Yeni Başlayanlar İçin 12 Heyecan Verici Kıvılcım Projesi Fikirleri ve Konuları [222]

Spark proje fikirleri , programlama, makine öğrenimi ve büyük veri araçlarını eksiksiz bir mimaride birleştirir. Hızlı analitik ve bilgi işlem teknolojileri dünyasına adım atmak isteyen yeni başlayanlar için uzmanlaşmak için uygun bir araçtır.

Neden Kıvılcım?

Apache Spark, büyük veri işleme söz konusu olduğunda programcılar arasında en iyi seçimdir. Bu açık kaynaklı çerçeve, tüm kümeleri programlamak için birleşik bir arabirim sağlar. Yerleşik modülleri SQL, makine öğrenimi, akış işleme ve grafik hesaplama için kapsamlı destek sağlar. Ayrıca verileri paralel olarak işleyebilir ve arıza durumunda kaybın kendisini kurtarabilir.

Spark ne bir programlama dili ne de bir veritabanıdır. Scala üzerine kurulu genel amaçlı bir bilgi işlem motorudur. Python ve Java ve R dahil olmak üzere diğer API'ler hakkında temel bilgilere sahipseniz Spark'ı öğrenmek kolaydır.

Spark ekosistemi, sahip olduğu gelişmiş işleme yetenekleri sayesinde geniş bir uygulama alanına sahiptir. Öğrenme yolculuğunuzda ilerlemenize yardımcı olmak için aşağıda birkaç kullanım örneği listeledik!

Spark Proje Fikirleri ve Konuları

1. Spark İş Sunucusu

Bu proje, herhangi bir dilden veya ortamdan işlerin gönderilmesine izin vererek Spark iş bağlamlarının RESTful arabirimiyle işlenmesine yardımcı olur. İş ve bağlam yönetiminin tüm yönleri için uygundur.

Birim testleri ve komut dosyalarını dağıtan geliştirme deposu. Yazılım, Spark'ı iş sunucusuyla önceden paketleyen bir Docker Konteyneri olarak da mevcuttur.

2. Apaçi Mezoları

UC Berkeley'deki AMPLab, bu küme yöneticisini, hataya dayanıklı ve esnek dağıtılmış sistemlerin etkin bir şekilde çalışmasını sağlamak için geliştirdi. Mesos, bellek, depolama ve CPU gibi bilgisayar kaynaklarını fiziksel ve sanal makinelerden soyutlar.

Küme gerektiren herhangi bir dağıtılmış uygulamayı çalıştırmak için mükemmel bir araçtır. Twitter gibi büyük adamlardan Airbnb gibi şirketlere kadar çeşitli işletmeler, büyük veri altyapılarını yönetmek için Mesos'u kullanıyor. İşte bazı önemli avantajları:

• Dinamik yük paylaşımı ve izolasyon kullanarak iş yüklerini işleyebilir
• Büyük ölçekli ortamlarda verimli dağıtım sağlamak için kendini uygulama katmanı ile işletim sistemi arasına park eder
• Sunucu havuzunu paylaşmak için çok sayıda hizmeti kolaylaştırır
• Çeşitli fiziksel kaynakları birleşik bir sanal kaynakta birleştirir

Diğer bileşenlerin yanı sıra bir Mesos Master, bir Aracı ve bir Çerçeve içeren mimarisini anlamak için bu açık kaynaklı projeyi çoğaltabilirsiniz.

Okuyun: Web Geliştirme Projesi Fikirleri

3. Kıvılcım-Cassandra Bağlayıcı

Cassandra, ölçeklenebilir bir NoSQL veri yönetim sistemidir. Spark'ı basit bir araç kullanarak Cassandra ile bağlayabilirsiniz. Proje size aşağıdakileri öğretecektir:

• Spark RDD'leri ve DataFrame'leri Apache Cassandra tablolarına yazma
• Spark uygulamanızda CQL sorgularını yürütme

Daha önce, kapsamlı konfigürasyonlar aracılığıyla Spark ve Cassandra arasındaki etkileşimi etkinleştirmeniz gerekiyordu. Ancak aktif olarak geliştirilen bu yazılımla, önceki gereksinim olmadan ikisini birbirine bağlayabilirsiniz. Kullanım durumunu GitHub'da ücretsiz olarak bulabilirsiniz.

