12 idei și subiecte interesante pentru proiecte Spark pentru începători [2022]

Ideile de proiecte Spark combină programarea, învățarea automată și instrumentele de date mari într-o arhitectură completă. Este un instrument relevant de stăpânit pentru începătorii care doresc să pătrundă în lumea analizei rapide și a tehnologiilor de calcul.

De ce Spark?

Apache Spark este o alegere de top în rândul programatorilor când vine vorba de procesarea datelor mari. Acest cadru open-source oferă o interfață unificată pentru programarea clusterelor întregi. Modulele sale încorporate oferă suport extins pentru SQL, învățarea automată, procesarea fluxului și calculul grafic. De asemenea, poate procesa datele în paralel și poate recupera pierderea în sine în cazul unor defecțiuni.

Spark nu este nici un limbaj de programare, nici o bază de date. Este un motor de calcul de uz general construit pe Scala. Este ușor să înveți Spark dacă ai cunoștințe de bază despre Python și alte API-uri, inclusiv Java și R.

Ecosistemul Spark are o gamă largă de aplicații datorită capacităților avansate de procesare pe care le posedă. Am enumerat mai jos câteva cazuri de utilizare pentru a vă ajuta să mergeți mai departe în călătoria dvs. de învățare!

Spark Idei și subiecte pentru proiecte

1. Spark Job Server

Acest proiect ajută la gestionarea contextelor de job Spark cu o interfață RESTful, permițând trimiterea joburilor din orice limbă sau mediu. Este potrivit pentru toate aspectele managementului postului și contextului.

Depozitul de dezvoltare cu teste unitare și scripturi de implementare. Software-ul este disponibil și ca un Docker Container care pre-ambalează Spark cu serverul de joburi.

2. Apache Mesos

AMPLab de la UC Berkeley a dezvoltat acest manager de cluster pentru a permite sistemelor distribuite flexibile și tolerante la erori să funcționeze eficient. Mesos retrage resursele computerului, cum ar fi memoria, stocarea și procesorul, departe de mașinile fizice și virtuale.

Este un instrument excelent pentru a rula orice aplicație distribuită care necesită clustere. De la oameni mari precum Twitter la companii precum Airbnb, o varietate de companii folosesc Mesos pentru a-și administra infrastructurile de date mari. Iată câteva dintre avantajele sale cheie:

• Poate gestiona sarcinile de lucru folosind partajarea dinamică a sarcinii și izolarea
• Se parchează între nivelul aplicației și sistemul de operare pentru a permite implementarea eficientă în medii la scară largă
• Facilitează numeroase servicii pentru a partaja pool-ul de servere
• Clubifică diferitele resurse fizice într-o resursă virtuală unificată

Puteți duplica acest proiect open-source pentru a înțelege arhitectura acestuia, care cuprinde, printre alte componente, un Mesos Master, un Agent și un Framework.

Citiți: Idei de proiecte de dezvoltare web

3. Conector Spark-Cassandra

Cassandra este un sistem scalabil de gestionare a datelor NoSQL. Puteți conecta Spark cu Cassandra folosind un instrument simplu. Proiectul vă va învăța următoarele lucruri:

• Scrierea Spark RDD și DataFrames în tabelele Apache Cassandra
• Executarea interogărilor CQL în aplicația Spark

Mai devreme, a trebuit să activați interacțiunea dintre Spark și Cassandra prin configurații extinse. Dar cu acest software dezvoltat activ, le puteți conecta pe cele două fără cerința anterioară. Puteți găsi cazul de utilizare disponibil gratuit pe GitHub.

Citește mai mult: Git vs Github: Diferența dintre Git și Github

4. Previziunea întârzierilor de zbor

Puteți folosi Spark pentru a efectua analize statistice practice (descriptive și inferențiale) asupra unui set de date al unei companii aeriene. Un proiect extins de analiză a setului de date vă poate familiariza cu Spark MLib, structurile sale de date și algoritmii de învățare automată.

În plus, vă puteți prelua sarcina de a proiecta o aplicație end-to-end pentru prognoza întârzierilor la zboruri. Puteți învăța următoarele lucruri prin acest exercițiu practic:

• Instalarea Apache Kylin și implementarea schemei stea
• Executarea analizei multidimensionale pe un set mare de date de zbor folosind Spark sau MapReduce
• Construirea de cuburi folosind API-ul RESTful
• Aplicarea cuburilor folosind motorul Spark

5. Conductă de date bazată pe mesagerie

O conductă de date implică un set de acțiuni din momentul ingerării datelor până când au loc procesele de extragere, transformare sau încărcare. Simulând o conductă de date în loturi, puteți învăța cum să luați decizii de proiectare pe parcurs, să construiți utilitarul canalului de fișiere și să aflați cum să testați și să depanați același lucru. De asemenea, puteți aduna cunoștințe despre construirea de tabele și evenimente generice în Spark și despre interpretarea rezultatelor generate de arhitectură.

Citiți: Idei și subiecte pentru proiecte Python

6. Consolidarea datelor

Acesta este un proiect pentru începători privind crearea unui lac de date sau a unui hub de date pentru întreprinderi. Nu este necesar un efort considerabil de integrare pentru a consolida datele conform acestui model. Puteți doar să solicitați acces la grup și să aplicați MapReduce și alți algoritmi pentru a începe proiectul dvs. de analiză a datelor.

