PHP를 사용하여 빅데이터 애플리케이션을 구축하는 기본 프로세스

최근 데이터 양이 폭발적으로 증가함에 따라 빅데이터 애플리케이션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 PHP는 웹 개발에 널리 사용되며 빅 데이터 애플리케이션을 구축하는 데에도 사용할 수 있습니다.

이 글에서는 데이터 처리, 저장, 분석을 포함하여 PHP를 사용하여 빅데이터 애플리케이션을 구축하는 기본 프로세스를 소개합니다.

1. 데이터 처리

데이터 처리는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 저장, 분석 및 사용을 위한 사전 처리 및 정리를 수행하는 것입니다. PHP는 API, 크롤러 등 다양한 방법을 사용하여 데이터를 수집할 수 있습니다.

1.1 타사 API를 사용하여 데이터 수집

대부분의 웹사이트는 데이터를 얻을 수 있는 API 인터페이스를 제공합니다. PHP를 사용하여 API 클라이언트를 구축하는 것은 매우 간단합니다. 컬 또는 file_get_contents 함수를 사용하여 API를 요청하고 json_decode 함수를 사용하여 응답을 PHP 배열로 변환할 수 있습니다.

예를 들어 GitHub에서 제공하는 API 인터페이스를 사용하여 사용자의 창고 정보를 얻을 수 있습니다.

$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 크롤러를 사용하여 데이터 수집

API 인터페이스를 얻을 수 없는 경우 크롤러 기술을 사용하여 데이터를 수집할 수도 있습니다. PHP는 Goutte 및 Symfony DomCrawler와 같은 여러 크롤러 프레임워크를 제공합니다. 이러한 프레임워크를 사용하면 대상 웹사이트에서 필요한 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다.

예를 들어 Goutte를 사용하여 무료 도서 데이터를 수집할 수 있습니다.

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. 데이터 저장

처리된 데이터는 후속 분석을 위해 데이터베이스나 파일에 저장되어야 합니다. 빅데이터 애플리케이션의 경우 NoSQL 데이터베이스나 분산 파일 시스템 등 효율적인 저장 방식을 선택해야 합니다.

2.1 MongoDB를 사용하여 데이터 저장

MongoDB는 높은 확장성과 성능을 지원하는 인기 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. PHP는 데이터 저장을 위해 MongoDB를 사용할 수 있는 MongoDB 확장을 제공합니다.

예를 들어 MongoDB를 사용하여 GitHub 웨어하우스 데이터를 저장할 수 있습니다.

// 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 분산 파일 시스템을 사용하여 데이터 저장

Hadoop은 대규모 데이터 저장 및 분석을 지원할 수 있는 널리 사용되는 분산 파일 시스템입니다. PHP는 데이터 저장을 위해 Hadoop을 사용할 수 있는 PHP-Hadoop 확장을 제공합니다.

예를 들어 Hadoop을 사용하여 크롤러가 수집한 무료 도서 데이터를 저장할 수 있습니다.

// 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. 데이터 분석

데이터가 저장된 후에는 데이터의 특징과 추세를 이해하기 위해 데이터를 통계적으로 분석해야 합니다. 자료. PHP는 R 언어의 PHP 확장 php-r, Hadoop 기반의 MapReduce 프레임워크 등 다양한 데이터 분석 도구를 제공합니다.

3.1 데이터 분석을 위해 php-r 사용

php-r은 PHP가 데이터 분석을 위해 R 언어의 기능을 사용할 수 있게 해주는 PHP 확장입니다. php-r을 사용하면 데이터 시각화, 분산 컴퓨팅 및 기타 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

예를 들어 php-r을 사용하여 GitHub 웨어하우스 데이터를 시각화할 수 있습니다.

// 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 데이터 분석을 위해 MapReduce 사용

MapReduce는 Hadoop과 같은 빅 데이터 플랫폼에서 실행할 수 있는 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. MapReduce는 자동으로 작업을 여러 단계로 나누고 이러한 단계를 배포하여 여러 컴퓨터에서 실행할 수 있습니다.

예를 들어 Hadoop의 MapReduce 프레임워크를 사용하여 특정 지역의 웹사이트 방문 수를 계산할 수 있습니다.

// 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();

요약

PHP를 사용하여 빅 데이터 애플리케이션을 구축하는 기본 프로세스에는 데이터 처리, 저장 및 분석이라는 세 가지 측면이 포함됩니다. 데이터 처리 측면에서는 타사 API 및 크롤러 기술을 사용하여 데이터 저장 측면에서 데이터를 수집할 수 있고, 데이터 분석 측면에서는 NoSQL 데이터베이스 또는 분산 파일 시스템을 선택할 수 있으며, 데이터에는 php-r을 사용할 수 있습니다. 분산 컴퓨팅을 위한 시각화 및 MapReduce. 데이터베이스와 분산 컴퓨팅 기술의 지속적인 발전에 따라 PHP를 사용하여 빅데이터 애플리케이션을 구축하는 방식도 끊임없이 진화하고 있습니다.

위 내용은 PHP를 사용하여 빅데이터 애플리케이션을 구축하는 기본 프로세스의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!