12 แนวคิดและหัวข้อโครงการ Spark ที่น่าตื่นเต้นสำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

แนวคิดโครงการ Spark ผสมผสานการเขียนโปรแกรม การเรียนรู้ของเครื่อง และเครื่องมือบิ๊กดาต้าในสถาปัตยกรรมที่สมบูรณ์ เป็นเครื่องมือที่เกี่ยวข้องเพื่อเป็นผู้เชี่ยวชาญสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการบุกเข้าไปในโลกของเทคโนโลยีการวิเคราะห์และการคำนวณที่รวดเร็ว

ทำไมต้องสปาร์ค?

Apache Spark เป็นตัวเลือกอันดับต้น ๆ ของโปรแกรมเมอร์เมื่อพูดถึงการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สนี้มีอินเทอร์เฟซแบบรวมสำหรับการเขียนโปรแกรมทั้งคลัสเตอร์ โมดูลในตัวรองรับ SQL, แมชชีนเลิร์นนิง, การประมวลผลสตรีม และการคำนวณกราฟ นอกจากนี้ยังสามารถประมวลผลข้อมูลแบบขนานและกู้คืนข้อมูลสูญหายได้ในกรณีที่เกิดความล้มเหลว

Spark ไม่ใช่ภาษาโปรแกรมหรือฐานข้อมูล เป็นเครื่องมือคำนวณเอนกประสงค์ที่สร้างขึ้นบน Scala การเรียนรู้ Spark เป็นเรื่องง่าย หากคุณมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Python และ API อื่นๆ รวมถึง Java และ R

ระบบนิเวศของ Spark มีแอพพลิเคชั่นมากมายเนื่องจากความสามารถในการประมวลผลขั้นสูงที่มีอยู่ เราได้ระบุกรณีการใช้งานบางส่วนไว้ด้านล่างเพื่อช่วยให้คุณก้าวไปข้างหน้าในเส้นทางการเรียนรู้ของคุณ!

แนวคิดและหัวข้อของโครงการจุดประกาย

1. เซิร์ฟเวอร์งาน Spark

โปรเจ็กต์นี้ช่วยในการจัดการบริบทของงาน Spark ด้วยอินเทอร์เฟซ RESTful ทำให้สามารถส่งงานจากภาษาหรือสภาพแวดล้อมใดก็ได้ เหมาะสำหรับทุกด้านของงานและการจัดการบริบท

พื้นที่เก็บข้อมูลการพัฒนาพร้อมการทดสอบหน่วยและการปรับใช้สคริปต์ ซอฟต์แวร์นี้ยังมีให้ใช้งานในรูปแบบ Docker Container ที่ทำแพ็คเกจ Spark ล่วงหน้ากับเซิร์ฟเวอร์งาน

2. Apache Mesos

AMPlab ที่ UC Berkeley ได้พัฒนาตัวจัดการคลัสเตอร์นี้เพื่อให้ระบบกระจายที่ทนทานต่อข้อผิดพลาดและยืดหยุ่นทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ Mesos แยกทรัพยากรคอมพิวเตอร์ เช่น หน่วยความจำ ที่เก็บข้อมูล และ CPU ออกจากเครื่องจริงและเครื่องเสมือน

เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการรันแอปพลิเคชันแบบกระจายที่ต้องใช้คลัสเตอร์ ตั้งแต่ bigwigs เช่น Twitter ไปจนถึงบริษัทต่างๆ เช่น Airbnb ธุรกิจต่างๆ ใช้ Mesos เพื่อจัดการโครงสร้างพื้นฐานของ Big Data นี่คือข้อดีที่สำคัญบางประการ:

• สามารถจัดการปริมาณงานโดยใช้การแบ่งปันและการแยกโหลดแบบไดนามิก
• มันจอดตัวเองระหว่างชั้นแอปพลิเคชันและระบบปฏิบัติการเพื่อให้สามารถปรับใช้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมขนาดใหญ่
• มันอำนวยความสะดวกบริการมากมายในการแบ่งปันพูลเซิร์ฟเวอร์
• มันรวมทรัพยากรทางกายภาพต่าง ๆ เป็นทรัพยากรเสมือนแบบครบวงจร

