7 лучших проектов по работе с большими данными с открытым исходным кодом

Опубликовано: 18 Июня, 2021

Большие данные - это следующая важная вещь в технологической индустрии. Когда он задействован в полную силу, он может изменить к лучшему методы ведения бизнеса. И проекты с открытым исходным кодом, использующие большие данные, являются большим фактором, способствующим этому. Многие компании уже используют программное обеспечение с открытым исходным кодом, потому что оно настраивается и технически лучше. Кроме того, компаниям не нужно полагаться на конкретного поставщика, когда они его используют. Сейчас в Big data существуют сотни проектов с открытым исходным кодом, но в этой статье мы обсудим самые популярные и интересные проекты.

Эти проекты с открытым исходным кодом обладают большим потенциалом для изменения методов ведения бизнеса и позволяют компаниям гибко и быстро реагировать на изменения потребностей клиентов, бизнес-тенденций и проблем рынка. Итак, давайте посмотрим на эти проекты, поскольку они могут иметь большое влияние на ИТ-инфраструктуру и бизнес-процессы в целом в будущем.

1. Apache Beam

Apache Beam - это модель с открытым исходным кодом как для пакетной, так и для потоковой передачи конвейеров параллельной обработки данных. Он даже называется Beam из-за комбинации Batch и Stream! Вы также можете создать программу, определяющую конвейер, используя любой из пакетов SDK Beam с открытым исходным кодом, доступных на языках Jaba, Python и Go. Также существует интерфейс Scala, известный как Scio. Затем конвейер может быть выполнен одним из серверных компонентов распределенной обработки, поддерживаемых Beam. К ним относятся Apache Flink, Apache Spark, Apache Samza, Hazelcast Jet и Google Cloud Dataflow. Вы также можете выполнить свой конвейер локально для целей тестирования и отладки, если хотите. Apache Beam также полезен для задач извлечения, преобразования и загрузки (ETL), а также чистой интеграции данных. Это позволяет данным перемещаться между хранилищами данных и преобразовывать их в требуемый формат или даже загружать их в новую систему.

2. Apache Airflow

Apache Airflow - это платформа для автоматического создания, планирования и мониторинга конвейеров данных Beam с помощью программирования. Поскольку эти конвейеры настраиваются с помощью программирования, они являются динамическими, и можно использовать Airflow для создания рабочих процессов в виде визуализированной графики или направленных ациклических графов (DAG) задач. Airflow также имеет богатый пользовательский интерфейс, который упрощает визуализацию конвейеров, работающих в производственной среде, устранение любых проблем, если они возникают, и даже отслеживание хода конвейеров. Еще одним преимуществом Airflow является его расширяемость, что означает, что вы можете определять свои операторы, а также расширять библиотеку до уровня абстракции, подходящего для вашей среды. Airflow также очень масштабируем, на официальном сайте даже утверждается, что он может масштабироваться до бесконечности!

3. Apache Spark

Apache Spark - это платформа кластерных вычислений с открытым исходным кодом, которая может предоставлять программные интерфейсы для целых кластеров. Это способствует безумно быстрой обработке больших данных с возможностями SQL, машинного обучения, потоковой передачи данных в реальном времени, обработки графиков и т. Д. Spark Core - это основа Apache Spark, основанная на абстракции RDD. Spark SQL использует DataFrames для поддержки структурированных и полуструктурированных данных. Apache Spark также легко адаптируется и может работать в автономном режиме кластера или Hadoop YARN, EC2, Mesos, Kubernetes и т. Д. Вы также можете получить доступ к данным из различных источников, таких как распределенная файловая система Hadoop, или нереляционных баз данных, таких как Apache. Cassandra, Apache HBase, Apache Hive и т. Д. Apache Spark также позволяет анализировать исторические данные с данными в реальном времени для принятия решений в режиме реального времени, что делает его превосходным для таких приложений, как прогнозная аналитика, обнаружение мошенничества, анализ настроений и т. Д.

