Rumah >pembangunan bahagian belakang >tutorial php >Cara menggunakan Apache Flink untuk pemprosesan strim dan pengkomputeran dalam pembangunan PHP
Dengan peningkatan dalam saiz dan kerumitan data, pemprosesan kelompok tradisional dan teknologi gudang data tidak lagi dapat memenuhi keperluan perusahaan moden. Pemprosesan dan analisis data masa nyata telah menjadi matlamat yang dikejar oleh saintis data dan jurutera. Apache Flink ialah enjin pemprosesan dan pengkomputeran strim yang boleh digunakan untuk pemprosesan strim data masa nyata, dengan daya pemprosesan yang tinggi, kependaman rendah dan toleransi kesalahan. Artikel ini akan membincangkan cara menggunakan Flink untuk pemprosesan strim dan pengiraan dalam pembangunan PHP.
Apache Flink ialah enjin pemprosesan dan pengkomputeran strim yang menyokong berbilang bahasa dan API. Ia direka bentuk untuk mengendalikan aliran data dan boleh memproses berbilion data di peringkat kedua. Flink menggunakan model pemprosesan strim teragih, yang boleh memproses data statik dan dinamik pada masa yang sama, dan boleh melaksanakan tugas pemprosesan dan analisis data yang kompleks pada strim masa nyata. Selain itu, Flink juga menyokong berbilang mod pengkomputeran seperti pemprosesan kelompok, pembelajaran mesin, pemprosesan grafik dan pemprosesan acara yang kompleks.
Walaupun PHP ialah bahasa pembangunan web yang biasa digunakan, ia mempunyai keupayaan yang lemah dalam pemprosesan dan analisis data berskala besar. Oleh itu, enjin pemprosesan dan pengkomputeran aliran diperlukan untuk meningkatkan keupayaannya untuk mengendalikan data berskala besar. Anda boleh menggunakan perpustakaan PHP Apache Flink dan menggunakan keupayaan pemprosesan dan pengkomputeran aliran Flink dalam PHP, dengan itu meningkatkan keupayaan PHP untuk memproses data berskala besar.
Mula-mula anda perlu memasang Flink, yang boleh dimuat turun dari tapak web rasmi Flink. Setelah dimuat turun, mereka boleh diekstrak ke mana-mana direktori. Sebagai contoh, kita boleh mengekstraknya ke dalam direktori /home/user/apache-flink.
Anda perlu mencipta aplikasi PHP dan memasang kebergantungan yang berkaitan. Contohnya, gunakan Composer untuk memasang kebergantungan PHP. Anda boleh menggunakan Composer untuk mencipta fail yang dipanggil composer.json yang mengandungi semua kebergantungan yang diperlukan. Contohnya:
{ "require": { "flink/php-client": "^3.0" } }
Selain itu, kebergantungan php-klien perlu ditambahkan pada fail composer.json. Contohnya:
"repositories": [ { "type": "vcs", "url": "https://github.com/apache/flink.git" } ]
Untuk menggunakan Apache Flink bagi pemprosesan dan pengiraan strim, anda perlu menyediakan pelanggan yang disambungkan ke Flink. Dalam PHP, anda boleh mencipta objek klien menggunakan kelas flinkclientClient. Contohnya:
$client = new linkclientClient('localhost', 8081);
Selepas pelanggan menyambung ke Flink, ia boleh menggunakan API flinkJobSubmissionService dan kelas flinkJobClient untuk menyerahkan kerja dan memproses keputusan. Contohnya:
$jarFilePath = '/home/user/WordCount.jar'; $jobArgs = 'input-file output-file'; $jobClient = $client->getJobSubmissionService(); $job = $jobClient->submitJar($jarFilePath, $jobArgs); $jobStatus = $jobClient->getStatus($job->getJobID()); while (!$jobStatus->isTerminalState()) { sleep(1); $jobStatus = $jobClient->getStatus($job->getJobID()); } $results = $jobClient->getJobResult($job->getJobID());
Kod ini akan menyerahkan tugas yang dipanggil WordCount yang membaca beberapa teks daripada fail input dan menulis hasilnya pada fail output. Hasil pelaksanaan kerja boleh diperoleh dengan memanggil fungsi getJobResult() pada objek $jobClient.
Apache Flink ialah enjin pemprosesan dan pengkomputeran strim yang berkuasa yang boleh digunakan untuk pemprosesan aliran data masa nyata dengan daya pemprosesan tinggi, kependaman rendah dan toleransi kesalahan. Menggunakan Apache Flink dalam pembangunan PHP boleh meningkatkan keupayaan PHP untuk memproses data berskala besar. Artikel ini menyediakan beberapa langkah asas untuk menggunakan pemprosesan strim dan keupayaan pengkomputeran Flink. Saya harap pembaca boleh belajar daripada artikel ini cara menggunakan Apache Flink untuk pemprosesan strim dan pengkomputeran.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Apache Flink untuk pemprosesan strim dan pengkomputeran dalam pembangunan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!