適合初學者的 12 個令人興奮的 Spark 項目創意和主題 [2022]

Spark 項目理念將編程、機器學習和大數據工具結合在一個完整的架構中。 對於希望打入快速分析和計算技術世界的初學者來說，它是一個需要掌握的相關工具。

為什麼選擇火花？

在大數據處理方面，Apache Spark 是程序員的首選。 這個開源框架為整個集群的編程提供了一個統一的接口。 它的內置模塊為 SQL、機器學習、流處理和圖形計算提供了廣泛的支持。 此外，它可以並行處理數據並在發生故障時自行恢復丟失。

Spark 既不是編程語言也不是數據庫。 它是基於 Scala 構建的通用計算引擎。 如果您具備 Python 和其他 API（包括 Java 和 R）的基礎知識，學習 Spark 很容易。

Spark 生態系統由於其擁有先進的處理能力而具有廣泛的應用。 我們在下面列出了一些用例，以幫助您在學習之旅中前進！

Spark 項目的想法和主題

1. Spark 作業服務器

該項目通過 RESTful 接口幫助處理 Spark 作業上下文，允許從任何語言或環境提交作業。 它適用於工作和上下文管理的各個方面。

具有單元測試和部署腳本的開發存儲庫。 該軟件還可以作為 Docker 容器使用，將 Spark 與作業服務器預打包。

2. 阿帕奇梅索斯

加州大學伯克利分校的 AMPLab 開發了這個集群管理器，以使容錯和靈活的分佈式系統能夠有效運行。 Mesos 將內存、存儲和 CPU 等計算機資源從物理機和虛擬機中抽像出來。

它是運行任何需要集群的分佈式應用程序的絕佳工具。 從 Twitter 這樣的大佬到 Airbnb 這樣的公司，各種企業都使用 Mesos 來管理他們的大數據基礎設施。 以下是它的一些主要優勢：

• 它可以使用動態負載共享和隔離來處理工作負載
• 它位於應用層和操作系統之間，以實現在大規模環境中的高效部署
• 它促進了眾多服務共享服務器池
• 它將各種物理資源組合成一個統一的虛擬資源

您可以復制這個開源項目以了解其架構，其中包括 Mesos Master、Agent 和 Framework 以及其他組件。

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3. Spark-Cassandra 連接器

Cassandra 是一個可擴展的 NoSQL 數據管理系統。 您可以使用簡單的工具將 Spark 與 Cassandra 連接起來。 該項目將教您以下內容：

• 將 Spark RDD 和 DataFrame 寫入 Apache Cassandra 表
• 在 Spark 應用程序中執行 CQL 查詢

之前，您必須通過大量配置啟用 Spark 和 Cassandra 之間的交互。 但是使用這個積極開發的軟件，您可以將兩者連接起來而無需先前的要求。 您可以在 GitHub 上免費找到該用例。

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4. 預測航班延誤

您可以使用 Spark 對航空公司數據集執行實用的統計分析（描述性和推理性）。 一個廣泛的數據集分析項目可以讓您熟悉 Spark MLib、它的數據結構和機器學習算法。

此外，您可以承擔設計用於預測航班延誤的端到端應用程序的任務。 通過這個動手練習，您可以學到以下內容：

• 安裝 Apache Kylin 並實現星型模式
• 使用 Spark 或 MapReduce 對大型飛行數據集執行多維分析
• 使用 RESTful API 構建多維數據集
• 使用 Spark 引擎應用多維數據集

5. 基於消息傳遞的數據管道

數據管道涉及從數據攝取到提取、轉換或加載過程發生的一組操作。 通過模擬批處理數據管道，您可以學習如何在此過程中做出設計決策、構建文件管道實用程序，並學習如何對其進行測試和故障排除。 您還可以收集有關在 Spark 中構建通用表和事件以及解釋架構生成的輸出的知識。

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6. 數據整合

這是一個關於創建數據湖或企業數據中心的初學者項目。 在此模型下整合數據不需要大量的整合工作。 您只需請求組訪問權限並應用 MapReduce 和其他算法即可開始您的數據處理項目。