คุณสามารถทำซ้ำโปรเจ็กต์โอเพนซอร์ซนี้เพื่อทำความเข้าใจสถาปัตยกรรม ซึ่งประกอบด้วย Mesos Master, Agent และ Framework รวมถึงส่วนประกอบอื่นๆ

อ่าน: แนวคิดโครงการพัฒนาเว็บ

3. ขั้วต่อ Spark-Cassandra

Cassandra เป็นระบบจัดการข้อมูล NoSQL ที่ปรับขนาดได้ คุณสามารถเชื่อมต่อ Spark กับ Cassandra โดยใช้เครื่องมือง่ายๆ โครงการจะสอนคุณสิ่งต่อไปนี้:

• การเขียน Spark RDD และ DataFrames ไปยังตาราง Apache Cassandra
• ดำเนินการค้นหา CQL ในแอปพลิเคชัน Spark ของคุณ

ก่อนหน้านี้ คุณต้องเปิดใช้งานการโต้ตอบระหว่าง Spark และ Cassandra ผ่านการกำหนดค่าที่หลากหลาย แต่ด้วยซอฟต์แวร์ที่พัฒนาขึ้นอย่างแข็งขันนี้ คุณสามารถเชื่อมต่อทั้งสองได้โดยไม่ต้องมีข้อกำหนดก่อนหน้านี้ คุณสามารถค้นหากรณีการใช้งานได้อย่างอิสระบน GitHub

อ่านเพิ่มเติม: Git vs Github: ความแตกต่างระหว่าง Git และ Github

4. การคาดคะเนเที่ยวบินล่าช้า

คุณสามารถใช้ Spark เพื่อทำการวิเคราะห์ทางสถิติเชิงปฏิบัติ (เชิงพรรณนาและเชิงอนุมาน) ผ่านชุดข้อมูลของสายการบิน โครงการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมจะทำให้คุณคุ้นเคยกับ Spark MLib โครงสร้างข้อมูล และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

นอกจากนี้ คุณยังสามารถทำงานออกแบบแอปพลิเคชันแบบ end-to-end สำหรับการคาดการณ์ความล่าช้าในเที่ยวบินได้อีกด้วย คุณสามารถเรียนรู้สิ่งต่อไปนี้ผ่านแบบฝึกหัดภาคปฏิบัตินี้:

• การติดตั้ง Apache Kylin และการนำ star schema ไปใช้
• ดำเนินการวิเคราะห์หลายมิติในชุดข้อมูลเที่ยวบินขนาดใหญ่โดยใช้ Spark หรือ MapReduce
• การสร้างลูกบาศก์โดยใช้ RESTful API
• การใช้ลูกบาศก์โดยใช้เครื่องยนต์ Spark

5. ไปป์ไลน์ข้อมูลตามการส่งข้อความ

ไปป์ไลน์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับชุดของการดำเนินการตั้งแต่เวลาของการนำเข้าข้อมูลจนถึงกระบวนการแยก แปลง หรือโหลดเกิดขึ้น ด้วยการจำลองไปป์ไลน์ข้อมูลแบบแบตช์ คุณสามารถเรียนรู้วิธีตัดสินใจในการออกแบบระหว่างทาง สร้างยูทิลิตีไปป์ไลน์ไฟล์ และเรียนรู้วิธีทดสอบและแก้ไขปัญหาเดียวกัน คุณยังสามารถรวบรวมความรู้เกี่ยวกับการสร้างตารางและเหตุการณ์ทั่วไปใน Spark และตีความผลลัพธ์ที่สร้างโดยสถาปัตยกรรม

อ่าน: แนวคิดและหัวข้อโครงการ Python

6. การรวมข้อมูล

นี่เป็นโครงการเริ่มต้นในการสร้าง Data Lake หรือ Data Hub ขององค์กร ไม่ต้องใช้ความพยายามในการรวมระบบจำนวนมากเพื่อรวมข้อมูลภายใต้โมเดลนี้ คุณสามารถขอเข้าถึงกลุ่มและใช้ MapReduce และอัลกอริทึมอื่น ๆ เพื่อเริ่มโครงการรวบรวมข้อมูลของคุณ

