12 ideias e tópicos emocionantes do projeto Spark para iniciantes [2022]

As ideias do projeto Spark combinam programação, aprendizado de máquina e ferramentas de big data em uma arquitetura completa. É uma ferramenta relevante para iniciantes que desejam entrar no mundo das tecnologias de análise e computação rápidas.

Por que Spark?

O Apache Spark é a melhor escolha entre os programadores quando se trata de processamento de big data. Essa estrutura de código aberto fornece uma interface unificada para programar clusters inteiros. Seus módulos integrados fornecem suporte extensivo para SQL, aprendizado de máquina, processamento de fluxo e computação gráfica. Além disso, pode processar dados em paralelo e recuperar a própria perda em caso de falhas.

Spark não é uma linguagem de programação nem um banco de dados. É um mecanismo de computação de uso geral construído em Scala. É fácil aprender Spark se você tiver um conhecimento básico de Python e outras APIs, incluindo Java e R.

O ecossistema Spark possui uma ampla gama de aplicações devido aos recursos avançados de processamento que possui. Listamos alguns casos de uso abaixo para ajudá-lo a avançar em sua jornada de aprendizado!

Ideias e tópicos do projeto Spark

1. Servidor de Trabalho do Spark

Este projeto ajuda a lidar com contextos de trabalho do Spark com uma interface RESTful, permitindo o envio de trabalhos de qualquer linguagem ou ambiente. É adequado para todos os aspectos do gerenciamento de trabalho e contexto.

O repositório de desenvolvimento com testes de unidade e scripts de implantação. O software também está disponível como um Docker Container que pré-empacota o Spark com o servidor de trabalho.

2. Apache Mesos

O AMPLab da UC Berkeley desenvolveu esse gerenciador de cluster para permitir que sistemas distribuídos flexíveis e tolerantes a falhas operem de forma eficaz. O Mesos abstrai recursos do computador como memória, armazenamento e CPU das máquinas físicas e virtuais.

É uma excelente ferramenta para executar qualquer aplicação distribuída que requeira clusters. De figurões como o Twitter a empresas como o Airbnb, várias empresas usam o Mesos para administrar suas infraestruturas de big data. Aqui estão algumas de suas principais vantagens:

• Ele pode lidar com cargas de trabalho usando compartilhamento e isolamento dinâmicos de carga
• Estaciona-se entre a camada de aplicação e o SO para permitir uma implementação eficiente em ambientes de grande escala
• Facilita vários serviços para compartilhar o pool de servidores
• Ele agrupa os vários recursos físicos em um recurso virtual unificado

Você pode duplicar este projeto de código aberto para entender sua arquitetura, que compreende um Mesos Master, um Agent e um Framework, entre outros componentes.

Leia: Idéias de Projetos de Desenvolvimento Web

3. Conector Spark-Cassandra

Cassandra é um sistema de gerenciamento de dados NoSQL escalável. Você pode conectar o Spark ao Cassandra usando uma ferramenta simples. O projeto vai te ensinar as seguintes coisas:

• Escrevendo Spark RDDs e DataFrames para tabelas Apache Cassandra
• Executando consultas CQL em seu aplicativo Spark

Anteriormente, você precisava habilitar a interação entre o Spark e o Cassandra por meio de configurações extensas. Mas com este software desenvolvido ativamente, você pode conectar os dois sem o requisito anterior. Você pode encontrar o caso de uso disponível gratuitamente no GitHub.

Leia mais: Git vs Github: Diferença entre Git e Github

4. Previsão de atrasos de voos

Você pode usar o Spark para realizar análises estatísticas práticas (descritivas e inferenciais) em um conjunto de dados de uma companhia aérea. Um extenso projeto de análise de conjunto de dados pode familiarizá-lo com o Spark MLib, suas estruturas de dados e algoritmos de aprendizado de máquina.

Além disso, você pode assumir a tarefa de projetar um aplicativo de ponta a ponta para prever atrasos em voos. Você pode aprender as seguintes coisas através deste exercício prático:

• Instalando o Apache Kylin e implementando o esquema em estrela
• Execução de análise multidimensional em um grande conjunto de dados de voo usando Spark ou MapReduce
• Construindo cubos usando a API RESTful
• Aplicando cubos usando o mecanismo Spark

5. Pipeline de dados baseado em mensagens

Um pipeline de dados envolve um conjunto de ações desde o momento da ingestão de dados até que os processos de extração, transformação ou carregamento ocorram. Ao simular um pipeline de dados em lote, você pode aprender a tomar decisões de design ao longo do caminho, criar o utilitário de pipeline de arquivos e aprender a testar e solucionar problemas do mesmo. Você também pode reunir conhecimento sobre como construir tabelas e eventos genéricos no Spark e interpretar a saída gerada pela arquitetura.

Leia: Ideias e tópicos do projeto Python

6. Consolidação de dados

Este é um projeto para iniciantes sobre como criar um data lake ou um hub de dados corporativos. Nenhum esforço de integração considerável é necessário para consolidar dados neste modelo. Você pode simplesmente solicitar acesso ao grupo e aplicar MapReduce e outros algoritmos para iniciar seu projeto de processamento de dados.

