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php转大数据架构 php yield 处理大数据

如何用php导出导入大数据库

在使用PhpMyAdmin的时候经常用到数据的导入和导出(Export/Import),但是在导入大数据的时候由于php上传文件的限制和脚本响应时间的限制,导致phpMyAdmin无法导入大数据。很多时候都是由于文件过大,从本地浏览上传导入,容易中断失败,有没有更好的方法呢?

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方法:

在phpMyAdmin的目录下,找到根目录的config.inc.php文件,

打开config.inc.php文件,查找$cfg['UploadDir'],这个参数就是设定导入文件存放的目录,这碰樱梁里把值设定为:ImportSQLFile。

在phpMyAdmin目录下,建立以ImportSQLFile命名的文件夹,

把我们需要导入的数据文件,放到ImportSQLFile文件夹下面,非常简单,

登入phpMyAdmin,选择需要导入的数据,点击导航条上面的“导入”按钮,

选中“从网站服务器上传文件夹ImportSQLFile/中选择:”选项,并需要导入的数据文件,

最后点击“执行”颂皮,即可导入成功。

注意事项

如果在config.inc.php文件,没有找到$cfg['UploadDir'],可以自己在文件中添加上去即可。笑运

php采集大数据的方案

1、建议你读写数据和下载图片分开,各用不同的进程完成。

比如说,取数据用get-data.php,下载图片用get-image.php。

2、多进程的话,php可以简单的用pcntl_fork()。这样可以并发多个子进程。

但是我不建议你用fork,我建议你安装一个gearman worker。这样你要并发几个,就启几个worker,写代码简单,根本不用在代码里考虑thread啊,process等等。

3、综上,解决方案这样:

(1)安装gearman worker。

(2)写一个get-data.php,在crontab里设置它每5分钟执行一次,只负责读数据,然后把读回来的数据一条一条的扔到 gearman worker的队列里;

然后再写一个处理数据的脚本作为worker,例如叫process-data.php,这个脚本常驻内存。它作为worker从geraman 队列里读出一条一条的数据,然后跟你的数据库乱肆老数据比较,进行你的业务逻辑。如果你要10个并发,那就启动10个process-data.php好了。处理完后,如果图片地址有变动需要下载图片,就把图片地址扔到 gearman worker的另一个队列里。

(3)再写一个download-data.php,作为下载图片的worker,同样,你启动10个20个并发随便郑磨你。这个进程也常驻内存运行,从gearman worker的图片数据队列里取数据出来,下载图片

4、常驻进程的话,就是哗丛轿在代码里写个while(true)死循环,让它一直运行好了。如果怕内存泄露啥的,你可以每循环10万次退出一下。然后在crontab里设置,每分钟检查一下进程有没有启动,比如说这样启动3个process-data worker进程:

* * * * * flock -xn /tmp/process-data.1.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'

* * * * * flock -xn /tmp/process-data.2.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'

* * * * * flock -xn /tmp/process-data.3.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'

不知道你明白了没有

大数据怎么入行? 做了两年php研发,现在想转做大数据,没什么经验,想入行的话,hadoop和数据

大数据对于我们这些从业者来说,是不太喜欢说的一个词。所谓内行看门道,外行看热闹,大数据这两年风风火火,大家都争先恐后的讨论着,但说到如何掌握或者运用,很多人是不知所措的。

私以为,大数据的核心在三个地方:数学+计算机知识+业务

先说说题主说到的编程,我在这里将它纳入计算机知识这一部分,因为编程对于我们来说只是大数据的冰山一角。这两年大数据的发展,绝对不是因为编程语言的进步,很大一部分吵耐是由于宽掘计算机工具的进步或者硬件的提升。 尤其是现在计算机硬件价格的下跌,以及大数据处理工具的发展,如hadoop,spark等,带来了数据处理能力的飞速提升,才导致了现在大数据的越来越火。

至于我们说的数据挖掘知识和编程语言,这些都是很早以前就已经存在的知识,这几年也没有得到很令人惊喜的新进展(我说的是知识本身,不是指应用)。

总之: 大数据之所以得到人们关注,最重要的是数据处理工具的进步以及数据量的累积(尤其是互联网)

那么是不是说明 掌握编程或者计算机工具就是迈入大数据的关键路径呢?

答案:显然不是,数学才是真正的核心知识。

没慎碰核错,数学是在数据挖掘领域非常重要的甚至是核心的部分,编程只是工具,真的只是工具。 编程语言有好几十种吗,但是数据挖掘理论知识就那儿点。 你用任何一门语言去实现你的数学思想便可以达到数据挖掘的目标。 学术研究甚至可以抛弃编程,完全只研究算法(注意:这样的话会容易造成纸上谈兵)。


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