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[转载] 是时候学习真正的 spark 技术了

本文转自:https://mp.weixin.qq.com/s/awT4aawtTIkNKGI_2zn5NA 本站转载已经过作者授权。任何形式的转载都请联系原作者(孙彪彪/marketing@qiniu.com)获得授权并注明出处。 spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了,我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上,现在 spark 官方主推 structed streaming, spark streaming 维护的也不积极了, 我们基于 spark 来构建大数据计算任务,重心也要向 DataSet 转移,原来基于 RDD 写的代码迁移过来,好处是非常大的,尤其是在性能方面,有质的提升, spark sql 中的各种内嵌的性能优化是比人裸写 RDD 遵守各种所谓的最佳实践更靠谱的,尤其

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技术| Python的从零开始系列连载(三十)

首先,糗事百科大家都听说过吧?糗友们发的搞笑的段子一抓一大把,这次我们尝试一下用爬虫把他们抓取下来。 友情提示 糗事百科在前一段时间进行了改版,导致之前的代码没法用了,会导致无法输出和CPU占用过高的情况,是因为正则表达式没有匹配到的缘故。 现在,博主已经对程序进行了重新修改,代码亲测可用,包括截图和说明,之前一直在忙所以没有及时更新,望大家海涵! 糗事百科又又又又改版了,博主已经没心再去一次次匹配它了,如果大家遇到长时间运行不出结果也不报错的情况,请大家参考最新的评论,热心小伙伴提供的正则来修改下吧~ 本篇目标 1.抓取糗事百科热门段子 2.过滤带有图片的段子 3.实现每按一次回车显示一个段子的发布时间,发布人,段子内容,点赞数。 糗事百科是不需要登录的,所以也没必要用到Cookie,另外糗事百科有的段子是附图的,我们把图抓下来图片不便于显示,那么我们就尝试过滤掉有图的段子吧。 好,现在我们尝试抓取一下糗事百科的热门段子吧,每按下一次回车我们显示一个段子。 1.确定URL并抓取页面代码 首先我们确定好页面的URL是 http://www.qiushibaike.com/hot/page/1,其中最后一个数字1代表页数,我们可以传入不同的值来获得某一页的段子内容。 我们初步构建如下的代码来打印页面代码内容试试看,先构造最基本的页面抓取方式,看看会不会成功 # -*- coding:utf-8 -*- import urllib import urllib2 page = 1 url = 'http://www.qiushibaike.com/hot/page/' + str(page) try: request = urllib2.Request(url) response = urllib2.urlopen(request) print response.read() except urllib2.URLError, e: if hasattr(e,"code"): print e.code if hasattr(e,"reason"): print e.reason 运行程序,哦不,它竟然报错了,真是时运不济,命途多舛啊 line 373, in _read_status raise BadStatusLine(line) httplib.BadStatusLine: '' 好吧,应该是headers验证的问题,我们加上一个headers验证试试看吧,将代码修改如下 # -*- coding:utf-8 -*- import urllib import urllib2 page = 1 url = 'http://www.qiushibaike.com/hot/page/' + str(page) user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' headers = { 'User-Agent' : user_agent } try: request = urllib2.Request(url,headers = headers) response = urllib2.urlopen(request) print response.read() except urllib2.URLError, e: if hasattr(e,"code"): print e.code if hasattr(e,"reason"): print e.reason 嘿嘿,这次运行终于正常了,打印出了第一页的HTML代码,大家可以运行下代码试试看。在这里运行结果太长就不贴了。 2.提取某一页的所有段子 好,获取了HTML代码之后,我们开始分析怎样获取某一页的所有段子。 首先我们审查元素看一下,按浏览器的F12,截图如下 我们可以看到,每一个段子都是<div class=”article block untagged mb15″ id=”…”>…</div>包裹的内容。 现在我们想获取发布人,发布日期,段子内容,以及点赞的个数。不过另外注意的是,段子有些是带图片的,如果我们想在控制台显示图片是不现实的,所以我们直接把带有图片的段子给它剔除掉,只保存仅含文本的段子。 所以我们加入如下正则表达式来匹配一下,用到的方法是 re.findall 是找寻所有匹配的内容。方法的用法详情可以看前面说的正则表达式的介绍。 好,我们的正则表达式匹配语句书写如下,在原来的基础上追加如下代码 content = response.read().decode('utf-8') pattern = re.compile('<div.*?author">.*?<a.*?<img.*?>(.*?)</a>.*?<div.*?'+ 'content">(.*?)<!--(.*?)-->.*?</div>(.*?)<div class="stats.*?class="number">(.*?)</i>',re.S) items = re.findall(pattern,content) for item in items: print item[0],item[1],item[2],item[3],item[4] 现在正则表达式在这里稍作说明 1).*? 是一个固定的搭配,.和*代表可以匹配任意无限多个字符,加上?表示使用非贪婪模式进行匹配,也就是我们会尽可能短地做匹配,以后我们还会大量用到 .*? 的搭配。 2)(.*?)代表一个分组,在这个正则表达式中我们匹配了五个分组,在后面的遍历item中,item[0]就代表第一个(.*?)所指代的内容,item[1]就代表第二个(.*?)所指代的内容,以此类推。 3)re.S 标志代表在匹配时为点任意匹配模式,点 . 也可以代表换行符。 这样我们就获取了发布人,发布时间,发布内容,附加图片以及点赞数。 在这里注意一下,我们要获取的内容如果是带有图片,直接输出出来比较繁琐,所以这里我们只获取不带图片的段子就好了。 所以,在这里我们就需要对带图片的段子进行过滤。 我们可以发现,带有图片的段子会带有类似下面的代码,而不带图片的则没有,所以,我们的正则表达式的item[3]就是获取了下面的内容,如果不带图片,item[3]获取的内容便是空。 <div class="thumb"> <a href="/article/112061287?list=hot&amp;s=4794990" target="_blank"> <img src="http://pic.qiushibaike.com/system/pictures/11206/112061287/medium/app112061287.jpg" alt="但他们依然乐观"> </a> </div> 所以我们只需要判断item[3]中是否含有img标签就可以了。 