Esses data lakes são especialmente úteis em configurações corporativas em que os dados são armazenados em diferentes áreas funcionais. Normalmente, eles se materializam como arquivos em tabelas Hive ou HDFS, oferecendo o benefício da escalabilidade horizontal.

Para auxiliar a análise no front-end, você pode configurar o Excel, o Tableau ou um notebook iPython mais sofisticado.

7. Zepelim

É um projeto de incubação dentro da Apache Foundation que traz notebooks no estilo Jupyter para o Spark. Seu interpretador IPython oferece aos desenvolvedores uma maneira melhor de compartilhar e colaborar em projetos. O Zeppelin suporta uma variedade de outras linguagens de programação além do Python. A lista inclui Scala, SparkSQL, Hive, shell e markdown.

Com o Zeppelin, você pode realizar as seguintes tarefas com facilidade:

• Use um notebook baseado na Web repleto de análises de dados interativas
• Publique resultados de execução de código diretamente (como um iframe incorporado) em seu site ou blog
• Crie documentos impressionantes baseados em dados, organize-os e junte-se a outras pessoas

8. Projeto de comércio eletrônico

O Spark ganhou destaque nas funções de engenharia de dados de ambientes de e-commerce. É capaz de auxiliar no projeto de infraestruturas de dados de alto desempenho. Vamos primeiro olhar para o que tudo que você é possível neste espaço:

• Streaming de transações em tempo real por meio de algoritmos de cluster, como k-means
• Filtragem colaborativa escalável com Spark MLib
• Combinando resultados com fontes de dados não estruturadas (por exemplo, análises e comentários de produtos)
• Ajustando as recomendações com as tendências em mudança

A dinamicidade de não termina aqui. Você pode usar a interface para enfrentar desafios específicos em seu negócio de varejo eletrônico. Experimente um aplicativo exclusivo de armazenamento de big data que otimiza preços e alocação de estoque dependendo da geografia e dos dados de vendas. Por meio deste projeto, você pode entender como abordar problemas do mundo real e impactar o resultado final.

Confira: Ideias de projetos de aprendizado de máquina

9. Aluxo

O Alluxio atua como uma camada de orquestração na memória entre o Spark e sistemas de armazenamento como HDFS, Amazon S3, Ceph, etc. No geral, ele move os dados de um warehouse central para a estrutura de computação para processamento. O projeto de pesquisa foi inicialmente chamado de Tachyon quando foi desenvolvido na Universidade da Califórnia.

Além de preencher a lacuna, esse projeto de código aberto melhora o desempenho da análise ao trabalhar com big data e cargas de trabalho de IA/ML em qualquer nuvem. Ele fornece recursos dedicados de compartilhamento de dados em trabalhos de cluster escritos em Apache Spark, MapReduce e Flink. Você pode chamá-lo de sistema de armazenamento distribuído virtual centrado na memória.

10. Projeto de análise de streaming na detecção de fraudes

Os aplicativos de análise de streaming são populares no setor financeiro e de segurança. Faz sentido analisar os dados transacionais enquanto o processo está em andamento, em vez de descobrir fraudes no final do ciclo. O Spark pode ajudar a construir essas ferramentas de detecção de intrusões e anomalias com o HBase como o armazenamento de dados geral. Você pode identificar outra instância desse tipo de rastreamento em sistemas de gerenciamento de estoque.

11. Processamento de eventos complexos

Por meio deste projeto, você pode explorar aplicativos com latência ultrabaixa em que subsegundos, picossegundos e nanossegundos estão envolvidos. Mencionamos alguns exemplos abaixo.

• Aplicativos de negociação de ponta
• Sistemas para uma classificação em tempo real de registros de chamadas
• Processando eventos de IoT

A arquitetura lambda rápida do Spark permite um tempo de resposta de milissegundos para esses programas.

Além dos tópicos mencionados acima, você também pode ver muitas outras ideias de projetos do Spark . Digamos que você queira fazer um aplicativo de monitoramento de veículos quase em tempo real. Aqui, os dados do sensor são simulados e recebidos usando Spark Streaming e Flume. A estrutura de dados do Redis pode servir como um middleware pub/sub neste projeto Spark.

12. O caso de uso para jogos

A indústria de videogames requer programas confiáveis ​​para processamento imediato e descoberta de padrões. Os eventos no jogo exigem respostas rápidas e recursos eficientes para retenção de jogadores, ajuste automático de níveis de complexidade, publicidade direcionada etc. Nesses cenários, o Apache Spark pode atender à variedade, velocidade e volume dos dados recebidos.

Várias potências de tecnologia e empresas de internet são conhecidas por usar o Spark para analisar big data e gerenciar seus sistemas de ML. Alguns desses nomes de primeira linha incluem Microsoft, IBM, Amazon, Yahoo, Netflix, Oracle e Cisco. Com as habilidades certas, você pode seguir uma carreira lucrativa como desenvolvedor de software full-stack, engenheiro de dados ou até mesmo trabalhar em consultoria e outras funções de liderança técnica.

Conclusão

A lista acima de ideias de projetos do Spark não é nem de longe exaustiva. Portanto, continue desvendando a beleza da base de código e descobrindo novos aplicativos!

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