php大數據存儲

1. php+mysql可以處理億級的數據嗎

理論上是可以的，但效率上就有問題了，這么大量的數據一般不會放一張表裡面，都會考慮分表，然後考慮索引、資料庫主從、伺服器配置等，提高查詢效率php+mysql可以處理億級的數據嗎

2. 大數據核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。首先給出一個通用化的大數據處理框架，主要分為下面幾個方面：數據採集與預處理、數據存儲、數據清洗、數據查詢分析和數據可視化。

一、數據採集與預處理

對於各種來源的數據，包括移動互聯網數據、社交網路的數據等，這些結構化和非結構化的海量數據是零散的，也就是所謂的數據孤島，此時的這些數據並沒有什麼意義，數據採集就是將這些數據寫入數據倉庫中，把零散的數據整合在一起，對這些數據綜合起來進行分析。數據採集包括文件日誌的採集、資料庫日誌的採集、關系型資料庫的接入和應用程序的接入等。在數據量比較小的時候，可以寫個定時的腳本將日誌寫入存儲系統，但隨著數據量的增長，這些方法無法提供數據安全保障，並且運維困難，需要更強壯的解決方案。

Flume NG作為實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據，同時，對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG採用的是三層架構：Agent層，Collector層和Store層，每一層均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用來消費（收集）數據源到channel組件中，channel作為中間臨時存儲，保存所有source的組件信息，sink從channel中讀取數據，讀取成功之後會刪除channel中的信息。

NDC，Netease Data Canal，直譯為網易數據運河系統，是網易針對結構化資料庫的數據實時遷移、同步和訂閱的平台化解決方案。它整合了網易過去在數據傳輸領域的各種工具和經驗，將單機資料庫、分布式資料庫、OLAP系統以及下游應用通過數據鏈路串在一起。除了保障高效的數據傳輸外，NDC的設計遵循了單元化和平台化的設計哲學。

Logstash是開源的伺服器端數據處理管道，能夠同時從多個來源採集數據、轉換數據，然後將數據發送到您最喜歡的 「存儲庫」 中。一般常用的存儲庫是Elasticsearch。Logstash 支持各種輸入選擇，可以在同一時間從眾多常用的數據來源捕捉事件，能夠以連續的流式傳輸方式，輕松地從您的日誌、指標、Web 應用、數據存儲以及各種 AWS 服務採集數據。

Sqoop，用來將關系型資料庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具，可以將一個關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中的數據導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數據導入到關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 啟用了一個 MapRece 作業（極其容錯的分布式並行計算）來執行任務。Sqoop 的另一大優勢是其傳輸大量結構化或半結構化數據的過程是完全自動化的。

流式計算是行業研究的一個熱點，流式計算對多個高吞吐量的數據源進行實時的清洗、聚合和分析，可以對存在於社交網站、新聞等的數據信息流進行快速的處理並反饋，目前大數據流分析工具有很多，比如開源的strom，spark streaming等。

Strom集群結構是有一個主節點（nimbus）和多個工作節點（supervisor）組成的主從結構，主節點通過配置靜態指定或者在運行時動態選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的後台守護進程，之間的通信是結合Zookeeper的狀態變更通知和監控通知來處理。nimbus進程的主要職責是管理、協調和監控集群上運行的topology（包括topology的發布、任務指派、事件處理時重新指派任務等）。supervisor進程等待nimbus分配任務後生成並監控worker（jvm進程）執行任務。supervisor與worker運行在不同的jvm上，如果由supervisor啟動的某個worker因為錯誤異常退出（或被kill掉），supervisor會嘗試重新生成新的worker進程。

