming 및 Flume을 사용하여 시뮬레이션되고 수신됩니다. Redis 데이터 구조는 이 Spark 프로젝트에서 pub/sub 미들웨어 역할을 할 수 있습니다.

12. 게임용 사용 사례

비디오 게임 산업은 즉각적인 처리 및 패턴 발견을 위한 안정적인 프로그램을 필요로 합니다. 게임 내 이벤트는 플레이어 유지, 복잡성 수준 자동 조정, 대상 광고 등을 위한 빠른 응답과 효율적인 기능을 요구합니다. 이러한 시나리오에서 Apache Spark는 수신 데이터의 다양성, 속도 및 볼륨에 주의를 기울일 수 있습니다.

여러 기술 강국과 인터넷 회사에서 Spark를 사용하여 빅 데이터를 분석하고 ML 시스템을 관리하는 것으로 알려져 있습니다. 이러한 최고 수준의 이름 중 일부에는 Microsoft, IBM, Amazon, Yahoo, Netflix, Oracle 및 Cisco가 있습니다. 올바른 기술을 사용하면 풀 스택 소프트웨어 개발자, 데이터 엔지니어 또는 컨설팅 및 기타 기술 리더십 역할로 수익성 있는 경력을 쌓을 수 있습니다.

결론

Spark 프로젝트 아이디어 에 대한 위의 목록은 완벽 하지 않습니다. 그러니 계속해서 코드베이스의 아름다움을 밝히고 새로운 애플리케이션을 발견하세요!

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