


Comment utiliser PHP et Hadoop pour le traitement du Big Data
Alors que la quantité de données continue d'augmenter, les méthodes traditionnelles de traitement des données ne peuvent plus relever les défis posés par l'ère du Big Data. Hadoop est un framework informatique distribué open source qui résout le problème de goulot d'étranglement des performances causé par les serveurs à nœud unique dans le traitement du Big Data grâce au stockage distribué et au traitement de grandes quantités de données. PHP est un langage de script largement utilisé dans le développement Web et présente les avantages d'un développement rapide et d'une maintenance facile. Cet article explique comment utiliser PHP et Hadoop pour le traitement du Big Data.
- Qu'est-ce que Hadoop
Hadoop est un framework informatique distribué open source Apache, basé sur le papier MapReduce de Google et le système de fichiers Google (GFS ) idées de conception. Hadoop se compose de deux parties principales : le système de stockage distribué HDFS et le cadre informatique distribué MapReduce.
HDFS est un système de fichiers distribué utilisé pour stocker d'énormes quantités de données. Il adopte des stratégies de stockage multicopie et de stockage distribué pour garantir la fiabilité des données et la haute disponibilité.
MapReduce est un framework informatique distribué utilisé pour le traitement de tâches informatiques distribuées. MapReduce découpe une grande quantité de données, attribue chaque tranche à différents nœuds informatiques pour le traitement, puis résume les résultats.
- Avantages de combiner Hadoop avec PHP
PHP est un langage de script largement utilisé dans le développement Web. PHP présente les avantages d’un développement rapide, d’une maintenance facile et d’une multiplateforme. La combinaison de PHP avec Hadoop peut apporter les avantages suivants :
(1) Grâce à l'interface Web développée par PHP, l'état d'exécution de Hadoop peut être facilement surveillé et géré.
(2) PHP fournit une multitude de fonctions d'exploitation de fichiers qui peuvent facilement exploiter des fichiers dans Hadoop.
(3) PHP peut interagir avec Hadoop via l'interface API REST de Hadoop pour implémenter la soumission et la surveillance de tâches informatiques distribuées.
- Le processus d'utilisation de PHP et Hadoop pour le traitement du Big Data
Le processus de traitement du Big Data comprend généralement les étapes suivantes : #🎜🎜 #
(1) Collecte de données : collecte de données à partir de diverses sources de données, notamment les capteurs, les journaux du serveur, le comportement des utilisateurs, etc. (2) Stockage des données : Après nettoyage, filtrage, conversion de format, etc., les données collectées sont stockées dans Hadoop. (3) Soumission de tâches : soumettez la tâche à traiter à Hadoop, et Hadoop distribuera la tâche à différents nœuds informatiques pour un traitement parallèle. (4) Résumé des résultats : lorsque tous les nœuds informatiques sont traités, Hadoop résumera les résultats et stockera les résultats dans Hadoop. (5) Analyse des données : Utilisez divers outils d'analyse de données pour analyser et exploiter les données traitées. Les étapes spécifiques d'utilisation de PHP et Hadoop pour le traitement du Big Data sont les suivantes : (1) Installez HadoopVous devez d'abord installer Hadoop sur le serveur. Pour les étapes d'installation spécifiques, veuillez vous référer à la documentation officielle de Hadoop. Une fois l'installation terminée, démarrez Hadoop, surveillez-le et gérez-le via l'interface Web. (2) Écrivez un programme MapReduce En PHP, vous pouvez soumettre des tâches MapReduce via l'interface API REST de Hadoop. Par exemple, vous pouvez écrire un script PHP pour soumettre des tâches MapReduce, le code est le suivant :<?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; ?>Le script soumettra un fichier nommé inputfile.txt à Hadoop pour le traitement MapReduce, mapper.php et réducteur .php C'est l'implémentation spécifique du programme MapReduce. Le texte signifie que le format des données d'entrée est du texte. (3) Résultats d'analyse et de traitement Une fois le traitement terminé, vous pouvez visualiser les résultats du traitement via l'interface Web ou l'outil de ligne de commande. Par exemple, vous pouvez utiliser la commande suivante sur la ligne de commande pour afficher les résultats :
$ hadoop fs -cat /output/part-r-00000Cette commande affichera les résultats sur le terminal.
- Summary
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

PhpisstillRelevantinmodernerterpriseenvironments.1.modernPhp (7.xand8.x) offre des performances, des stricts, un jitcompilation, et modernsyntax, rendant la main

Évitez N 1 Problèmes de requête, réduisez le nombre de requêtes de base de données en chargeant à l'avance des données associées; 2. Sélectionnez uniquement les champs requis pour éviter de charger des entités complètes pour enregistrer la mémoire et la bande passante; 3. Utilisez raisonnablement les stratégies de cache, telles que le cache secondaire de la doctrine ou les résultats de requête à haute fréquence de cache de Doctrine; 4. Optimisez le cycle de vie de l'entité et appelez régulièrement () pour libérer la mémoire pour empêcher le débordement de la mémoire; 5. Assurez-vous que l'indice de base de données existe et analysez les instructions SQL générées pour éviter les requêtes inefficaces; 6. Désactiver le suivi automatique des changements dans les scénarios où les modifications ne sont pas nécessaires et utilisez des tableaux ou des modes légers pour améliorer les performances. L'utilisation correcte de l'ORM nécessite de combiner la surveillance SQL, la mise en cache, le traitement par lots et l'optimisation appropriée pour garantir les performances de l'application tout en maintenant l'efficacité du développement.

