Panduan praktikal untuk menggabungkan php Elasticsearch dengan teknologi data besar

Panduan Praktikal untuk Menggabungkan PHP Elasticsearch dengan Teknologi Data Besar

Pengenalan:
Dengan pembangunan dan aplikasi teknologi data besar, permintaan orang ramai untuk pemprosesan dan analisis data semakin tinggi dan lebih tinggi. Sebagai enjin carian dan analisis yang diedarkan, Elasticsearch boleh menyediakan carian teks, analisis log, pengagregatan data dan fungsi visualisasi yang cekap. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Elasticsearch digabungkan dengan teknologi data besar dalam PHP untuk mencapai pemprosesan dan analisis data besar yang cekap.

1. Pengenalan kepada Elasticsearch
Elasticsearch ialah enjin carian dan analisis teragih sumber terbuka yang dibina pada enjin Lucene. Ia mempunyai ciri-ciri berskala tinggi, ketersediaan tinggi, dan prestasi tinggi, serta boleh mengendalikan data berstruktur dan tidak berstruktur berskala besar. Elasticsearch menyimpan data dalam serpihan dan replika untuk mencapai storan dan pertanyaan data yang diedarkan. Pada masa yang sama, ia menyediakan API yang kaya dan DSL pertanyaan untuk memudahkan pengguna mencari dan menganalisis data.

2 Gabungan teknologi data besar dan Elasticsearch

1. Pengumpulan dan penyimpanan data
   Alat pengumpulan data yang biasa digunakan dalam teknologi data besar termasuk Flume, Logstash, dsb., yang boleh mengumpul data dalam masa nyata dan menghantarnya ke Elasticsearch. kelompok. Dalam PHP, data boleh dihantar ke kluster Elasticsearch melalui pemalam http Logstash atau pustaka klien PHP Elasticsearch.
2. Pemprosesan dan analisis data
   Elasticsearch menyediakan fungsi pertanyaan dan pengagregatan yang kaya, yang boleh melaksanakan operasi dengan mudah seperti mencari, menapis, mengisih, mengumpulkan dan statistik pada data. Analisis dan visualisasi data yang kompleks boleh dicapai dengan menggunakan DSL pertanyaan dan API pengagregatan Elasticsearch.
3. Penggambaran dan paparan data
   Selain menggunakan alat visualisasi Elasticsearch sendiri Kibana untuk visualisasi dan paparan data, anda juga boleh mencapai kesan paparan data yang lebih fleksibel dan pelbagai dengan menggabungkan perpustakaan carta PHP (seperti Highcharts, ECharts, dll.). PHP boleh mendapatkan data melalui API pertanyaan Elasticsearch, dan kemudian menggunakan perpustakaan carta untuk menjana pelbagai carta untuk paparan.

3. Panduan Praktikal
Berikut ialah contoh praktikal untuk menunjukkan cara menggunakan Elasticsearch dalam PHP digabungkan dengan teknologi data besar.

Katakan kita mempunyai laman web di mana pengguna boleh menerbitkan artikel. Kami berharap dapat mencapai keperluan berikut melalui Elasticsearch:

1. Pendapatan masa nyata: Apabila pengguna memasukkan kata kunci dalam kotak carian, mereka boleh mencari artikel berkaitan dalam masa nyata.
2. Artikel popular: Kira artikel dengan klik tertinggi dalam 7 hari lepas dan paparkan kedudukannya.
3. Analisis gelagat pengguna: Kira gelagat pengguna menyemak imbas, menyukai dan mengulas pada tapak web dan menjana paparan carta yang sepadan.

Berikut ialah contoh kod khusus untuk mencapai keperluan di atas:

1 Pendapatan masa nyata:
memerlukan 'vendor/autoload.php';

$client = ElasticsearchClientBuilder::create( )->bina ();

$params = [

'index' => 'articles',
'type' => 'article',
'body' => [
    'query' => [
        'match' => [
            'content' => '关键字'
        ]
    ]
]

];

$respons = $client->search($params);

foreach ($respons['hits']['hits' ] sebagai $hit) {

echo $hit['_source']['title'];

}
?>

2. Artikel popular:
memerlukan 'vendor/autoload.php';

$client = ElasticsearchClientBuilder::create()-& build();

$params = [

'index' => 'articles',
'type' => 'article',
'body' => [
    'query' => [
        'range' => [
            'click_count' => [
                'gt' => 0
            ]
        ]
    ],
    'size' => 10,
    'sort' => [
        'click_count' => [
            'order' => 'desc'
        ]
    ],
    '_source' => ['title']
]

];

$respons = $client->search($params);

foreach ($respons['hits']['hits'] as $hit ) {

echo $hit['_source']['title'];

}
?>

3. Analisis tingkah laku pengguna:
memerlukan 'vendor/autoload.php';

$client = ElasticsearchClientBuilder::create()-> ;

$params = [

'index' => 'user_behavior',
'type' => 'behavior',
'body' => [
    'query' => [
        'match_all' => new stdClass()
    ],
    'size' => 0,
    'aggs' => [
        'behavior_count' => [
            'terms' => [
                'field' => 'type'
            ]
        ]
    ]
]

];

$respons = $client->search($params);

foreach ($respons['agregasi']['behavior_count']['baldi'] sebagai $bucket) {

echo $bucket['key'] . ': ' . $bucket['doc_count'];

}
?>

Kesimpulan:
Dengan menggabungkan PHP+Elasticsearch dan teknologi data besar, kami boleh mencapai pemprosesan dan analisis data besar-besaran yang cekap. Artikel ini memperkenalkan pelaksanaan kod khusus fungsi seperti pengambilan masa nyata, artikel popular dan analisis tingkah laku pengguna melalui contoh untuk rujukan pembaca. Dalam projek sebenar, fungsi dan kod yang berkaitan boleh disesuaikan mengikut keperluan.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan praktikal untuk menggabungkan php Elasticsearch dengan teknologi data besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!