Data Lake ดังกล่าวมีประโยชน์อย่างยิ่งในการตั้งค่าองค์กร ซึ่งข้อมูลจะถูกจัดเก็บในพื้นที่การทำงานต่างๆ โดยทั่วไปแล้ว พวกมันจะปรากฏเป็นไฟล์ในตาราง Hive หรือ HDFS ซึ่งให้ประโยชน์ของการปรับขนาดในแนวนอน

เพื่อช่วยวิเคราะห์ในส่วนหน้า คุณสามารถตั้งค่า Excel, Tableau หรือโน้ตบุ๊ก iPython ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นได้

7. เรือเหาะ

เป็นโครงการบ่มเพาะภายใน Apache Foundation ที่นำโน้ตบุ๊กสไตล์ Jupyter มาสู่ Spark ล่าม IPython ช่วยให้นักพัฒนามีวิธีที่ดีกว่าในการแบ่งปันและทำงานร่วมกันในการออกแบบ Zeppelin รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมอื่น ๆ มากมายนอกเหนือจาก Python รายการรวมถึง Scala, SparkSQL, Hive, เชลล์ และมาร์กดาวน์

ด้วย Zeppelin คุณสามารถทำงานต่อไปนี้ได้อย่างง่ายดาย:

• ใช้สมุดบันทึกบนเว็บที่เต็มไปด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงโต้ตอบ
• เผยแพร่ผลการเรียกใช้โค้ดโดยตรง (เป็น iframe แบบฝัง) ไปยังเว็บไซต์หรือบล็อกของคุณ
• สร้างเอกสารที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่น่าประทับใจ จัดระเบียบ และร่วมมือกับผู้อื่น

8. โครงการอีคอมเมิร์ซ

Spark ได้รับความโดดเด่นในด้านฟังก์ชันวิศวกรรมข้อมูลของสภาพแวดล้อมอีคอมเมิร์ซ สามารถช่วยในการออกแบบโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูง ให้เราดูก่อนว่าสิ่งที่คุณทำได้ในพื้นที่นี้คืออะไร:

• การสตรีมธุรกรรมแบบเรียลไทม์ผ่านอัลกอริธึมการจัดกลุ่ม เช่น k-means
• การกรองการทำงานร่วมกันที่ปรับขนาดได้ด้วย Spark MLib
• การรวมผลลัพธ์กับแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (เช่น บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์และความคิดเห็น)
• การปรับคำแนะนำด้วยแนวโน้มที่เปลี่ยนแปลง

พลวัตของยังไม่สิ้นสุดที่นี่ คุณสามารถใช้อินเทอร์เฟซเพื่อจัดการกับความท้าทายเฉพาะในธุรกิจค้าปลีกอิเล็กทรอนิกส์ของคุณ ลองใช้แอปพลิเคชันคลังข้อมูลขนาดใหญ่ที่ปรับราคาและการจัดสรรสินค้าคงคลังให้เหมาะสมที่สุดโดยขึ้นอยู่กับภูมิศาสตร์และข้อมูลการขาย จากโครงการนี้ คุณจะเข้าใจวิธีเข้าถึงปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงและส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ได้

เช็คเอาท์: แนวคิดโครงการแมชชีนเลิร์นนิง

9. อัลลูซิโอ

Alluxio ทำหน้าที่เป็นชั้นประสานในหน่วยความจำระหว่าง Spark และระบบพื้นที่จัดเก็บ เช่น HDFS, Amazon S3, Ceph เป็นต้น โดยรวมแล้ว จะย้ายข้อมูลจากคลังข้อมูลส่วนกลางไปยังเฟรมเวิร์กการคำนวณเพื่อการประมวลผล โครงการวิจัยแรกเริ่มมีชื่อว่า Tachyon เมื่อได้รับการพัฒนาขึ้นที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย

นอกเหนือจากการอุดช่องว่างแล้ว โครงการโอเพ่นซอร์สนี้ยังช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการวิเคราะห์เมื่อทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่และปริมาณงาน AI/ML ในระบบคลาวด์ใดๆ ให้ความสามารถในการแชร์ข้อมูลโดยเฉพาะในงานคลัสเตอร์ที่เขียนใน Apache Spark, MapReduce และ Flink คุณสามารถเรียกมันว่าระบบจัดเก็บข้อมูลเสมือนแบบกระจายเสมือนที่มีหน่วยความจำเป็นศูนย์กลาง

