Los 7 mejores proyectos de Big Data de código abierto para mejorar sus habilidades

Big data es la próxima gran novedad en la industria tecnológica. Cuando se aprovecha al máximo, puede mejorar las prácticas comerciales. Y los proyectos de código abierto que utilizan big data son un gran factor que contribuye a ello. Muchas empresas ya utilizan software de código abierto porque es personalizable y técnicamente superior. Además, las empresas no tienen que depender de un proveedor en particular cuando lo usan. Ahora hay cientos de proyectos de código abierto en Big data , pero discutiremos los proyectos más populares e interesantes en este artículo.

Estos proyectos de código abierto tienen un alto potencial para cambiar las prácticas comerciales y permiten a las empresas la flexibilidad y agilidad para manejar los cambios en las necesidades de los clientes, las tendencias comerciales y los desafíos del mercado. Entonces, echemos un vistazo a estos proyectos, ya que pueden tener un gran impacto en la infraestructura de TI y en las prácticas comerciales generales en el futuro.

1. Haz Apache

Apache Beam es un modelo de código abierto para lotes y transmisión de las canalizaciones de procesamiento paralelo de los datos. ¡Incluso se llama Beam debido a que es una combinación de Batch y Stream! También puede crear un programa que defina la canalización utilizando cualquiera de los SDK de Beam de código abierto que están disponibles en los lenguajes Java, Python y Go. También hay una interfaz de Scala conocida como Scio. Luego, la canalización puede ejecutarse mediante uno de los back-end de procesamiento distribuido compatibles con Beam. Estos incluyen Apache Flink, Apache Spark, Apache Samza, Hazelcast Jet y Google Cloud Dataflow. También puede ejecutar su canalización localmente para fines de prueba y depuración si lo desea. Apache Beam también es útil para tareas de extracción, transformación y carga (ETL) y también para la integración pura de datos.

2. Flujo de aire Apache

Apache Airflow es una plataforma para crear, programar y monitorear automáticamente las canalizaciones de datos de Beam mediante la programación. Dado que estas canalizaciones se configuran mediante programación, son dinámicas y es posible usar Airflow para crear flujos de trabajo como gráficos visualizados o gráficos acíclicos dirigidos (DAG) de tareas. Airflow también tiene una interfaz de usuario enriquecida que simplifica la visualización de las canalizaciones que se ejecutan en producción, la resolución de problemas si se producen e incluso el seguimiento del progreso de las canalizaciones. Otra ventaja de Airflow es que es extensible, lo que significa que puede definir sus operadores y también extender la biblioteca al nivel de abstracción que sea apropiado para su entorno. ¡Airflow también es muy escalable con su sitio web oficial incluso afirmando que puede escalar hasta el infinito!

3. chispa apache

Apache Spark es un marco de computación en clúster de código abierto que puede proporcionar interfaces de programación para clústeres completos. Esto contribuye a un procesamiento increíblemente rápido de big data con capacidades para SQL, aprendizaje automático, transmisión de datos en tiempo real, procesamiento de gráficos, etc. Spark Core es la base de Apache Spark, que se centra en la abstracción RDD. Spark SQL usa DataFrames para proporcionar soporte para datos estructurados y semiestructurados. Apache Spark también es altamente adaptable y se puede ejecutar en un modo de clúster independiente o Hadoop YARN, EC2, Mesos, Kubernetes, etc. También puede acceder a datos de varias fuentes como Hadoop Distributed File System o bases de datos no relacionales como Apache Cassandra, Apache HBase, Apache Hive, etc. Apache Spark también permite el análisis de datos históricos. data con datos en vivo para tomar decisiones en tiempo real, lo que lo hace excelente para aplicaciones como análisis predictivo, detección de fraude, análisis de sentimientos, etc.

