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php json_decode()解析大數(shù)據(jù)錯誤 怎么處理
如果json_decode返回數(shù)組失敗的話， 只能說明， json數(shù)據(jù)不合乎語法！
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大數(shù)據(jù)的常見處理流程
大數(shù)據(jù)的常見處理流程
具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實有很多，但是根據(jù)長時間的實踐，筆者總結(jié)了一個基本的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統(tǒng)計和分析，以及挖掘。
采集
大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。
在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計。
導入/預處理
雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別。
統(tǒng)計/分析
統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。
統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。
挖掘
與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，還有，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。
php 怎么解決 大數(shù)據(jù)量 插入數(shù)據(jù)庫（1次幾千條數(shù)據(jù)）
如果是用mysql數(shù)據(jù)庫的話，一條語句可以插入幾千條語句。類似以下語句：
insert into table_name (field1,field2) values (1,2),(2,3),(3,5),(5,6)
請查看mysql手冊。
其他數(shù)據(jù)庫請查閱相應(yīng)手冊。
php 怎么解決 大數(shù)據(jù)量 插入數(shù)據(jù)庫
ini_set('max_execution_time','0');
$pdo
=
new
PDO("mysql:host=localhost;dbname=test","root","123456");
$sql
=
"insert
into
test(name,age,state,created_time)
values";
for($i=0;
$i100000;
$i++){
$sql
.="('zhangsan',21,1,'2015-09-17')";
}
$sql
=
substr($sql,0,strlen($sql)-1);
var_dump($sql);
if($pdo
-
exec($sql)){
echo
"插入成功！";
echo
$pdo
-
lastinsertid();
}
試試吧。10萬條1分鐘多，我覺得還行
php 大數(shù)據(jù)處理內(nèi)存溢出
redis能不能有效要看程序能否優(yōu)化
確實需要占用大量內(nèi)存的話 建議不常用的數(shù)據(jù)使用硬盤存儲
幾種常見的PHP超時處理方法
一、在php.ini里面設(shè)置 max_execution_time = 1800;
二、通過PHP的ini_set 函數(shù)設(shè)置 ini_set("max_execution_time", "1800");
三、通過set_time_limit 函數(shù)設(shè)置 set_time_limit(1800) ;
本文名稱：大數(shù)據(jù)php處理方法,php 大數(shù)據(jù)
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