Pour construire un microservice PHP flexible, vous devez utiliser RabbitMQ pour obtenir une communication asynchrone, 1. Découplez le service via des files d'attente de messages pour éviter les défaillances en cascade; 2. Configurer des files d'attente persistantes, des messages persistants, une confirmation de libération et un ACK manuel pour assurer la fiabilité; 3. Utilisez des échecs de traitement de la sécurité de la file d'attente de la file d'attente de la file d'attente de la file d'attente de la file d'attente de la file d'attente de la file d'attente de la file d'attente de la file d'attente; 4. Utilisez des outils tels que SuperVisord pour protéger les processus de consommation et permettre des mécanismes de battements cardiaques pour assurer la santé des services; et finalement réaliser la capacité du système à opérer en continu en échecs.

Utilisez Sub-Process.run () pour exécuter en toute sécurité les commandes de shell et la sortie de capture. Il est recommandé de transmettre des paramètres dans les listes pour éviter les risques d'injection; 2. Lorsque les caractéristiques du shell sont nécessaires, vous pouvez définir Shell = True, mais méfiez-vous de l'injection de commande; 3. Utilisez un sous-processus.popen pour réaliser le traitement de sortie en temps réel; 4. SET CHECK = TRUE pour lancer des exceptions lorsque la commande échoue; 5. Vous pouvez appeler directement des chaînes pour obtenir la sortie dans un scénario simple; Vous devez donner la priorité à Sub-Process.run () dans la vie quotidienne pour éviter d'utiliser OS.System () ou les modules obsolètes. Les méthodes ci-dessus remplacent l'utilisation du noyau de l'exécution des commandes shell dans Python.

Le fichier SetfitS.JSON est situé dans le chemin de niveau utilisateur ou au niveau de l'espace de travail et est utilisé pour personnaliser les paramètres VScode. 1. Chemin de niveau utilisateur: Windows est C: \ Users \\ AppData \ Roaming \ Code \ User \ Settings.json, macOS est /users//library/applicationsupport/code/user/settings.json, Linux est /home//.config/code/user/settings.json; 2. Chemin au niveau de l'espace de travail: .vscode / Paramètres dans le répertoire racine du projet

ReadonlypropertiesInphp8.2CanlybeassignedonceinthestrustructoratDeclarationandcannotBemodifiedAfterward, applicationmutabilityaThelanguageLevel.2.Toachievedeep-immutability, webutableTypeSlikEarrayinArrayobjectorUSustomymutability, webutilletypeslikearraysinarrayobjectoruseseCustomMutabeColEctionSucha.

L'utilisation de l'image de base PHP correcte et la configuration d'un environnement Docker sécurisé et optimisé sont la clé pour obtenir la production prête. 1. Sélectionnez PHP: 8.3-FPM-Alpine comme image de base pour réduire la surface d'attaque et améliorer les performances; 2. Désactiver les fonctions dangereuses via PHP.ini personnalisé, désactiver l'affichage des erreurs et activer Opcache et Jit pour améliorer la sécurité et les performances; 3. Utilisez Nginx comme proxy inverse pour restreindre l'accès aux fichiers sensibles et transférer correctement les demandes PHP à PHP-FPM; 4. Utilisez des images d'optimisation en plusieurs étapes pour supprimer les dépendances de développement et configurez les utilisateurs non racinaires pour exécuter des conteneurs; 5. Supervisord facultatif pour gérer plusieurs processus tels que Cron; 6. Vérifiez qu'aucune fuite d'informations sensibles avant le déploiement

BREF permet aux développeurs PHP de créer des applications évolutives et rentables sans gérer les serveurs. 1.BREF apporte PHP à Awslambda en fournissant une couche d'exécution PHP optimisée, prend en charge PHP8.3 et d'autres versions, et s'intègre de manière transparente à des frameworks tels que Laravel et Symfony; 2. Les étapes de déploiement incluent: l'installation de BREF à l'aide de composer, configurer Serverless.yml pour définir des fonctions et des événements, tels que les points de terminaison HTTP et les commandes artisanales; 3. Exécutez la commande ServerlessDeploy pour terminer le déploiement, configurez automatiquement Apigeway et générez des URL d'accès; 4. Pour les restrictions de lambda, BREF fournit des solutions.