Devamını oku: Git vs Github: Git ve Github Arasındaki Fark

4. Uçuş gecikmelerini tahmin etme

Spark'ı bir havayolu veri kümesi üzerinde pratik istatistiksel analiz (açıklayıcı ve çıkarımsal) gerçekleştirmek için kullanabilirsiniz. Kapsamlı bir veri kümesi analiz projesi, Spark MLib, veri yapıları ve makine öğrenimi algoritmaları hakkında bilgi sahibi olmanızı sağlayabilir.

Ayrıca, uçuşlardaki gecikmeleri tahmin etmek için uçtan uca bir uygulama tasarlama görevini üstlenebilirsiniz. Bu uygulamalı alıştırma ile aşağıdakileri öğrenebilirsiniz:

• Apache Kylin'i yükleme ve yıldız şemasını uygulama
• Spark veya MapReduce kullanarak büyük bir uçuş veri kümesinde çok boyutlu analiz yürütme
• RESTful API kullanarak Küpler Oluşturma
• Spark motorunu kullanarak Küpleri Uygulama

5. Mesajlaşmaya dayalı veri hattı

Bir veri hattı, veri alımından çıkarma, dönüştürme veya yükleme işlemlerinin gerçekleşmesine kadar bir dizi eylemi içerir. Bir toplu veri ardışık düzenini simüle ederek, yol boyunca tasarım kararlarını nasıl alacağınızı, dosya ardışık düzeni yardımcı programını nasıl oluşturacağınızı ve bunları nasıl test edip sorun gidereceğinizi öğrenebilirsiniz. Ayrıca Spark'ta genel tablolar ve olaylar oluşturma ve mimari tarafından oluşturulan çıktıları yorumlama hakkında bilgi toplayabilirsiniz.

Okuyun: Python Proje Fikirleri ve Konuları

6. Veri konsolidasyonu

Bu, bir veri gölü veya kurumsal bir veri merkezi oluşturmaya yönelik yeni başlayan bir projedir. Bu model altında verileri birleştirmek için kayda değer bir entegrasyon çabası gerekmez. Veri parçalama projenizi başlatmak için yalnızca grup erişimi talep edebilir ve MapReduce ve diğer algoritmaları uygulayabilirsiniz.

Bu tür veri gölleri, verilerin farklı işlevsel alanlarda depolandığı kurumsal kurulumlarda özellikle yararlıdır. Tipik olarak, yatay ölçeklenebilirlik avantajı sunan Hive tablolarında veya HDFS'de dosyalar olarak gerçekleşirler.

Ön uçta analize yardımcı olması için Excel, Tableau veya daha gelişmiş bir iPython not defteri kurabilirsiniz.

7. Zeplin

Jüpyter tarzı not defterlerini Spark'a getiren Apache Vakfı içindeki bir kuluçka projesidir. IPython yorumlayıcısı, geliştiricilere tasarımları paylaşmak ve üzerinde işbirliği yapmak için daha iyi bir yol sunar. Zeppelin, Python'un yanı sıra bir dizi başka programlama dilini de destekler. Liste Scala, SparkSQL, Hive, shell ve markdown'ı içerir.

Zeppelin ile aşağıdaki görevleri kolaylıkla gerçekleştirebilirsiniz:

• Etkileşimli veri analitiğiyle dolu web tabanlı bir not defteri kullanın
• Kod yürütme sonuçlarını (gömülü bir iframe olarak) web sitenize veya blogunuza doğrudan yayınlayın
• Etkileyici, veriye dayalı belgeler oluşturun, bunları düzenleyin ve başkalarıyla ekip oluşturun

8. E-ticaret projesi

Spark, e-ticaret ortamlarının veri mühendisliği fonksiyonlarında önem kazanmıştır. Yüksek performanslı veri altyapılarının tasarımına yardımcı olabilir. Önce bu alanda mümkün olan her şeye bakalım:

• K-means gibi kümeleme algoritmaları aracılığıyla gerçek zamanlı işlemlerin akışı
• Spark MLib ile ölçeklenebilir ortak filtreleme
• Sonuçları yapılandırılmamış veri kaynaklarıyla birleştirme (örneğin, ürün incelemeleri ve yorumları)
• Değişen trendlerle önerileri ayarlama

Dinamikliği burada bitmiyor. Arayüzü, e-perakende işinizdeki belirli zorlukları ele almak için kullanabilirsiniz. Coğrafyaya ve satış verilerine bağlı olarak fiyatları ve envanter tahsisini optimize eden benzersiz bir büyük veri ambarı uygulamasında şansınızı deneyin. Bu proje sayesinde, gerçek dünyadaki sorunlara nasıl yaklaşılacağını kavrayabilir ve alt çizgiyi etkileyebilirsiniz.

