Cara menggunakan PHP dan Hadoop untuk pemprosesan data besar

Memandangkan jumlah data terus meningkat, kaedah pemprosesan data tradisional tidak lagi dapat menangani cabaran yang dibawa oleh era data besar. Hadoop ialah rangka kerja pengkomputeran teragih sumber terbuka yang menyelesaikan masalah kesesakan prestasi yang disebabkan oleh pelayan nod tunggal dalam pemprosesan data besar melalui storan teragih dan pemprosesan sejumlah besar data. PHP adalah bahasa skrip yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web dan mempunyai kelebihan pembangunan pesat dan penyelenggaraan yang mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan Hadoop untuk pemprosesan data besar.

1. Apakah Hadoop

Hadoop ialah rangka kerja pengkomputeran teragih sumber terbuka Apache Ia berdasarkan idea reka bentuk kertas Google MapReduce dan Sistem Fail Google (GFS). Datang. Hadoop terdiri daripada dua bahagian utama: sistem storan teragih HDFS dan rangka kerja pengkomputeran teragih MapReduce.

HDFS ialah sistem fail teragih yang digunakan untuk menyimpan sejumlah besar data. Ia menggunakan strategi storan berbilang salinan dan storan teragih untuk memastikan kebolehpercayaan data dan ketersediaan tinggi.

MapReduce ialah rangka kerja pengkomputeran teragih yang digunakan untuk memproses tugas pengkomputeran teragih. MapReduce memotong sejumlah besar data, memperuntukkan setiap keping kepada nod pengkomputeran yang berbeza untuk diproses, dan kemudian meringkaskan hasilnya.

2. Faedah menggabungkan Hadoop dengan PHP

PHP ialah bahasa skrip yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web. PHP mempunyai kelebihan pembangunan pesat, penyelenggaraan mudah dan merentas platform. Menggabungkan PHP dengan Hadoop boleh membawa faedah berikut:

(1) Melalui antara muka web yang dibangunkan oleh PHP, status berjalan Hadoop boleh dipantau dan diurus dengan mudah.

(2) PHP menyediakan pelbagai fungsi operasi fail yang boleh mengendalikan fail dengan mudah dalam Hadoop.

(3) PHP boleh berinteraksi dengan Hadoop melalui antara muka REST API Hadoop untuk melaksanakan penyerahan dan pemantauan tugas pengkomputeran teragih.

3. Proses pemprosesan data besar menggunakan PHP dan Hadoop

Proses pemprosesan data besar secara amnya merangkumi langkah-langkah berikut:

(1) Data Pengumpulan: Pengumpulan data daripada pelbagai sumber data, termasuk penderia, log pelayan, tingkah laku pengguna, dsb.

(2) Storan data: Selepas pembersihan, penapisan, penukaran format, dsb., data yang dikumpul disimpan dalam Hadoop.

(3) Penyerahan tugas: Serahkan tugas untuk diproses kepada Hadoop, dan Hadoop akan mengagihkan tugas kepada nod pengkomputeran yang berbeza untuk pemprosesan selari.

(4) Ringkasan keputusan: Apabila semua nod pengkomputeran telah menyelesaikan pemprosesan, Hadoop akan meringkaskan keputusan dan menyimpan hasilnya dalam Hadoop.

(5) Analisis data: Gunakan pelbagai alat analisis data untuk menganalisis dan melombong data yang diproses.

Langkah khusus untuk menggunakan PHP dan Hadoop untuk pemprosesan data besar adalah seperti berikut:

(1) Pasang Hadoop

Mula-mula anda perlu memasang Hadoop pada pelayan Untuk langkah pemasangan tertentu, sila rujuk dokumentasi rasmi Hadoop. Selepas pemasangan selesai, mulakan Hadoop dan pantau serta uruskannya melalui antara muka web.

(2) Tulis program MapReduce

Dalam PHP, anda boleh menyerahkan tugasan MapReduce melalui antara muka REST API Hadoop. Sebagai contoh, anda boleh menulis skrip PHP untuk menyerahkan tugasan MapReduce, kodnya adalah seperti berikut:

<?php
$url = 'http://localhost:50070';
$file = '/inputfile.txt';
$data = array(
    'input' => 'hdfs://localhost:9000'.$file,
    'output' => 'hdfs://localhost:9000/output',
    'mapper' => 'mapper.php',
    'reducer' => 'reducer.php',
    'format' => 'text'
);
$ch = curl_init($url.'/mapred/job/new'.$data);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
$result = curl_exec($ch);
curl_close($ch);
echo $result;
?>

Skrip ini akan menyerahkan fail bernama inputfile.txt ke Hadoop untuk pemprosesan MapReduce, mapper.php dan reducer.php adalah MapReduce Pelaksanaan khusus program, teks bermakna format data input ialah teks.

(3) Analisis hasil pemprosesan

Selepas pemprosesan selesai, anda boleh melihat hasil pemprosesan melalui antara muka web atau alat baris arahan. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan arahan berikut pada baris arahan untuk melihat keputusan:

$ hadoop fs -cat /output/part-r-00000

Perintah ini akan mengeluarkan hasil ke terminal.

4. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP dan Hadoop untuk pemprosesan data besar. Menggunakan PHP digabungkan dengan Hadoop, anda boleh memantau dan mengurus status berjalan Hadoop dengan mudah, mengendalikan fail dengan mudah dalam Hadoop, berinteraksi dengan Hadoop melalui antara muka REST API Hadoop dan melaksanakan penyerahan dan pemantauan tugas pengkomputeran yang diedarkan. Melalui pengenalan di atas, saya percaya bahawa pembaca telah memahami cara menggunakan PHP dan Hadoop untuk pemprosesan data besar, dan boleh menggunakannya pada senario yang berkaitan dalam pembangunan sebenar.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP dan Hadoop untuk pemprosesan data besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!