Pemprosesan data besar menggunakan Hadoop dan Spark dalam Beego

Dengan perkembangan teknologi Internet yang berterusan, era data besar telah tiba. Pemprosesan data besar juga menjadi semakin penting. Apabila ia melibatkan pemprosesan data besar, Hadoop dan Spark kini merupakan penyelesaian yang sangat popular. Apabila menggunakan kedua-dua alatan ini, Beego ialah rangka kerja web yang sangat popular yang membolehkan pembangun membangun dan mengurus kod dengan lebih cekap. Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara menggunakan Hadoop dan Spark dalam Beego untuk pemprosesan data besar.

Hadoop ialah rangka kerja pengkomputeran teragih berdasarkan Java yang boleh memproses sejumlah besar data dengan cekap. Hadoop mendayakan pengkomputeran teragih dengan membahagikan data kepada ketulan dan menyebarkannya ke beberapa komputer. MapReduce ialah modul teras Hadoop untuk pengkomputeran teragih.

Berbanding dengan Hadoop, Spark ialah rangka kerja pengkomputeran teragih sumber terbuka yang muncul dengan kelajuan pemprosesan yang lebih tinggi dan skop aplikasi yang lebih luas. Spark mempunyai berbilang antara muka bahasa pengaturcaraan, termasuk Scala, Java dan Python. Ciri terbesar Spark ialah penggunaan memorinya lebih tinggi daripada Hadoop, dan ia boleh mengendalikan pelbagai keperluan pemprosesan data yang lebih luas.

Apabila menggunakan Beego untuk membangunkan dan mengurus aplikasi, kami boleh menggunakan Hadoop dan Spark untuk membantu kami memproses data besar. Berikut ialah beberapa langkah asas:

1 Pasang Hadoop dan Spark

Mula-mula, anda perlu memasang Hadoop dan Spark. Jika anda belum memasangnya lagi, lawati tapak web rasmi mereka untuk memuat turun dan memasangnya. Setiap alat perlu disediakan secara individu. Kami tidak akan membincangkan butiran pemasangan secara terperinci di sini.

2. Sambungkan Beego dan Hadoop

Dalam Beego, kami boleh menggunakan kit alat go-hdfs untuk menyambung ke Hadoop. Bahasa Go ialah bahasa sokongan Beego. Go-hdfs menyediakan akses dan operasi pada sistem fail yang diedarkan Hadoop. Menggunakan struktur Pelanggan dan kaedah yang berkaitan dalam pakej go-hdfs, kami boleh memuat naik, memuat turun dan memadam fail dalam Hadoop.

Berikut ialah contoh kod:

//Sambung ke sistem fail edaran Hadoop
klien, err := hdfs.New("localhost:9000")

/ /Muat naik fail
err = client.CopyToRemote("/local/path/example.txt", "/hdfs/path/example.txt")

//Muat turun fail
err = klien .CopyToLocal("/hdfs/path/example.txt", "/local/path/example.txt")

//Padam fail
err = client.Remove("/hdfs/ path/ example.txt")

3. Sambungkan Beego dan Spark

Dalam Beego, kita boleh menggunakan kit alat GoSpark untuk menyambung ke Spark. GoSpark menyediakan akses kepada dan operasi pada rangka kerja pengkomputeran Spark. Menggunakan struktur SparkApplication dan kaedah yang berkaitan dalam pakej GoSpark, kami boleh menyerahkan kerja Spark dan mendapatkan hasil.

Berikut ialah kod sampel:

//Sambung ke gugusan Spark
apl, err := spark.NewSparkApplication("spark://localhost:7077")

//Buat persekitaran konteks Spark
sparkContext, err := app.NewSparkContext("my-spark-job")

//Buat RDD
rdd := sparkContext.Parallelize([ ]int {1, 2, 3, 4, 5})

//Lakukan penukaran
kuadrat := rdd.Map(func(x int) int { return x * x })

//Laksanakan operasi
hasil := kuasa dua.Kumpul()

//Cetak hasil
fmt.Printf("%v", hasil)

4. Jalankan tugas pemprosesan Data besar

Selepas kami menyambung ke Hadoop dan Spark, kami boleh mula melakukan tugas pemprosesan data besar. Berikut ialah contoh kod untuk mengendalikan tugas:

//Sambung ke Hadoop dan Spark
hadoopClient, _ := hdfs.New("localhost:9000")
sparkApp, _ := spark. NewSparkApplication("spark://localhost:7077")
sparkContext, _ := sparkApp.NewSparkContext("my-spark-job")

//Muat naik fail ke Hadoop
hadoopClient .CopyToRemote ("/local/path/public.csv", "/dataset")

//Buat RDD
fail := "hdfs://localhost:9000/dataset/public.csv"
csv := sparkContext.TextFile(fail)
header := csv.First()
data := csv.Filter(func(rentetan baris) bool { return line != header })

//Tukar data dan simpan ke Hadoop
hasil := data.Map(func(line string) string {

parts := strings.Split(line, ",")
age, _ := strconv.Atoi(parts[0])
salary, _ := strconv.Atoi(parts[1])
output := fmt.Sprintf("%d,%d", age+1, salary*2)
return output

})
result.SaveAsTextFile("hdfs://localhost :9000 /output")

//Muat turun hasil pemprosesan
hadoopClient.CopyToLocal("/output", "/local/path/output")

5. Ringkasan

Menggunakan Hadoop dan Spark dalam Beego untuk pemprosesan data besar boleh meningkatkan kecekapan pembangun. Beego boleh membantu mempercepatkan penciptaan dan pengurusan aplikasi web, manakala Hadoop dan Spark memberikan kami keupayaan untuk memproses data besar. Jika anda sedang bersedia untuk memproses sejumlah besar data dan ingin meningkatkan kecekapan pembangunan, maka menggunakan Beego, Hadoop dan Spark akan menjadi pilihan yang baik.

Atas ialah kandungan terperinci Pemprosesan data besar menggunakan Hadoop dan Spark dalam Beego. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!