分布式scrapy_redis源码总结,及其架构
分布式scrapy的组件源码介绍完了,大致总结一下,相关组件目录如下:
《scrapy中scrapy_redis分布式内置pipeline源码及其工作原理》
《scrapy_redis中序列化源码及其在程序设计中的应用》
《scrapy_redis分布式组件Connection源码解读及工作原理》
其架构如图:
在对比scrapy架构:
在架构上scrapy_redis比scrapy多了一个中介Redis,正是通过Redis实现的去重和数据储存,同时scrapy_redis实现了四个组件的重写,Scheduler(调度)、Duplication Filt
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从大数据技术参考模型角度梳理大数据标准
大数据标准化背景 面对目前数量、速度和多样性日益增长的信息资产,大数据技术通过各种解决方案、体系、结构、工具和平台集合,能有效应对大数据场景。 因为数据是大数据的基础,对于大数据标准化,除了继承数据标准化的内容外,有其特别关注的方面。 比如:定义大数据专业词汇,增加不同类型的数据结构如何标准化,解决海量多样化数据集的存储计算架构,定义并标识敏感数据,研究海量数据脱敏及数据隐私等。 在大数据领域,标准研制机构也陆续研制和发布了一系列标准,如何有效将这些标准梳理并串接起来,需要构建一套框架。 2017年11月发布的《金融业标准化体系建设发展规划(2016-2020年)》就明确提出要构建金融大数据标准体系。以下通过大数据技术参考模型角度来梳理大数据系列标准。 大数据技术参考模型 《信息技术大数据技术参考模型》是2018年7月实施的国家标准。此标准规范了大数据的基础通用模型,包括大数据角色、活动和功能组件以及它们之间的关系。 大数据参考模型总体上可以概括为“一个概念体系、二个价值链维度”。 “一个概念体系”是指它为大数据参考模型中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件”...
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Hanlp汉字转拼音使用python调用详解
1、hanlp简介 HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包,由大快搜索主导并完全开源,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 开源网址:HanLP: Han Language Processing 但由于hanlp是用java来实现的,要在python中使用hanlp,只能通过调用pyhanlp这个包来。 但是pyhanlp里面有一些功能仍然不支持python直接调用,比如汉字转拼音,这时候就需要从python中启动jvm并指定Hanlp的jar路径来使用其他功能了。 2、下载并配置文件 (1)从开源网址中下载jar、data、hanlp.properties并修改配置文件: 1、下载:data.zip 下载后解压到任意目录,接下来通过配置文件hanlp.properties告诉HanLP数据包的位置。 data │ ├─dictionary └─model 用户可以自行增删替换,如果不需要句法分析等功能的话,随时可以删除model文件夹。 3、下载jar和配置文件:hanlp-release.zip (...
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