适合初学者的 12 个令人兴奋的 Spark 项目创意和主题 [2022]

Spark 项目理念将编程、机器学习和大数据工具结合在一个完整的架构中。 对于希望打入快速分析和计算技术世界的初学者来说，它是一个需要掌握的相关工具。

为什么选择火花？

在大数据处理方面，Apache Spark 是程序员的首选。 这个开源框架为整个集群的编程提供了一个统一的接口。 它的内置模块为 SQL、机器学习、流处理和图形计算提供了广泛的支持。 此外，它可以并行处理数据并在发生故障时自行恢复丢失。

Spark 既不是编程语言也不是数据库。 它是基于 Scala 构建的通用计算引擎。 如果您具备 Python 和其他 API（包括 Java 和 R）的基础知识，学习 Spark 很容易。

Spark 生态系统由于其拥有先进的处理能力而具有广泛的应用。 我们在下面列出了一些用例，以帮助您在学习之旅中前进！

Spark 项目的想法和主题

1. Spark 作业服务器

该项目通过 RESTful 接口帮助处理 Spark 作业上下文，允许从任何语言或环境提交作业。 它适用于工作和上下文管理的各个方面。

具有单元测试和部署脚本的开发存储库。 该软件还可以作为 Docker 容器使用，将 Spark 与作业服务器预打包。

2. 阿帕奇梅索斯

加州大学伯克利分校的 AMPLab 开发了这个集群管理器，以使容错和灵活的分布式系统能够有效运行。 Mesos 将内存、存储和 CPU 等计算机资源从物理机和虚拟机中抽象出来。

它是运行任何需要集群的分布式应用程序的绝佳工具。 从 Twitter 这样的大佬到 Airbnb 这样的公司，各种企业都使用 Mesos 来管理他们的大数据基础设施。 以下是它的一些主要优势：

• 它可以使用动态负载共享和隔离来处理工作负载
• 它位于应用层和操作系统之间，以实现在大规模环境中的高效部署
• 它促进了众多服务共享服务器池
• 它将各种物理资源组合成一个统一的虚拟资源

您可以复制这个开源项目以了解其架构，其中包括 Mesos Master、Agent 和 Framework 以及其他组件。

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3. Spark-Cassandra 连接器

Cassandra 是一个可扩展的 NoSQL 数据管理系统。 您可以使用简单的工具将 Spark 与 Cassandra 连接起来。 该项目将教您以下内容：

• 将 Spark RDD 和 DataFrame 写入 Apache Cassandra 表
• 在 Spark 应用程序中执行 CQL 查询

之前，您必须通过大量配置启用 Spark 和 Cassandra 之间的交互。 但是使用这个积极开发的软件，您可以将两者连接起来而无需先前的要求。 您可以在 GitHub 上免费找到该用例。

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4. 预测航班延误

您可以使用 Spark 对航空公司数据集执行实用的统计分析（描述性和推理性）。 一个广泛的数据集分析项目可以让您熟悉 Spark MLib、它的数据结构和机器学习算法。

此外，您可以承担设计用于预测航班延误的端到端应用程序的任务。 通过这个动手练习，您可以学到以下内容：

• 安装 Apache Kylin 并实现星型模式
• 使用 Spark 或 MapReduce 对大型飞行数据集执行多维分析
• 使用 RESTful API 构建多维数据集
• 使用 Spark 引擎应用多维数据集

5. 基于消息传递的数据管道

数据管道涉及从数据摄取到提取、转换或加载过程发生的一组操作。 通过模拟批处理数据管道，您可以学习如何在此过程中做出设计决策、构建文件管道实用程序，并学习如何对其进行测试和故障排除。 您还可以收集有关在 Spark 中构建通用表和事件以及解释架构生成的输出的知识。

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6. 数据整合

这是一个关于创建数据湖或企业数据中心的初学者项目。 在此模型下整合数据不需要大量的整合工作。 您只需请求组访问权限并应用 MapReduce 和其他算法即可开始您的数据处理项目。