10. โครงการวิเคราะห์สตรีมมิ่งการตรวจจับการฉ้อโกง

แอปพลิเคชันการวิเคราะห์การสตรีมเป็นที่นิยมในอุตสาหกรรมการเงินและความปลอดภัย การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมในขณะที่กระบวนการกำลังดำเนินอยู่นั้นสมเหตุสมผล แทนที่จะค้นหาเกี่ยวกับการฉ้อโกงเมื่อสิ้นสุดรอบ Spark สามารถช่วยสร้างเครื่องมือตรวจจับการบุกรุกและความผิดปกติดังกล่าวด้วย HBase เป็นที่เก็บข้อมูลทั่วไป คุณสามารถดูอีกตัวอย่างหนึ่งของการติดตามประเภทนี้ได้ในระบบการจัดการสินค้าคงคลัง

11. การประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อน

ผ่านโครงการนี้ คุณสามารถสำรวจแอปพลิเคชันที่มีเวลาแฝงต่ำมากซึ่งเกี่ยวข้องกับวินาทีย่อย พิโควินาที และนาโนวินาที เราได้กล่าวถึงตัวอย่างบางส่วนด้านล่าง

• แอปพลิเคชันการซื้อขายระดับไฮเอนด์
• ระบบการให้คะแนนบันทึกการโทรตามเวลาจริง
• กำลังประมวลผลเหตุการณ์ IoT

สถาปัตยกรรมแลมบ์ดาที่รวดเร็วของ Spark ช่วยให้มีเวลาตอบสนองเป็นมิลลิวินาทีสำหรับโปรแกรมเหล่านี้

นอกเหนือจากหัวข้อที่กล่าวถึงข้างต้น คุณยังสามารถดู แนวคิดโครงการ Spark อื่นๆ ได้อีก ด้วย สมมติว่าคุณต้องการสร้างแอปพลิเคชันการตรวจสอบยานพาหนะแบบเกือบเรียลไทม์ ที่นี่ ข้อมูลเซ็นเซอร์ถูกจำลองและรับโดยใช้ Spark Streaming และ Flume โครงสร้างข้อมูล Redis สามารถทำหน้าที่เป็นผับ/มิดเดิลแวร์ย่อยในโปรเจ็กต์ Spark นี้ได้

12. กรณีการใช้งานสำหรับการเล่นเกม

อุตสาหกรรมวิดีโอเกมต้องการโปรแกรมที่เชื่อถือได้สำหรับการประมวลผลและค้นหารูปแบบในทันที เหตุการณ์ในเกมต้องการการตอบสนองอย่างรวดเร็วและความสามารถที่มีประสิทธิภาพสำหรับการรักษาผู้เล่น การปรับระดับความซับซ้อนอัตโนมัติ การโฆษณาเป้าหมาย ฯลฯ ในสถานการณ์เช่นนี้ Apache Spark สามารถจัดการกับความหลากหลาย ความเร็ว และปริมาณของข้อมูลที่เข้ามาได้

เป็นที่ทราบกันดีว่าบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีและบริษัทอินเทอร์เน็ตหลายแห่งใช้ Spark เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และจัดการระบบ ML ของตน ชื่อชั้นนำเหล่านี้ ได้แก่ Microsoft, IBM, Amazon, Yahoo, Netflix, Oracle และ Cisco ด้วยทักษะที่เหมาะสม คุณสามารถประกอบอาชีพที่ร่ำรวยได้ในฐานะนักพัฒนาซอฟต์แวร์ฟูลสแตก วิศวกรข้อมูล หรือแม้แต่ทำงานในบทบาทที่ปรึกษาและความเป็นผู้นำทางเทคนิคอื่นๆ

บทสรุป

รายการด้านบนเกี่ยวกับ แนวคิดโครงการ Spark นั้นไม่มีรายละเอียดครบถ้วนสมบูรณ์ ดังนั้น ให้คลี่คลายความสวยงามของ codebase และค้นพบแอปพลิเคชั่นใหม่ ๆ ต่อไป!

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

ตรวจสอบหลักสูตรวิศวกรรมซอฟต์แวร์อื่นๆ ของเราที่ upGrad