這樣的數據湖在數據跨不同功能區域存儲的企業設置中特別有用。 通常，它們在 Hive 表或 HDFS 上具體化為文件，從而提供水平可擴展性的好處。

為了協助前端分析，您可以設置 Excel、Tableau 或更複雜的 iPython 筆記本。

7.齊柏林飛艇

它是 Apache 基金會內的一個孵化項目，將 Jupyter 風格的筆記本帶到 Spark。 它的 IPython 解釋器為開發人員提供了一種更好的方式來共享和協作設計。 Zeppelin 支持除 Python 之外的一系列其他編程語言。 該列表包括 Scala、SparkSQL、Hive、shell 和 markdown。

使用 Zeppelin，您可以輕鬆執行以下任務：

• 使用包含交互式數據分析的基於網絡的筆記本
• 將代碼執行結果（作為嵌入式 iframe）直接發佈到您的網站或博客
• 創建令人印象深刻的數據驅動文檔，組織它們並與他人合作

8.電子商務項目

Spark 在電子商務環境的數據工程功能中佔有重要地位。 它能夠幫助設計高性能數據基礎設施。 讓我們首先看看你在這個空間中的所有可能：

• 通過聚類算法（例如 k-means）流式傳輸實時事務
• 使用 Spark MLib 的可擴展協同過濾
• 將結果與非結構化數據源（例如，產品評論和評論）相結合
• 根據不斷變化的趨勢調整建議

的動態性並不止於此。 您可以使用該界面來解決您的電子零售業務中的特定挑戰。 試試獨特的大數據倉庫應用程序，該應用程序根據地理和銷售數據優化價格和庫存分配。 通過這個項目，您可以掌握如何處理現實世界的問題並影響底線。

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9. Alluxio

Alluxio 充當 Spark 和 HDFS、Amazon S3、Ceph 等存儲系統之間的內存編排層。總的來說，它將數據從中央倉庫移動到計算框架進行處理。 該研究項目最初在加州大學開發時被命名為 Tachyon。

除了縮小差距之外，這個開源項目還提高了在任何云中處理大數據和 AI/ML 工作負載時的分析性能。 它提供跨用 Apache Spark、MapReduce 和 Flink 編寫的集群作業的專用數據共享功能。 您可以稱其為以內存為中心的虛擬分佈式存儲系統。

10. 關於欺詐檢測的流式分析項目

流分析應用程序在金融和安全行業很受歡迎。 在流程進行時分析交易數據是有意義的，而不是在周期結束時發現欺詐行為。 Spark 可以幫助構建以 HBase 作為通用數據存儲的入侵和異常檢測工具。 您可以在庫存管理系統中發現這種跟踪的另一個實例。

11. 複雜事件處理

通過這個項目，您可以探索亞秒級、皮秒級和納秒級的超低延遲應用。 我們在下面提到了幾個例子。

• 高端交易應用
• 實時評價通話記錄的系統
• 處理物聯網事件

Spark 的快速 lambda 架構為這些程序提供毫秒級的響應時間。

除了上面提到的主題，您還可以查看許多其他Spark 項目的想法。 假設您想製作一個近乎實時的車輛監控應用程序。 在這裡，使用 Spark Streaming 和 Flume 模擬和接收傳感器數據。 Redis 數據結構可以作為這個 Spark 項目中的 pub/sub 中間件。

12. 遊戲用例

視頻遊戲行業需要可靠的程序來進行即時處理和模式發現。 遊戲內事件需要快速響應和高效的玩家留存能力、複雜程度的自動調整、目標廣告等。在這種情況下，Apache Spark 可以處理傳入數據的多樣性、速度和數量。

眾所周知，一些技術巨頭和互聯網公司使用 Spark 來分析大數據和管理他們的 ML 系統。 其中一些頂級名稱包括微軟、IBM、亞馬遜、雅虎、Netflix、甲骨文和思科。 擁有合適的技能，您可以作為全棧軟件開發人員、數據工程師，甚至從事諮詢和其他技術領導職位，從事利潤豐厚的職業。

結論

上面關於Spark 項目想法的列表遠非詳盡無遺。 因此，請繼續發掘代碼庫的魅力並發現新的應用程序！

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