好,我们再把上述代码中的for循环改为下面的样子 for item in items: haveImg = re.search("img",item[3]) if not haveImg: print item[0],item[1],item[2],item[4] 现在,整体的代码如下 # -*- coding:utf-8 -*- import urllib import urllib2 import re page = 1 url = 'http://www.qiushibaike.com/hot/page/' + str(page) user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' headers = { 'User-Agent' : user_agent } try: request = urllib2.Request(url,headers = headers) response = urllib2.urlopen(request) content = response.read().decode('utf-8') pattern = re.compile('<div.*?author">.*?<a.*?<img.*?>(.*?)</a>.*?<div.*?'+ 'content">(.*?)<!--(.*?)-->.*?</div>(.*?)<div class="stats.*?class="number">(.*?)</i>',re.S) items = re.findall(pattern,content) for item in items: haveImg = re.search("img",item[3]) if not haveImg: print item[0],item[1],item[2],item[4] except urllib2.URLError, e: if hasattr(e,"code"): print e.code if hasattr(e,"reason"): print e.reason 运行一下看下效果 恩,带有图片的段子已经被剔除啦。是不是很开森? 3.完善交互,设计面向对象模式 好啦,现在最核心的部分我们已经完成啦,剩下的就是修一下边边角角的东西,我们想达到的目的是: 按下回车,读取一个段子,显示出段子的发布人,发布日期,内容以及点赞个数。 另外我们需要设计面向对象模式,引入类和方法,将代码做一下优化和封装,最后,我们的代码如下所示 __author__ = 'CQC' # -*- coding:utf-8 -*- import urllib import urllib2 import re import thread import time #糗事百科爬虫类 class QSBK: #初始化方法,定义一些变量 def __init__(self): self.pageIndex = 1 self.user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' #初始化headers self.headers = { 'User-Agent' : self.user_agent } #存放段子的变量,每一个元素是每一页的段子们 self.stories = [] #存放程序是否继续运行的变量 self.enable = False #传入某一页的索引获得页面代码 def getPage(self,pageIndex): try: url = 'http://www.qiushibaike.com/hot/page/' + str(pageIndex) #构建请求的request request = urllib2.Request(url,headers = self.headers) #利用urlopen获取页面代码 response = urllib2.urlopen(request) #将页面转化为UTF-8编码 pageCode = response.read().decode('utf-8') return pageCode except urllib2.URLError, e: if hasattr(e,"reason"): print u"连接糗事百科失败,错误原因",e.reason return None #传入某一页代码,返回本页不带图片的段子列表 def getPageItems(self,pageIndex): pageCode = self.getPage(pageIndex) if not pageCode: print "页面加载失败...." return None pattern = re.compile('<div.*?author">.*?<a.*?<img.*?>(.*?)</a>.*?<div.*?'+ 'content">(.*?)<!--(.*?)-->.*?</div>(.*?)<div class="stats.*?class="number">(.*?)</i>',re.S) items = re.findall(pattern,pageCode) #用来存储每页的段子们 pageStories = [] #遍历正则表达式匹配的信息 for item in items: #是否含有图片 haveImg = re.search("img",item[3]) #如果不含有图片,把它加入list中 if not haveImg: replaceBR = re.compile('<br/>') text = re.sub(replaceBR,"\n",item[1]) #item[0]是一个段子的发布者,item[1]是内容,item[2]是发布时间,item[4]是点赞数 pageStories.append([item[0].strip(),text.strip(),item[2].strip(),item[4].strip()]) return pageStories #加载并提取页面的内容,加入到列表中 def loadPage(self): #如果当前未看的页数少于2页,则加载新一页 if self.enable == True: if len(self.stories) < 2: #获取新一页 pageStories = self.getPageItems(self.pageIndex) #将该页的段子存放到全局list中 if pageStories: self.stories.append(pageStories) #获取完之后页码索引加一,表示下次读取下一页 self.pageIndex += 1 #调用该方法,每次敲回车打印输出一个段子 def getOneStory(self,pageStories,page): #遍历一页的段子 for story in pageStories: #等待用户输入 input = raw_input() #每当输入回车一次,判断一下是否要加载新页面 self.loadPage() #如果输入Q则程序结束 if input == "Q": self.enable = False return print u"第%d页\t发布人:%s\t发布时间:%s\t赞:%s\n%s" %(page,story[0],story[2],story[3],story[1]) #开始方法 def start(self): print u"正在读取糗事百科,按回车查看新段子,Q退出" #使变量为True,程序可以正常运行 self.enable = True #先加载一页内容 self.loadPage() #局部变量,控制当前读到了第几页 nowPage = 0 while self.enable: if len(self.stories)>0: #从全局list中获取一页的段子 pageStories = self.stories[0] #当前读到的页数加一 nowPage += 1 #将全局list中第一个元素删除,因为已经取出 del self.stories[0] #输出该页的段子 self.getOneStory(pageStories,nowPage) spider = QSBK() spider.start() 好啦,大家来测试一下吧,点一下回车会输出一个段子,包括发布人,发布时间,段子内容以及点赞数,是不是感觉爽爆了! 原文发布时间为:2018-11-23 本文来自云栖社区合作伙伴“灯塔大数据”,了解相关信息可以关注“灯塔大数据”。

