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

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。