4. Apache Zeppelin

Apache Zeppelin - это многоцелевая записная книжка, которая полезна для приема данных, обнаружения данных, анализа данных, визуализации данных и совместной работы с данными. Первоначально он был разработан для обеспечения интерфейсной веб-инфраструктуры для Apache Spark и поэтому может беспрепятственно взаимодействовать с приложениями Spark без использования каких-либо отдельных модулей или подключаемых модулей. Интерпретатор Zeppelin - фантастическая часть этого, поскольку вы можете использовать его для подключения любого бэкэнда обработки данных к Zeppelin. Интерпретатор Zeppelin поддерживает Spark, Markdown, Python, Shell. и JDBC. В Apache Zeppelin уже включено множество визуализаций данных. Эти визуализации могут быть созданы с использованием вывода из серверной части любого языка, а не только запроса SparkSQL.

5. Apache Cassandra

Apache Cassandra - это масштабируемая и высокопроизводительная база данных, которая доказуемо отказоустойчива как на стандартном оборудовании, так и на облачной инфраструктуре. Он может даже выполнять замену отказавших узлов без выключения систем, а также может автоматически реплицировать данные на нескольких узлах. Более того, Cassandra - это база данных NoSQL, в которой все узлы являются одноранговыми узлами без какой-либо архитектуры master-slave. Это делает его чрезвычайно масштабируемым и отказоустойчивым, и вы можете добавлять новые машины без прерывания работы уже работающих приложений. Вы также можете выбирать между синхронной и асинхронной репликацией для каждого обновления. Кассандра очень популярна и используется ведущими компаниями, такими как Apple, Netflix, Instagram, Spotify, Uber и т. Д.

6. TensorFlow

TensorFlow - это бесплатная комплексная платформа с открытым исходным кодом, которая имеет широкий спектр инструментов, библиотек и ресурсов для машинного обучения. Он был разработан командой Google Brain. Вы можете легко создавать и обучать модели машинного обучения с помощью высокоуровневых API, таких как Keras, с помощью TensorFlow. Он также предоставляет несколько уровней абстракции, поэтому вы можете выбрать вариант, который вам нужен для вашей модели. TensorFlow также позволяет развертывать модели машинного обучения в любом месте, например в облаке, браузере или устройстве. Вам следует использовать TensorFlow Extended (TFX), если вам нужен полный опыт, TensorFlow Lite, если вы хотите использовать его на мобильных устройствах, и TensorFlow.js, если вы хотите обучать и развертывать модели в средах JavaScript. TensorFlow доступен для API Python и C, а также для C ++, Java, JavaScript, Golang, Swift и т. Д., Но без гарантии обратной совместимости API. Сторонние пакеты также доступны для MATLAB, C #, Julia, Scala, R, Rust и т. Д.

7. Kubernetes

Kubernetes - это система с открытым исходным кодом для автоматического развертывания, масштабирования и управления различными контейнерными приложениями. Он группирует все контейнеры, составляющие приложение, в логические блоки, чтобы ими можно было легко управлять и обнаруживать. Kubernetes был создан на основе той же технологии, которую Google использует для запуска миллиардов контейнеров в неделю, поэтому он очень эффективен и удобен. Он автоматически упорядочивает контейнеры относительно их зависимостей, так что основные и максимальные рабочие нагрузки смешиваются правильно, чтобы максимально использовать ресурсы данных. Kubernetes также может использовать гибридные или общедоступные облачные инфраструктуры для источников данных и беспрепятственного перемещения рабочих нагрузок. И в дополнение ко всему этому Kubernetes самовосстанавливается, что означает, что он может обнаруживать и уничтожать узлы, которые перестали отвечать, а также может заменять и перепланировать контейнеры при выходе из строя узла.

Все эти проекты с открытым исходным кодом вместе вносят огромный вклад в развитие больших данных. И хотя их влияние на сообщество разработчиков ПО с открытым исходным кодом впечатляет, поистине замечательно то, что они коллективно переводят отрасль с проприетарного программного обеспечения на программное обеспечение с открытым исходным кодом. Это означает, что все компании, большие и маленькие, могут использовать это программное обеспечение для улучшения своей повседневной работы с аналитикой больших данных. И вся отрасль может добиться больших успехов в области больших данных и анализа данных в целом.