Astfel de lacuri de date sunt utile în special în configurațiile corporative în care datele sunt stocate în diferite zone funcționale. De obicei, ele se materializează ca fișiere pe tabele Hive sau HDFS, oferind beneficiul scalabilității orizontale.

Pentru a ajuta analiza pe front end, puteți configura Excel, Tableau sau un notebook iPython mai sofisticat.

7. Zeppelin

Este un proiect de incubație în cadrul Fundației Apache care aduce la Spark notebook-uri în stil Jupyter. Interpretul său IPython oferă dezvoltatorilor o modalitate mai bună de a partaja și de a colabora la design. Zeppelin acceptă o serie de alte limbaje de programare în afară de Python. Lista include Scala, SparkSQL, Hive, shell și markdown.

Cu Zeppelin, puteți îndeplini cu ușurință următoarele sarcini:

• Utilizați un notebook bazat pe web, plin cu analize interactive de date
• Publicați direct rezultatele execuției codului (ca un iframe încorporat) pe site-ul sau blogul dvs
• Creați documente impresionante, bazate pe date, organizați-le și faceți echipă cu alții

8. Proiect de comert electronic

Spark a câștigat importanță în funcțiile de inginerie a datelor din mediile de comerț electronic. Este capabil să ajute la proiectarea infrastructurilor de date de înaltă performanță. Să ne uităm mai întâi la ce este posibil în acest spațiu:

• Transmiterea în flux a tranzacțiilor în timp real prin algoritmi de grupare, cum ar fi k-means
• Filtrare colaborativă scalabilă cu Spark MLib
• Combinarea rezultatelor cu surse de date nestructurate (de exemplu, recenzii și comentarii despre produse)
• Ajustarea recomandărilor la tendințele în schimbare

Dinamica lui nu se termină aici. Puteți utiliza interfața pentru a aborda provocări specifice din afacerea dvs. de e-retail. Încearcă-ți mâna la o aplicație unică de depozit de date mari care optimizează prețurile și alocarea stocurilor în funcție de geografie și datele de vânzări. Prin acest proiect, puteți înțelege cum să abordați problemele din lumea reală și să afectați rezultatul final.

Consultați: Idei de proiecte de învățare automată

9. Alluxio

Alluxio acționează ca un strat de orchestrare în memorie între Spark și sisteme de stocare precum HDFS, Amazon S3, Ceph etc. În general, mută datele dintr-un depozit central în cadrul de calcul pentru procesare. Proiectul de cercetare a fost inițial numit Tachyon când a fost dezvoltat la Universitatea din California.

Pe lângă reducerea decalajului, acest proiect open-source îmbunătățește performanța de analiză atunci când se lucrează cu date mari și sarcini de lucru AI/ML în orice cloud. Oferă capabilități dedicate de partajare a datelor în cadrul joburilor de cluster scrise în Apache Spark, MapReduce și Flink. Îl puteți numi un sistem de stocare distribuit virtual centrat pe memorie.

10. Proiect de analiză în flux privind detectarea fraudelor

Aplicațiile de analiză în flux sunt populare în industria financiară și de securitate. Este logic să analizați datele tranzacționale în timp ce procesul este în desfășurare, în loc să aflați despre fraude la sfârșitul ciclului. Spark poate ajuta la construirea unor astfel de instrumente de detectare a intruziunilor și anomaliilor cu HBase ca depozit general de date. Puteți identifica o altă instanță a acestui tip de urmărire în sistemele de gestionare a stocurilor.

11. Procesarea evenimentelor complexe

Prin acest proiect, puteți explora aplicații cu latență ultra-scăzută în care sunt implicate sub-secunde, picosecunde și nanosecunde. Am menționat mai jos câteva exemple.

• Aplicații de tranzacționare de vârf
• Sisteme pentru evaluarea în timp real a înregistrărilor apelurilor
• Procesarea evenimentelor IoT

Arhitectura rapidă, lambda a Spark permite timp de răspuns în milisecunde pentru aceste programe.

În afară de subiectele menționate mai sus, puteți să vă uitați și la multe alte idei de proiecte Spark . Să presupunem că doriți să faceți o aplicație de monitorizare a vehiculelor aproape în timp real. Aici, datele senzorului sunt simulate și primite folosind Spark Streaming și Flume. Structura de date Redis poate servi ca un middleware pub/sub în acest proiect Spark.

12. Cazul de utilizare pentru jocuri

Industria jocurilor video necesită programe fiabile pentru procesarea imediată și descoperirea modelelor. Evenimentele din joc necesită răspunsuri rapide și capacități eficiente pentru reținerea jucătorilor, ajustarea automată a nivelurilor de complexitate, publicitatea țintă etc. În astfel de scenarii, Apache Spark se poate ocupa de varietatea, viteza și volumul datelor primite.

Se știe că mai multe puteri tehnologice și companii de internet folosesc Spark pentru analiza datelor mari și gestionarea sistemelor lor de ML. Unele dintre aceste nume de top includ Microsoft, IBM, Amazon, Yahoo, Netflix, Oracle și Cisco. Cu abilitățile potrivite, puteți urma o carieră profitabilă ca dezvoltator de software complet, inginer de date sau chiar să lucrați în consultanță și alte roluri de conducere tehnică.

Concluzie

Lista de mai sus cu ideile de proiecte Spark nu este deloc exhaustivă. Așadar, continuați să dezvăluiți frumusețea bazei de cod și să descoperiți noi aplicații!

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Consultați celelalte cursuri ale noastre de inginerie software la upGrad.