當使用上游模塊的數據進行計算、統計、分析時，就可以使用消息系統，尤其是分布式消息系統。Kafka使用Scala進行編寫，是一種分布式的、基於發布/訂閱的消息系統。Kafka的設計理念之一就是同時提供離線處理和實時處理,以及將數據實時備份到另一個數據中心，Kafka可以有許多的生產者和消費者分享多個主題，將消息以topic為單位進行歸納；Kafka發布消息的程序稱為procer，也叫生產者，預訂topics並消費消息的程序稱為consumer，也叫消費者；當Kafka以集群的方式運行時，可以由一個服務或者多個服務組成，每個服務叫做一個broker，運行過程中procer通過網路將消息發送到Kafka集群，集群向消費者提供消息。Kafka通過Zookeeper管理集群配置，選舉leader，以及在Consumer Group發生變化時進行rebalance。Procer使用push模式將消息發布到broker，Consumer使用pull模式從broker訂閱並消費消息。Kafka可以和Flume一起工作，如果需要將流式數據從Kafka轉移到hadoop，可以使用Flume代理agent，將Kafka當做一個來源source，這樣可以從Kafka讀取數據到Hadoop。

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。它的作用主要有配置管理、名字服務、分布式鎖和集群管理。配置管理指的是在一個地方修改了配置，那麼對這個地方的配置感興趣的所有的都可以獲得變更，省去了手動拷貝配置的繁瑣，還很好的保證了數據的可靠和一致性，同時它可以通過名字來獲取資源或者服務的地址等信息，可以監控集群中機器的變化，實現了類似於心跳機制的功能。

二、數據存儲

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。HBase是一種Key/Value系統，部署在hdfs上，克服了hdfs在隨機讀寫這個方面的缺點，與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用伺服器，來增加計算和存儲能力。

Phoenix，相當於一個Java中間件，幫助開發工程師能夠像使用JDBC訪問關系型資料庫一樣訪問NoSQL資料庫HBase。

Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應用提供統一的資源管理和調度，它的引入為集群在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。Yarn由下面的幾大組件構成：一個全局的資源管理器ResourceManager、ResourceManager的每個節點代理NodeManager、表示每個應用的Application以及每一個ApplicationMaster擁有多個Container在NodeManager上運行。

Mesos是一款開源的集群管理軟體，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應用架構。

Redis是一種速度非常快的非關系資料庫，可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射，可以將存儲在內存的鍵值對數據持久化到硬碟中，使用復制特性來擴展性能，還可以使用客戶端分片來擴展寫性能。

Atlas是一個位於應用程序與MySQL之間的中間件。在後端DB看來，Atlas相當於連接它的客戶端，在前端應用看來，Atlas相當於一個DB。Atlas作為服務端與應用程序通訊，它實現了MySQL的客戶端和服務端協議，同時作為客戶端與MySQL通訊。它對應用程序屏蔽了DB的細節，同時為了降低MySQL負擔，它還維護了連接池。Atlas啟動後會創建多個線程，其中一個為主線程，其餘為工作線程。主線程負責監聽所有的客戶端連接請求，工作線程只監聽主線程的命令請求。

Ku是圍繞Hadoop生態圈建立的存儲引擎，Ku擁有和Hadoop生態圈共同的設計理念，它運行在普通的伺服器上、可分布式規模化部署、並且滿足工業界的高可用要求。其設計理念為fast analytics on fast data。作為一個開源的存儲引擎，可以同時提供低延遲的隨機讀寫和高效的數據分析能力。Ku不但提供了行級的插入、更新、刪除API，同時也提供了接近Parquet性能的批量掃描操作。使用同一份存儲，既可以進行隨機讀寫，也可以滿足數據分析的要求。Ku的應用場景很廣泛，比如可以進行實時的數據分析，用於數據可能會存在變化的時序數據應用等。

在數據存儲過程中，涉及到的數據表都是成千上百列，包含各種復雜的Query，推薦使用列式存儲方法，比如parquent,ORC等對數據進行壓縮。Parquet 可以支持靈活的壓縮選項，顯著減少磁碟上的存儲。

三、數據清洗

MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，」Map（映射）」和」Rece（歸約）」，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。

隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。

Oozie是用於Hadoop平台的一種工作流調度引擎，提供了RESTful API介面來接受用戶的提交請求(提交工作流作業)，當提交了workflow後，由工作流引擎負責workflow的執行以及狀態的轉換。用戶在HDFS上部署好作業(MR作業)，然後向Oozie提交Workflow，Oozie以非同步方式將作業(MR作業)提交給Hadoop。這也是為什麼當調用Oozie 的RESTful介面提交作業之後能立即返回一個JobId的原因，用戶程序不必等待作業執行完成（因為有些大作業可能會執行很久(幾個小時甚至幾天)）。Oozie在後台以非同步方式，再將workflow對應的Action提交給hadoop執行。

