Verwenden Sie PHP, um eine groß angelegte Datenverarbeitung zu erreichen: Hadoop, Spark, Flink usw.

Mit der zunehmenden Datenmenge ist die Datenverarbeitung in großem Maßstab zu einem Problem geworden, dem sich Unternehmen stellen und das sie lösen müssen. Herkömmliche relationale Datenbanken können diesen Bedarf nicht mehr decken. Für die Speicherung und Analyse großer Datenmengen sind verteilte Computerplattformen wie Hadoop, Spark und Flink die beste Wahl.

Im Auswahlprozess von Datenverarbeitungstools erfreut sich PHP als einfach zu entwickelnde und zu wartende Sprache bei Entwicklern immer größerer Beliebtheit. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit PHP eine groß angelegte Datenverarbeitung erreichen und wie Sie Hadoop, Spark, Flink und andere verteilte Computerplattformen verwenden.

1. Hadoop

Hadoop ist ein von der Apache Foundation entwickeltes Open-Source-Framework. Es besteht aus zwei Hauptkomponenten: Hadoop Distributed File System (HDFS) und MapReduce.

HDFS ist das verteilte Dateisystem von Hadoop, das große Dateien in Blöcke aufteilen und auf mehreren Knoten speichern kann. Dies bedeutet, dass HDFS große Datenmengen parallel lesen und schreiben und problemlos skalieren kann, um mehr Daten zu verarbeiten.

MapReduce ist die Computer-Engine von Hadoop, die Aufgaben wie WordCount in mehrere kleine Aufgaben aufteilen und diese verschiedenen Knoten für paralleles Rechnen zuweisen kann. MapReduce kann auf Hunderte oder Tausende von Knoten skaliert werden, sodass Petabytes an Daten problemlos verarbeitet werden können.

Der Hauptvorteil von Hadoop besteht darin, dass es sich um eine ausgereifte und stabile Plattform handelt, die in tatsächlichen Datenverarbeitungsszenarien weit verbreitet ist. Da Hadoop in Java geschrieben ist, können PHP-Entwickler außerdem PHP verwenden, um MapReduce-Jobs über die Hadoop-Streaming-API zu schreiben.

2. Spark

Spark ist eine schnelle Open-Source-Datenverarbeitungs-Engine, die eine High-Level-API für den Zugriff auf verteilte Datensätze bereitstellt. Spark ist bei der Verarbeitung großer Datenmengen schneller als Hadoop, da es Daten zur Verarbeitung im Speicher ablegt, anstatt Daten auf die Festplatte zu schreiben. Darüber hinaus bietet Spark auch die Funktion zum Abfragen von Daten über Spark SQL, was eine sehr beliebte Funktion ist.

Der Hauptvorteil von Spark besteht darin, dass es große Datenmengen im Speicher berechnen kann, was es schneller als Hadoop macht, was bedeutet, dass Spark besser für Aufgaben geeignet ist, die eine Echtzeitverarbeitung erfordern.

Für PHP-Entwickler kann Spark mithilfe der Spark-PHP-Bibliothek programmiert werden. Diese Bibliothek stellt einige allgemeine Funktionen und Klassen bereit, die zum Erstellen von Spark-Jobs verwendet werden können.

3. Flink

Flink ist eine verteilte Computerplattform basierend auf Stream-Processing, die speziell für die Verarbeitung von Echtzeitdaten entwickelt wurde. Im Gegensatz zu Spark speichert Flink Daten nicht im Speicher, sondern streamt sie zur Verarbeitung.

Der Hauptvorteil von Flink besteht darin, dass es sich auf die Stream-Verarbeitung konzentriert und flexible Statusverwaltungsfunktionen bietet, was Flink ideal für Anwendungen macht, die Daten auf hochdynamische Weise verarbeiten müssen.

Für PHP-Entwickler kann Flink die PHP-Flink-Bibliothek zur Programmierung nutzen. Diese Bibliothek ist in PHP geschrieben und bietet einige allgemeine Klassen und Funktionen, die zum Erstellen von Flink-Jobs verwendet werden können.

Zusammenfassung

Bei der Implementierung einer groß angelegten Datenverarbeitung ist es sehr wichtig, das richtige Tool auszuwählen. Verteilte Computerplattformen wie Hadoop, Spark und Flink sind zu den wichtigsten Werkzeugen für die Datenverarbeitung im großen Maßstab geworden. Für PHP-Entwickler ermöglichen diese Plattformen die Programmierung mithilfe verschiedener APIs und Bibliotheken und sind flexibel und leistungsstark. Die Auswahl der richtigen Tools kann Entwicklern dabei helfen, große Datenmengen einfach zu verarbeiten und verschiedene komplexe Rechenaufgaben schnell umzusetzen.

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