近年、データ量の爆発的な増加に伴い、ビッグデータアプリケーションの需要が高まっています。 PHP は人気のあるプログラミング言語として Web 開発で広く使用されており、ビッグ データ アプリケーションの構築にも使用できます。
この記事では、PHP を使用してデータ処理、ストレージ、分析などのビッグ データ アプリケーションを構築する基本プロセスを紹介します。
1. データ処理
データ処理はビッグ データ アプリケーションの最初のステップであり、その目的は、さまざまなソースからデータを収集し、保存と分析のための予備処理とクリーニングを実行することです。 PHP は、API やクローラーなど、さまざまな方法でデータを収集できます。
1.1 サードパーティ API を使用してデータを収集する
ほとんどの Web サイトは、データを取得できる API インターフェイスを提供します。 PHP を使用した API クライアントの構築は非常に簡単で、curl または file_get_contents 関数を使用して API をリクエストし、json_decode 関数を使用して応答を PHP 配列に変換できます。
たとえば、GitHub が提供する API インターフェイスを使用して、ユーザーのウェアハウス情報を取得できます。
$username = 'Your_GitHub_Username'; $url = "https://api.github.com/users/{$username}/repos"; $response = file_get_contents($url); // 将JSON响应转换为数组 $repos = json_decode($response, true);
1.2 クローラーを使用してデータを収集します。
API インターフェースでは、データを収集するクローラ技術を使用することもできます。 PHP は、Goutte や Symfony DomCrawler などの複数のクローラー フレームワークを提供します。これらのフレームワークを使用すると、対象の Web サイトから必要なデータを簡単に抽出できます。
たとえば、Goutte を使用して無料の書籍データを収集できます:
require_once 'vendor/autoload.php'; // 创建一个新的Goutte对象 $goutte = new GoutteClient(); // 访问目标网页并获取HTML $crawler = $goutte->request('GET', 'http://www.gutenberg.org/ebooks/search/?query=free+books'); // 查找所有书籍链接 $links = $crawler->filter('.booklink a')->links(); foreach ($links as $link) { // 访问每个链接并获取书籍标题 $crawler = $goutte->click($link); $title = $crawler->filter('.biblio h1')->text(); // 保存数据到数据库或文件 echo "Title: {$title} "; }
2. データ ストレージ
処理されたデータは、後続のためにデータベースまたはファイルに保存する必要があります。分析。 。ビッグ データ アプリケーションの場合は、NoSQL データベースや分散ファイル システムなどの効率的なストレージ方法を選択する必要があります。
2.1 MongoDB を使用したデータの保存
MongoDB は、高いスケーラビリティとパフォーマンスをサポートする人気のある NoSQL データベースです。 PHP は、データ ストレージに MongoDB を使用できる MongoDB 拡張機能を提供します。
たとえば、MongoDB を使用して GitHub ウェアハウス データを保存できます。
// 连接到MongoDB服务器 $client = new MongoDBClient('mongodb://localhost:27017'); // 获取数据库和集合对象 $database = $client->selectDatabase('my_database'); $collection = $database->selectCollection('my_collection'); // 插入数据 $collection->insertMany($repos);
2.2 Hadoop 分散ファイル システムを使用してデータを保存する
Hadoop は、次のようなことができる人気の分散ファイル システムです。大規模なデータの保存と分析をサポートします。 PHP は、データ ストレージに Hadoop を使用できる PHP-Hadoop 拡張機能を提供します。
たとえば、Hadoop を使用して、クローラーによって収集された無料の書籍データを保存できます:
// 连接到Hadoop文件系统 $conf = new HadoopConfiguration(); $conf->set('fs.defaultFS', 'hdfs://localhost:9000'); $fs = HadoopFilesystemFileSystem::createFromConfiguration($conf); // 创建目录 $fs->mkdir('/books'); // 存储数据 $filename = '/books/free_books.txt'; $file = $fs->create($filename); $file->write("Title: {$title} "); $file->close();
3. データ分析
データを保存した後、データを保存する必要があります。データの特徴や傾向を理解するために統計的に分析されます。 PHP は、R 言語の PHP 拡張機能 php-r や Hadoop ベースの MapReduce フレームワークなど、さまざまなデータ分析ツールを提供します。
3.1 データ分析に php-r を使用する
php-r は、PHP がデータ分析に R 言語の関数を使用できるようにする PHP 拡張機能です。 php-r を使用すると、データの視覚化、分散コンピューティングなどの操作を簡単に実行できます。
たとえば、php-r を使用して GitHub ウェアハウス データを視覚化できます。
// 连接到R语言进程 $r = new PHPRServeEngineRserve(); // 加载R包 $ggplot = $r->evaluate('library(ggplot2)'); // 创建数据框 $dataFrame = $r->dataFrame($repos); // 生成散点图 $plot = $r->plot("ggplot({$dataFrame}, aes(x=language, y=stargazers_count)) + geom_point()"); // 输出图片 echo $plot->getImageDataUri();
3.2 データ分析に MapReduce を使用する
MapReduce は、使用できる分散コンピューティング フレームワークです。 Hadoopなどでビッグデータプラットフォーム上で動作します。 MapReduce は、作業を自動的に複数のステップに分割し、これらのステップを分散して別のコンピュータで実行できます。
たとえば、Hadoop の MapReduce フレームワークを使用して、特定の地域での Web サイトの訪問数をカウントできます。
// 定义Map函数 function mapFunction($url, $count) { $domain = parse_url($url, PHP_URL_HOST); yield $domain => $count; } // 定义Reduce函数 function reduceFunction($key, $values) { yield $key => array_sum($values); } // 创建MapReduce任务 $job = new HadoopJobMapReduceJob(); $job->setMapper('mapFunction'); $job->setReducer('reduceFunction'); $job->setInput('/logs/access.log'); $job->setOutput('/logs/access.out'); // 提交任务并等待结果 $result = $job->submitAndWait();
概要
PHP を使用してビッグ データ アプリケーションを構築する基本プロセスには、次のものが含まれます。データの処理と保存の 3 つの側面を分析します。データ処理に関しては、サードパーティ API とクローラ テクノロジーを使用してデータを収集できます。データ ストレージに関しては、NoSQL データベースまたは分散ファイル システムを選択できます。データ分析に関しては、データに php-r を使用できます。分散コンピューティングのための視覚化と MapReduce。データベースと分散コンピューティング技術の継続的な開発に伴い、PHP を使用してビッグ データ アプリケーションを構築する方法も常に進化しています。
以上がPHP を使用してビッグ データ アプリケーションを構築する基本プロセスの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。