4. Apache Zepelín

Apache Zeppelin es un cuaderno multipropósito que es útil para la ingesta de datos, el descubrimiento de datos, el análisis de datos, la visualización de datos y la colaboración de datos. Inicialmente se desarrolló para proporcionar la infraestructura web de front-end para Apache Spark y, por lo tanto, puede interactuar sin problemas con las aplicaciones Spark sin usar módulos o complementos separados. El intérprete de Zeppelin es una parte fantástica de esto, ya que puede usarlo para conectar cualquier backend de procesamiento de datos a Zeppelin. El intérprete de Zeppelin es compatible con Spark, Markdown, Python , Shell. y JDBC. También hay muchas visualizaciones de datos ya incluidas en Apache Zeppelin. Estas visualizaciones se pueden crear utilizando la salida de cualquier idioma y no solo la consulta SparkSQL.

5. Apache Cassandra

Apache Cassandra es una base de datos escalable y de alto rendimiento que probablemente sea tolerante a fallas tanto en hardware básico como en infraestructura en la nube. Incluso puede manejar reemplazos de Nodes fallidos sin apagar los sistemas y también puede replicar datos automáticamente en múltiples Nodes. Además, Cassandra es una base de datos NoSQL en la que todos los Nodes son pares sin ninguna arquitectura maestro-esclavo. Esto lo hace extremadamente escalable y tolerante a fallas, y puede agregar nuevas máquinas sin interrupciones a las aplicaciones que ya se están ejecutando. También puede elegir entre replicación síncrona y asíncrona para cada actualización. Cassandra es muy popular y la utilizan las principales empresas como Apple, Netflix, Instagram, Spotify, Uber, etc.

6. Flujo de tensor

TensorFlow es una plataforma gratuita de código abierto de extremo a extremo que tiene una amplia variedad de herramientas, bibliotecas y recursos para el aprendizaje automático. Fue desarrollado por el equipo de Google Brain. Puede crear y entrenar fácilmente modelos de aprendizaje automático con API de alto nivel como Keras usando TensorFlow. También proporciona múltiples niveles de abstracción para que pueda elegir la opción que necesita para su modelo. TensorFlow también le permite implementar modelos de aprendizaje automático en cualquier lugar, como la nube, el navegador o el dispositivo. Debe usar TensorFlow Extended (TFX) si desea una experiencia completa, TensorFlow Lite si desea usar dispositivos móviles y TensorFlow.js si desea entrenar e implementar modelos en entornos de JavaScript. TensorFlow está disponible para las API de Python y C y también para C++ , Java ,JavaScript , Golang , Swift , etc. pero sin garantía de retrocompatibilidad con la API. Los paquetes de terceros también están disponibles para MATLAB, C#, Julia , Scala , R, Rust, etc.

7. Kubernetes

Kubernetes es un sistema de código abierto para la implementación, el escalado y la gestión automáticos de diferentes aplicaciones de contenedores. Agrupa todos los contenedores que componen una aplicación en unidades lógicas para que puedan ser fácilmente administrados y descubiertos. Kubernetes se creó con la misma tecnología que usa Google para ejecutar miles de millones de contenedores a la semana, por lo que es altamente eficiente y sin problemas. Organiza los contenedores con respecto a sus dependencias automáticamente para que las cargas de trabajo fundamentales y de mejor esfuerzo se mezclen correctamente para maximizar la utilización de los recursos de datos. Kubernetes también puede aprovechar las infraestructuras de nube pública o híbrida para generar datos y mover cargas de trabajo sin problemas. Y además de todo esto, Kubernetes es autocurativo,

Todos estos proyectos de código abierto juntos contribuyen a lograr grandes avances en big data. Y aunque sus impactos en la comunidad de código abierto son impresionantes, lo verdaderamente grandioso es que colectivamente están cambiando la industria del software propietario al software de código abierto. Esto significa que todas las empresas, grandes y pequeñas, pueden hacer uso de este software para mejorar su trabajo diario con análisis de big data. Y toda la industria puede hacer grandes avances en los campos de big data y análisis de datos en su conjunto.