12 захватывающих идей и тем для проектов Spark для начинающих [2022]

Идеи проектов Spark сочетают программирование, машинное обучение и инструменты для работы с большими данными в полной архитектуре. Это подходящий инструмент для новичков, которые хотят окунуться в мир быстрой аналитики и вычислительных технологий.

Почему Искра?

Apache Spark — лучший выбор среди программистов, когда речь идет об обработке больших данных. Эта платформа с открытым исходным кодом предоставляет унифицированный интерфейс для программирования целых кластеров. Его встроенные модули обеспечивают обширную поддержку SQL, машинного обучения, потоковой обработки и вычисления графов. Также он может параллельно обрабатывать данные и сам восстанавливать потери в случае сбоев.

Spark не является ни языком программирования, ни базой данных. Это универсальный вычислительный движок, построенный на Scala. Изучить Spark легко, если у вас есть базовые знания Python и других API, включая Java и R.

Экосистема Spark имеет широкий спектр приложений благодаря расширенным возможностям обработки, которыми она обладает. Мы перечислили несколько вариантов использования ниже, чтобы помочь вам двигаться вперед в вашем обучении!

Идеи и темы проекта Spark

1. Сервер заданий Spark

Этот проект помогает обрабатывать контексты заданий Spark с помощью интерфейса RESTful, позволяя отправлять задания на любом языке или в любой среде. Он подходит для всех аспектов работы и управления контекстом.

Репозиторий разработки с модульными тестами и сценариями развертывания. Программное обеспечение также доступно в виде контейнера Docker, который предварительно упаковывает Spark с сервером заданий.

2. Апач Месос

AMPLab Калифорнийского университета в Беркли разработал этот менеджер кластеров, чтобы обеспечить эффективную работу отказоустойчивых и гибких распределенных систем. Mesos абстрагирует компьютерные ресурсы, такие как память, хранилище и ЦП, от физических и виртуальных машин.

Это отличный инструмент для запуска любого распределенного приложения, требующего кластеров. От крупных компаний, таких как Twitter, до таких компаний, как Airbnb, множество компаний используют Mesos для администрирования своих инфраструктур больших данных. Вот некоторые из его ключевых преимуществ:

• Он может обрабатывать рабочие нагрузки, используя динамическое распределение нагрузки и изоляцию.
• Он размещается между уровнем приложений и ОС, чтобы обеспечить эффективное развертывание в крупномасштабных средах.
• Это облегчает многочисленные сервисы для совместного использования пула серверов.
• Он объединяет различные физические ресурсы в единый виртуальный ресурс.

Вы можете продублировать этот проект с открытым исходным кодом, чтобы понять его архитектуру, которая включает в себя, среди прочих компонентов, Mesos Master, Agent и Framework.

Читайте: Идеи проекта веб-разработки

3. Соединитель Spark-Cassandra

Cassandra — это масштабируемая система управления данными NoSQL. Вы можете подключить Spark к Cassandra с помощью простого инструмента. Проект научит вас следующему:

• Запись Spark RDD и DataFrames в таблицы Apache Cassandra
• Выполнение запросов CQL в вашем приложении Spark

Раньше вам приходилось включать взаимодействие между Spark и Cassandra с помощью обширных конфигураций. Но с этим активно разрабатываемым программным обеспечением вы можете соединить их без предыдущего требования. Вы можете найти вариант использования в свободном доступе на GitHub.

Подробнее: Git против Github: разница между Git и Github

4. Прогнозирование задержек рейсов

Вы можете использовать Spark для выполнения практического статистического анализа (как описательного, так и логического) по набору данных авиакомпаний. Обширный проект анализа набора данных может познакомить вас со Spark MLib, его структурами данных и алгоритмами машинного обучения.

Кроме того, вы можете заняться разработкой комплексного приложения для прогнозирования задержек рейсов. Благодаря этому практическому упражнению вы можете научиться следующим вещам:

• Установка Apache Kylin и внедрение звездообразной схемы
• Выполнение многомерного анализа большого набора полетных данных с использованием Spark или MapReduce.
• Создание кубов с использованием RESTful API
• Применение кубов с помощью движка Spark

5. Конвейер данных на основе обмена сообщениями

Конвейер данных включает в себя набор действий с момента приема данных до процессов извлечения, преобразования или загрузки. Моделируя конвейер пакетных данных, вы можете узнать, как принимать проектные решения на этом пути, создавать утилиту конвейера файлов, а также узнавать, как тестировать и устранять неполадки. Вы также можете получить знания о создании универсальных таблиц и событий в Spark и интерпретации выходных данных, созданных архитектурой.

Читайте: Идеи и темы проекта Python

6. Консолидация данных

Это начальный проект по созданию озера данных или корпоративного центра данных. Для консолидации данных в рамках этой модели не требуется значительных усилий по интеграции. Вы можете просто запросить групповой доступ и применить MapReduce и другие алгоритмы, чтобы начать свой проект обработки данных.

Такие озера данных особенно полезны в корпоративных системах, где данные хранятся в разных функциональных областях. Как правило, они материализуются в виде файлов в таблицах Hive или HDFS, предлагая преимущество горизонтальной масштабируемости.

