Proses asas membina aplikasi data besar menggunakan PHP

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan pertumbuhan pesat volum data, permintaan untuk aplikasi data besar semakin meningkat. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, PHP digunakan secara meluas dalam pembangunan web dan juga boleh digunakan untuk membina aplikasi data besar.

Artikel ini akan memperkenalkan proses asas membina aplikasi data besar menggunakan PHP, termasuk pemprosesan, penyimpanan dan analisis data.

1. Pemprosesan data

Pemprosesan data adalah langkah pertama dalam aplikasi data besar adalah untuk mengumpul data daripada pelbagai sumber dan menjalankan pemprosesan dan pembersihan awal untuk penyimpanan dan analisis. PHP boleh menggunakan pelbagai kaedah untuk mengumpul data, seperti melalui API, perangkak, dll.

1.1 Gunakan API pihak ketiga untuk mengumpul data

Kebanyakan tapak web menyediakan antara muka API yang melaluinya data boleh diperolehi. Membina klien API menggunakan PHP adalah sangat mudah Anda boleh menggunakan fungsi curl atau file_get_contents untuk meminta API, dan menggunakan fungsi json_decode untuk menukar respons kepada tatasusunan PHP.

Sebagai contoh, anda boleh menggunakan antara muka API yang disediakan oleh GitHub untuk mendapatkan maklumat gudang pengguna:

$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 Gunakan perangkak untuk mengumpul data

Jika anda tidak boleh mendapatkan Antara muka API, anda juga boleh menggunakan perangkak Teknologi mengumpul data. PHP menyediakan pelbagai rangka kerja perangkak, seperti Goutte dan Symfony DomCrawler. Menggunakan rangka kerja ini anda boleh mengekstrak data yang diperlukan dengan mudah daripada tapak web sasaran.

Sebagai contoh, anda boleh menggunakan Goutte untuk mengumpul data buku percuma:

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. Storan data

Data yang diproses perlu disimpan dalam pangkalan data atau fail untuk seterusnya analisis. Untuk aplikasi data besar, anda perlu memilih kaedah storan yang cekap, seperti pangkalan data NoSQL atau sistem fail teragih.

2.1 Menggunakan MongoDB untuk menyimpan data

MongoDB ialah pangkalan data NoSQL yang popular yang menyokong kebolehskalaan dan prestasi tinggi. PHP menyediakan sambungan MongoDB yang boleh menggunakan MongoDB untuk penyimpanan data.

Sebagai contoh, anda boleh menggunakan MongoDB untuk menyimpan data gudang GitHub:

// 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 Gunakan sistem fail teragih Hadoop untuk menyimpan data

Hadoop ialah sistem fail teragih yang popular yang boleh menyokong penyimpanan dan analisis data berskala besar. PHP menyediakan sambungan PHP-Hadoop, yang boleh menggunakan Hadoop untuk penyimpanan data.

Sebagai contoh, Hadoop boleh digunakan untuk menyimpan data buku percuma yang dikumpul oleh perangkak:

// 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 Analisis data

Selepas data disimpan, data tersebut perlu secara statistik dan dianalisis untuk Memahami ciri dan arah aliran data. PHP menyediakan pelbagai alat analisis data, seperti sambungan PHP php-r bahasa R, dan rangka kerja MapReduce berdasarkan Hadoop.

3.1 Gunakan php-r untuk analisis data

php-r ialah sambungan PHP yang membenarkan PHP menggunakan fungsi bahasa R untuk analisis data. Menggunakan php-r, anda boleh melakukan visualisasi data, pengkomputeran teragih dan operasi lain dengan mudah.

Sebagai contoh, anda boleh menggunakan php-r untuk menggambarkan data gudang GitHub:

// 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 Gunakan MapReduce untuk analisis data

MapReduce ialah rangka kerja pengkomputeran teragih yang boleh digunakan dalam Hadoop dan lain-lain untuk dijalankan pada platform data besar. MapReduce secara automatik boleh membahagikan kerja kepada beberapa langkah dan mengedarkan langkah ini untuk pelaksanaan pada komputer yang berbeza.

Sebagai contoh, anda boleh menggunakan rangka kerja MapReduce Hadoop untuk mengira lawatan tapak web di rantau tertentu:

// 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();

Ringkasan

Proses asas menggunakan PHP untuk membina aplikasi data besar termasuk pemprosesan dan penyimpanan data serta menganalisis tiga aspek. Dari segi pemprosesan data, anda boleh menggunakan API pihak ketiga dan teknologi crawler untuk mengumpul data dari segi penyimpanan data, anda boleh memilih pangkalan data NoSQL atau sistem fail yang diedarkan dari segi analisis data, anda boleh menggunakan php-r untuk data; visualisasi dan MapReduce untuk pengkomputeran teragih. Dengan pembangunan pangkalan data yang berterusan dan teknologi pengkomputeran teragih, cara membina aplikasi data besar menggunakan PHP juga sentiasa berkembang.

Atas ialah kandungan terperinci Proses asas membina aplikasi data besar menggunakan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!