Azkaban也是一種工作流的控制引擎，可以用來解決有多個hadoop或者spark等離線計算任務之間的依賴關系問題。azkaban主要是由三部分構成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban將大多數的狀態信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、認證、調度以及對工作流執行過程中的監控等；Azkaban Executor Server用來調度工作流和任務，記錄工作流或者任務的日誌。

流計算任務的處理平台Sloth，是網易首個自研流計算平台，旨在解決公司內各產品日益增長的流計算需求。作為一個計算服務平台，其特點是易用、實時、可靠，為用戶節省技術方面（開發、運維）的投入，幫助用戶專注於解決產品本身的流計算需求。

四、數據查詢分析

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapRece。可以將Hive理解為一個客戶端工具，將SQL操作轉換為相應的MapRece jobs，然後在hadoop上面運行。Hive支持標準的SQL語法，免去了用戶編寫MapRece程序的過程，它的出現可以讓那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、編程能力較弱與不擅長Java語言的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很方便地利用SQL 語言查詢、匯總、分析數據。

Hive是為大數據批量處理而生的，Hive的出現解決了傳統的關系型資料庫(MySql、Oracle)在大數據處理上的瓶頸 。Hive 將執行計劃分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一個Query會被編譯成多輪MapRece，則會有更多的寫中間結果。由於MapRece執行框架本身的特點，過多的中間過程會增加整個Query的執行時間。在Hive的運行過程中，用戶只需要創建表，導入數據，編寫SQL分析語句即可。剩下的過程由Hive框架自動的完成。

Impala是對Hive的一個補充，可以實現高效的SQL查詢。使用Impala來實現SQL on Hadoop，用來進行大數據實時查詢分析。通過熟悉的傳統關系型資料庫的SQL風格來操作大數據，同時數據也是可以存儲到HDFS和HBase中的。Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapRece批處理，而是通過使用與商用並行關系資料庫中類似的分布式查詢引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分組成），可以直接從HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和統計函數查詢數據，從而大大降低了延遲。Impala將整個查詢分成一執行計劃樹，而不是一連串的MapRece任務，相比Hive沒了MapRece啟動時間。

Hive 適合於長時間的批處理查詢分析，而Impala適合於實時互動式SQL查詢，Impala給數據人員提供了快速實驗，驗證想法的大數據分析工具，可以先使用Hive進行數據轉換處理，之後使用Impala在Hive處理好後的數據集上進行快速的數據分析。總的來說：Impala把執行計劃表現為一棵完整的執行計劃樹，可以更自然地分發執行計劃到各個Impalad執行查詢，而不用像Hive那樣把它組合成管道型的map->rece模式，以此保證Impala有更好的並發性和避免不必要的中間sort與shuffle。但是Impala不支持UDF，能處理的問題有一定的限制。

Spark擁有Hadoop MapRece所具有的特點，它將Job中間輸出結果保存在內存中，從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。

Nutch 是一個開源Java 實現的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。

Solr用Java編寫、運行在Servlet容器（如Apache Tomcat或Jetty）的一個獨立的企業級搜索應用的全文搜索伺服器。它對外提供類似於Web-service的API介面，用戶可以通過http請求，向搜索引擎伺服器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通過Http Get操作提出查找請求，並得到XML格式的返回結果。

Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，基於Lucene的搜索伺服器，可以快速的儲存、搜索和分析海量的數據。設計用於雲計算中，能夠達到實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。

還涉及到一些機器學習語言，比如，Mahout主要目標是創建一些可伸縮的機器學習演算法，供開發人員在Apache的許可下免費使用；深度學習框架Caffe以及使用數據流圖進行數值計算的開源軟體庫TensorFlow等，常用的機器學習演算法比如，貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、協同過濾等。

五、數據可視化

對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。主流的BI平台比如，國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數（可點擊這里免費試用）等。