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大快搜索数据爬虫技术实例安装教学

Hadoop作为搭建大数据处理平台的重要“基石”,关于它的分析和讲解的文章已经有很多了。Hadoop本身是一分布式的系统,因此在安装的时候,需要多每一个节点进行组建的安装。并且由于是开源软件,其安装过程相对比较复杂。这也是很多人在搭建hadoop运行环境时总是不能一次性成功的主要原因。hadoop每个组建都要做很多的配置工作,如果手动去完成这个工作,工作量其实还是非常庞大。正是这一点我觉得很多做国产发行版hadoop软件开发的都没有大快的DKhadoop发行版做的好。我记得在之前写DKHadoop运行环境搭建流程的时候也提到过这个问题,DKH可以说是把易用性做的非常好了,无论是对于老手还是新入门者,上手速度要比其他的一些发行版快的多。针对hadoop每个组建都要配置的这种情况,DKH提供了自动化安装应用来部署Hadoop。这就大大缩短了Hadoop的安装时间,同时也简化了安装Hadoop的过程。如果你在安装之后想要拓展节点,其实也不用担心。因为DKH中提供了节点管理的功能。“节点”是集群中的服务器。DKH集群中的节点担任不同服务的不同角色,协同工作。我们可以在DKH管理界面添加节点。 然后在相应的服务中选择“添加角色”,那么新添加的节点就有了该服务的功能。1、进入管理界面(在“主机”菜单中) 这里你可以查看节点的基本信息,并且可以添加和删除节点。2、添加节点:点击“向集群添加主机”进入“添加节点”界面 输入对应节点的IP地址即可。3、为节点指定服务:在每一个服务界面中,选择“添加角色”如下图所示 选择要添加的节点,点击“继续”即可完成添加。