Kontrol edin: Makine Öğrenimi Proje Fikirleri

9. Alluxio

Alluxio, Spark ile HDFS, Amazon S3, Ceph vb. depolama sistemleri arasında bir bellek içi düzenleme katmanı görevi görür. Genel olarak, verileri işleme için merkezi bir depodan hesaplama çerçevesine taşır. Araştırma projesi, California Üniversitesi'nde geliştirildiğinde başlangıçta Tachyon olarak adlandırıldı.

Bu açık kaynaklı proje, açığı kapatmanın yanı sıra, herhangi bir bulutta büyük veri ve AI/ML iş yükleriyle çalışırken analitik performansını iyileştirir. Apache Spark, MapReduce ve Flink'te yazılan küme işleri arasında özel veri paylaşımı yetenekleri sağlar. Buna bellek merkezli sanal dağıtılmış depolama sistemi diyebilirsiniz.

10. Dolandırıcılık tespiti üzerine akış analizi projesi

Akış analizi uygulamaları finans ve güvenlik endüstrisinde popülerdir. Döngünün sonunda sahtekarlıkları öğrenmek yerine, işlem devam ederken işlem verilerini analiz etmek mantıklıdır. Spark, genel veri deposu olarak HBase ile bu tür izinsiz giriş ve anormallik algılama araçlarının oluşturulmasına yardımcı olabilir. Bu tür bir takibin başka bir örneğini envanter yönetim sistemlerinde görebilirsiniz.

11. Karmaşık olay işleme

Bu proje sayesinde, alt saniyelerin, pikosaniyelerin ve nanosaniyelerin dahil olduğu ultra düşük gecikmeli uygulamaları keşfedebilirsiniz. Aşağıda birkaç örnekten bahsettik.

• Üst düzey ticaret uygulamaları
• Çağrı kayıtlarının gerçek zamanlı derecelendirilmesi için sistemler
• IoT olaylarını işleme

Spark'ın hızlı lambda mimarisi, bu programlar için milisaniyelik yanıt süresi sağlar.

Yukarıda bahsedilen konuların dışında diğer birçok Spark proje fikrine de göz atabilirsiniz . Diyelim ki gerçek zamanlıya yakın bir araç izleme uygulaması yapmak istiyorsunuz. Burada sensör verileri, Spark Streaming ve Flume kullanılarak simüle edilir ve alınır. Redis veri yapısı, bu Spark projesinde bir yayın/alt ara katman yazılımı olarak hizmet verebilir.

12. Oyun için kullanım durumu

Video oyunu endüstrisi, anında işleme ve örüntü keşfi için güvenilir programlar gerektirir. Oyun içi olaylar, oyuncu tutma, karmaşıklık düzeylerinin otomatik ayarlanması, hedef reklamcılık vb. için hızlı yanıtlar ve verimli yetenekler gerektirir. Bu tür senaryolarda Apache Spark, gelen verilerin çeşitliliği, hızı ve hacmiyle ilgilenebilir.

Birkaç teknoloji santrali ve internet şirketinin, büyük verileri analiz etmek ve ML sistemlerini yönetmek için Spark'ı kullandığı bilinmektedir. Bu birinci sınıf isimlerden bazıları Microsoft, IBM, Amazon, Yahoo, Netflix, Oracle ve Cisco'dur. Doğru becerilerle, eksiksiz bir yazılım geliştiricisi, veri mühendisi olarak kazançlı bir kariyer sürdürebilir, hatta danışmanlık ve diğer teknik liderlik rollerinde çalışabilirsiniz.

Çözüm

Spark proje fikirleriyle ilgili yukarıdaki liste hiçbir yerde ayrıntılı değildir. Bu nedenle, kod tabanının güzelliğini ortaya çıkarmaya ve yeni uygulamalar keşfetmeye devam edin!

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

upGrad'daki diğer Yazılım Mühendisliği Kurslarımıza göz atın.