在上面的每一個階段，保障數據的安全是不可忽視的問題。

基於網路身份認證的協議Kerberos，用來在非安全網路中，對個人通信以安全的手段進行身份認證，它允許某實體在非安全網路環境下通信，向另一個實體以一種安全的方式證明自己的身份。

控制許可權的ranger是一個Hadoop集群許可權框架，提供操作、監控、管理復雜的數據許可權，它提供一個集中的管理機制，管理基於yarn的Hadoop生態圈的所有數據許可權。可以對Hadoop生態的組件如Hive，Hbase進行細粒度的數據訪問控制。通過操作Ranger控制台，管理員可以輕松的通過配置策略來控制用戶訪問HDFS文件夾、HDFS文件、資料庫、表、欄位許可權。這些策略可以為不同的用戶和組來設置，同時許可權可與hadoop無縫對接。

3. PHP,JAVA,資料庫三者的比較（工作上）

本人在軟體公司上班快一年了，可以告訴樓主現在的行情
目前來說最火的還是JAVA工程師，8年以上的JAVA工程師萬元難求
實話說這三個職業都沒有閑聊的時間，強度很大，每天12個小時工作很正常

PHP主要就是做網站，強度相對低一些，做的時間長了，薪水也超過1W

JAVA什麼都能做，網站，軟體，尤其是現在最火的移動平台，當然了，
JAVA的分支也多，有構架，圖形，功能模塊，資料庫模塊，JSP模塊等等
你要全部精通至少5年不會少，前幾年工資可能一般，超過5年得月薪就很可觀了
不過工作的強度，是你難以想像的大

資料庫最近以來要算ORACLE最火，MSSQL和MYSQL都是小公司在用。也不多，
專業的資料庫工程師還是很少的，這里的意思是你要精通資料庫很難。首先你一定要
會編程，會用資料庫集成你的開發模塊，然後是資料庫的管理，比如存儲過程的編寫，
日誌和控制文件的管理，備份，恢復，用戶許可權分配等等。資料庫工程師的職責是保證資料庫
的正常運行，可是要做到這一點非常難，需要大量的工作經驗和多方面的知識。
如果你要干資料庫，8年以上吧，最少，學資料庫不能只會資料庫，因為你可能還要和
程序開發的集成，編程也是必修課，所以剛開始最好學一點JAVA或者C++，寫寫後台
和相關資料庫代碼，先當幾年程序員，再轉到資料庫DBA。資料庫和JAVA，PHP不一樣
的就是越老越吃香，40歲以前不會失業，這個崗位是經驗積累出來的。

最後給你大概排個序，個人理解僅供參考：
難度 資料庫>JAVA>PHP
強度 JAVA>資料庫>PHP
前景 JAVA>資料庫>PHP
薪水 前5年 JAVA=PHP>資料庫
5-10年 JAVA=PHP=資料庫
10年以上 資料庫>JAVA>PHP

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5. 瀛php鍙戝睍鏂瑰悜

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6. 大數據是學php嗎

1、電腦行業需求量大，工作很好找，而且工作環境也不錯。
2、電腦行業的工作與社會接觸都比較緊密，緊跟潮流，所以見識和思想都會比較開放，也有利於以後自己發展。
3、學習電腦入手比較快，學習難度不是很大。

7. 實時生成並下載大數據量的EXCEL文件，用PHP如何實現

對於任何一個網站肯定是少不了下載功能，常見的下載功能有圖片、視頻、Excel表格，如果文件比較小的話，那麼不會遇到任何的問題，但是當文件信息而超明銀過了PHP的最大內存，那麼在這個時候它就會有的內存溢出的問題。

那麼它們是因為什麼而發生的？對於這個過程的原理才是埋碧我們應該真正要去弄明白的事情

下載大數據量的EXCEL文件為何要報錯？

PHP在下載大Excel表格的時候，那麼首先它是需要去把MySQL的數據從硬碟上面讀取到內存，但讀取它是一次性載入到我們的內存，如果說它一次性載入的數據量遠遠大於最大內存，然後再來執行瀏覽器的業務下載。那麼這個時候它就會發生我們這個內存溢出。