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报名 | 阿里云APM城市技术行 · 深圳站

活动时间:2018年10月27日(周六) 活动地点:深圳 · 空体新媒体实验室 活动主题:应用全链路性能和诊断最佳实践 活动收益:您将和阿里巴巴APM专家面对面,了解阿里在应用全链路性能和诊断方面踩过的坑和学过的课,更有《企业IT架构转型之道》和淘宝公仔送出 活动详情和报名方式如下: 特别鸣谢 · 空体新媒体实验室 空体新媒体实验室——新科技、新产品、新思想的发声平台,一家以新媒体传播为核心的新锐空间,通过垂直栏目深耕,为城市百万先锋青年提供对话平台。常驻栏目周一职场趴,周三观影夜,周四夜读,周五音乐会。致力于挖掘深圳最有趣最有料的新鲜信息,将大时代的杰出标杆与极具活力的创变群体联系在一起,传递深圳态度。

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运维技术之二(4)、docker安装jumpserver

CentOS 7 系统Docker CE 镜像源站 使用官方安装脚本自动安装 curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror AliyunCentOS 7 (使用yum进行安装) step 1: 安装必要的一些系统工具 sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 Step 2: 添加软件源信息 sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo Step 3: 更新并安装 Docker-CE sudo yum makecache fastsudo yum -y install docker-ce Step 4: 开启Docker服务 sudo service docker start 安装校验 root@iZbp12adskpuoxodbkqzjfZ:$ docker versionClient: Version: 17.03.0-ce API version: 1.26 Go version: go1.7.5 Git commit: 3a232c8 Built: Tue Feb 28 07:52:04 2017 OS/Arch: linux/amd64 Server: Version: 17.03.0-ce API version: 1.26 (minimum version 1.12) Go version: go1.7.5 Git commit: 3a232c8 Built: Tue Feb 28 07:52:04 2017 OS/Arch: linux/amd64 Experimental: false 参考资料 其他关于旧版本Docker卸载以及测试开发版本Docker安装的帮助,可以参考官方文档的说明进行安装启动[root@jiaxin-ceshi-ceshi ~]# /bin/systemctl start docker.service[root@jiaxin-ceshi-ceshi ~]# docker images[root@jiaxin-ceshi-ceshi ~]# docker ps 安装/升级Docker客户端 推荐安装1.10.0以上版本的Docker客户端,参考文档 docker-ce 配置镜像加速器 针对Docker客户端版本大于 1.10.0 的用户 您可以通过修改daemon配置文件/etc/docker/daemon.json来使用加速器 sudo mkdir -p /etc/dockersudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'{ "registry-mirrors": ["https://v2ltjwbg.mirror.aliyuncs.com"]}EOFsudo systemctl daemon-reloadsudo systemctl restart docker docker pull registry-vpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com/wenty/jumpserver [root@jiaxin-ceshi-ceshi ~]# docker run -d -p 2222:2222 -p 8888:80 --restart=always --name jp_server registry-vpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com/wenty/jumpserver 官方安装文档http://docs.jumpserver.org/zh/docs/dockerinstall.html

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运维技术之二(2)、docker安装jumpserver

运行[root@jiaxin-ceshi-ceshi ~]# docker run -d -p 2222:2222 -p 8888:80 --restart=always --name jpsr jiaxiangkong/jumpserver_docker:0.3.2进入容器[root@jiaxin-ceshi-ceshi ~]# docker exec -it 88d7155de440 /bin/sh编辑配置文件/jumpserver # vi jumpserver.conf初始化数据库/jumpserver # cd install && python next.py5.5 访问 ip:8888登录安装成功,Web登录请访问http://ip:8000, 祝你使用愉快。请访问 https://github.com/jumpserver/jumpserver/wiki 查看文档

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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