Чтобы облегчить анализ на внешнем интерфейсе, вы можете настроить Excel, Tableau или более сложную записную книжку iPython.

7. Цеппелин

Это инкубационный проект в рамках Apache Foundation, который приносит в Spark блокноты в стиле Jupyter. Его интерпретатор IPython предлагает разработчикам лучший способ совместного использования проектов и совместной работы над ними. Помимо Python, Zeppelin поддерживает ряд других языков программирования. Список включает Scala, SparkSQL, Hive, оболочку и уценку.

С Zeppelin вы можете легко выполнять следующие задачи:

• Используйте веб-блокнот с интерактивной аналитикой данных
• Публикуйте результаты выполнения кода напрямую (в виде встроенного iframe) на свой веб-сайт или в блог.
• Создавайте впечатляющие документы на основе данных, систематизируйте их и объединяйтесь с другими

8. Проект электронной коммерции

Spark завоевал известность благодаря функциям обработки данных в средах электронной коммерции. Он способен помочь в разработке высокопроизводительных инфраструктур данных. Давайте сначала посмотрим, что все вы возможно в этом пространстве:

• Потоковая передача транзакций в реальном времени с помощью алгоритмов кластеризации, таких как k-means
• Масштабируемая совместная фильтрация с Spark MLib
• Объединение результатов с неструктурированными источниками данных (например, отзывами о продуктах и ​​комментариями)
• Корректировка рекомендаций с учетом меняющихся тенденций

Динамика на этом не заканчивается. Вы можете использовать этот интерфейс для решения конкретных задач в сфере электронной розничной торговли. Попробуйте свои силы в уникальном приложении для хранения больших данных, которое оптимизирует цены и распределение запасов в зависимости от географии и данных о продажах. Благодаря этому проекту вы сможете понять, как подходить к реальным проблемам и влиять на итоговый результат.

Проверьте: Идеи проекта машинного обучения

9. Аллуксио

Alluxio действует как уровень оркестрации в памяти между Spark и системами хранения, такими как HDFS, Amazon S3, Ceph и т. д. В целом он перемещает данные из центрального хранилища в вычислительную среду для обработки. Первоначально исследовательский проект назывался Tachyon, когда он разрабатывался в Калифорнийском университете.

Помимо преодоления разрыва, этот проект с открытым исходным кодом повышает производительность аналитики при работе с большими данными и рабочими нагрузками AI/ML в любом облаке. Он предоставляет выделенные возможности обмена данными между заданиями кластера, написанными на Apache Spark, MapReduce и Flink. Вы можете назвать это виртуальной распределенной системой хранения, ориентированной на память.

10. Проект потоковой аналитики по выявлению мошенничества

Приложения потоковой аналитики популярны в сфере финансов и безопасности. Имеет смысл анализировать транзакционные данные во время процесса, а не узнавать о мошенничестве в конце цикла. Spark может помочь в создании таких инструментов обнаружения вторжений и аномалий с HBase в качестве общего хранилища данных. Вы можете обнаружить еще один пример такого отслеживания в системах управления запасами.

11. Комплексная обработка событий

В рамках этого проекта вы можете исследовать приложения со сверхнизкой задержкой, где задействованы доли секунды, пикосекунды и наносекунды. Ниже мы упомянули несколько примеров.

• Высококлассные торговые приложения
• Системы для оценки записей вызовов в режиме реального времени
• Обработка IoT-событий

Быстрая лямбда-архитектура Spark обеспечивает миллисекундное время отклика для этих программ.

Помимо тем, упомянутых выше, вы также можете ознакомиться со многими другими идеями проектов Spark . Допустим, вы хотите создать приложение для мониторинга транспорта в реальном времени. Здесь данные датчика моделируются и принимаются с использованием Spark Streaming и Flume. Структура данных Redis может служить промежуточным программным обеспечением публикации/подписки в этом проекте Spark.

12. Вариант использования для игр

Индустрии видеоигр требуются надежные программы для немедленной обработки и обнаружения закономерностей. Внутриигровые события требуют быстрого реагирования и эффективных возможностей для удержания игроков, автоматической настройки уровней сложности, целевой рекламы и т. д. В таких сценариях Apache Spark может учитывать разнообразие, скорость и объем поступающих данных.

Известно, что несколько технологических гигантов и интернет-компаний используют Spark для анализа больших данных и управления своими системами машинного обучения. Некоторые из этих первоклассных имен включают Microsoft, IBM, Amazon, Yahoo, Netflix, Oracle и Cisco. Обладая необходимыми навыками, вы можете сделать прибыльную карьеру в качестве разработчика программного обеспечения с полным стеком, инженера данных или даже работать в качестве консультанта и других технических руководящих должностей.

Заключение

Приведенный выше список идей проекта Spark далеко не исчерпывающий. Итак, продолжайте раскрывать красоту кодовой базы и открывать новые приложения!

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Ознакомьтесь с другими нашими курсами по программной инженерии на upGrad.