这样的数据湖在数据跨不同功能区域存储的企业设置中特别有用。 通常，它们在 Hive 表或 HDFS 上具体化为文件，从而提供水平可扩展性的好处。

为了协助前端分析，您可以设置 Excel、Tableau 或更复杂的 iPython 笔记本。

7.齐柏林飞艇

它是 Apache 基金会内的一个孵化项目，将 Jupyter 风格的笔记本带到 Spark。 它的 IPython 解释器为开发人员提供了一种更好的方式来共享和协作设计。 Zeppelin 支持除 Python 之外的一系列其他编程语言。 该列表包括 Scala、SparkSQL、Hive、shell 和 markdown。

使用 Zeppelin，您可以轻松执行以下任务：

• 使用包含交互式数据分析的基于网络的笔记本
• 将代码执行结果（作为嵌入式 iframe）直接发布到您的网站或博客
• 创建令人印象深刻的数据驱动文档，组织它们并与他人合作

8.电子商务项目

Spark 在电子商务环境的数据工程功能中占有重要地位。 它能够帮助设计高性能数据基础设施。 让我们首先看看你在这个空间中的所有可能：

• 通过聚类算法（例如 k-means）流式传输实时事务
• 使用 Spark MLib 的可扩展协同过滤
• 将结果与非结构化数据源（例如，产品评论和评论）相结合
• 根据不断变化的趋势调整建议

的动态性并不止于此。 您可以使用该界面来解决您的电子零售业务中的特定挑战。 试试独特的大数据仓库应用程序，该应用程序根据地理和销售数据优化价格和库存分配。 通过这个项目，您可以掌握如何处理现实世界的问题并影响底线。

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9. Alluxio

Alluxio 充当 Spark 和 HDFS、Amazon S3、Ceph 等存储系统之间的内存编排层。总的来说，它将数据从中央仓库移动到计算框架进行处理。 该研究项目最初在加州大学开发时被命名为 Tachyon。

除了缩小差距之外，这个开源项目还提高了在任何云中处理大数据和 AI/ML 工作负载时的分析性能。 它提供跨用 Apache Spark、MapReduce 和 Flink 编写的集群作业的专用数据共享功能。 您可以称其为以内存为中心的虚拟分布式存储系统。

10. 关于欺诈检测的流式分析项目

流分析应用程序在金融和安全行业很受欢迎。 在流程进行时分析交易数据是有意义的，而不是在周期结束时发现欺诈行为。 Spark 可以帮助构建以 HBase 作为通用数据存储的入侵和异常检测工具。 您可以在库存管理系统中发现这种跟踪的另一个实例。

11. 复杂事件处理

通过这个项目，您可以探索亚秒级、皮秒级和纳秒级的超低延迟应用。 我们在下面提到了几个例子。

• 高端交易应用
• 实时评价通话记录的系统
• 处理物联网事件

Spark 的快速 lambda 架构为这些程序提供毫秒级的响应时间。

除了上面提到的主题，您还可以查看许多其他Spark 项目的想法。 假设您想制作一个近乎实时的车辆监控应用程序。 在这里，使用 Spark Streaming 和 Flume 模拟和接收传感器数据。 Redis 数据结构可以作为这个 Spark 项目中的 pub/sub 中间件。

12. 游戏用例

视频游戏行业需要可靠的程序来进行即时处理和模式发现。 游戏内事件需要快速响应和高效的玩家留存能力、复杂程度的自动调整、目标广告等。在这种情况下，Apache Spark 可以处理传入数据的多样性、速度和数量。

众所周知，一些技术巨头和互联网公司使用 Spark 来分析大数据和管理他们的 ML 系统。 其中一些顶级名称包括微软、IBM、亚马逊、雅虎、Netflix、甲骨文和思科。 拥有合适的技能，您可以作为全栈软件开发人员、数据工程师，甚至从事咨询和其他技术领导职位，从事利润丰厚的职业。

结论

上面关于Spark 项目想法的列表远非详尽无遗。 因此，请继续发掘代码库的魅力并发现新的应用程序！

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