就比如：說我們現在有100M的數據量，但是我們PHP內存最大隻有64M，那麼這個它肯定是裝不了的，我們可以把那個內存比喻為一個水杯，這個水杯的容量比喻為內存，現在杯子最大容量為64L。你要存放100L。肯定放不下

大事化小，小事化了。拆分成段

從上面可以看到文件下載，它是分為兩步，首先是載入內存然後執行瀏覽器的輸出下載，那麼既然大型文件一次性載入不了，那可以採用「大事化小，小事化了」思路，我們可以實現邊寫邊下載，也激液宴就是分批次的讀取與寫入。

因為用戶的話，只要最終拿到這個文件就可以，對於瀏覽器的下載原理不需要關心。只需要給到文件下載提示給用戶即可，然後後端在實時的分批次的寫入到要下載的文件當中。

實現思路步驟：

1、一設置瀏覽器下載Excel需要的Header

2、打開php://output流，並設置寫入文件句柄。

註：(php://output,是一個可寫的輸出流，允許程序像操作文件一樣將輸出寫入到輸出流中，PHP會把輸出流中的內容發送給web伺服器並返回給發起請求的瀏覽器)

3、獲取資料庫所有數據量，並設置每次查詢的條數，通過這兩個值計算分批查詢的次數

4、基於分批查詢的次數循環查詢資料庫，然後寫入到文件中，同時清除本次操作變數內存，刷新緩沖到瀏覽器，讓瀏覽器的文件始終實時保持到最新的大小

PHP的I/O流

在這里我們用到了PHP的一個IO的輸入輸出，也就是我們常用的

php://input

php://input可以讀取原始的POST數據。相較於$form-data」.

php://output是一個只寫的數據流，允許你以print和echo一樣的方式寫入到輸出緩沖區。

綜上：實現思維與原理很重要如有感悟，歡迎在線咨詢

8. php鍜屽ぇ鏁版嵁鍝涓濂

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9. web前端 php python 大數據 的區別

1.web前端和大數據是兩個不同的領域。其中涉及了不同的知識體系以及版工具。
2.PHP和python是編程語言，屬權於工具，不屬於方向。你可以用python搞大數據，也可以用PHP來搞大數據，只是python比PHP更合適，效率更高。你可以用python開發網站，也可以用PHP，只是用PHP開發web更高效，成本更低廉。

所以，說方向的話，web前端和大數據 你可以來選一個。如果說選定方向以後用什麼工具來做，那麼PHP和python哪個效率高，更適合，就用哪個

10. 大數據怎麼入行 做了兩年php研發，現在想轉做大數據，沒什麼經驗，想入行的話，hadoop和數據

大數據對於我們這些從業者來說，是不太喜歡說的一個詞。所謂內行看門道，外行看熱鬧，大數據這兩年風風火火，大家都爭先恐後的討論著，但說到如何掌握或者運用，很多人是不知所措的。
私以為，大數據的核心在三個地方：數學+計算機知識+業務
先說說題主說到的編程，我在這里將它納入計算機知識這一部分，因為編程對於我們來說只是大數據的冰山一角。這兩年大數據的發展，絕對不是因為編程語言的進步，很大一部分是由於計算機工具的進步或者硬體的提升。 尤其是現在計算機硬體價格的下跌，以及大數據處理工具的發展，如hadoop,spark等，帶來了數據處理能力的飛速提升，才導致了現在大數據的越來越火。
至於我們說的數據挖掘知識和編程語言，這些都是很早以前就已經存在的知識，這幾年也沒有得到很令人驚喜的新進展（我說的是知識本身，不是指應用）。
總之： 大數據之所以得到人們關注，最重要的是數據處理工具的進步以及數據量的累積（尤其是互聯網）
那麼是不是說明 掌握編程或者計算機工具就是邁入大數據的關鍵路徑呢？
答案：顯然不是，數學才是真正的核心知識。
沒錯，數學是在數據挖掘領域非常重要的甚至是核心的部分，編程只是工具，真的只是工具。 編程語言有好幾十種嗎，但是數據挖掘理論知識就那兒點。 你用任何一門語言去實現你的數學思想便可以達到數據挖掘的目標。 學術研究甚至可以拋棄編程，完全只研究演算法（注意：這樣的話會容易造成紙上談兵）。