ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங் என்பது கோர் ஸ்பார்க் ஏபிஐயின் நீட்டிப்பாகும், இது நேரடி தரவு ஸ்ட்ரீம்களின் அளவிடக்கூடிய, உயர்-செயல்திறன், தவறு-சகிப்புத்தன்மை கொண்ட ஸ்ட்ரீம் செயலாக்கத்தை செயல்படுத்துகிறது. நேரடி தரவை ஸ்ட்ரீம் செய்ய ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங் பயன்படுத்தப்படலாம் மற்றும் செயலாக்கம் நிகழ்நேரத்தில் நிகழலாம். ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங்கின் எப்போதும் வளர்ந்து வரும் பயனர் தளம் உபெர், நெட்ஃபிக்ஸ் மற்றும் Pinterest போன்ற வீட்டுப் பெயர்களைக் கொண்டுள்ளது.
ரியல் டைம் டேட்டா அனலிட்டிக்ஸ் என்று வரும்போது, வேகமான மற்றும் நேரடி செயலாக்கத்திற்கான தரவை உட்கொள்ள ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங் ஒரு தளத்தை வழங்குகிறது மற்றும் உங்கள் திறமையை நிரூபிக்கிறது.இந்த வலைப்பதிவின் மூலம், ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங்கின் இந்த புதிய அற்புதமான களத்திற்கு நான் உங்களை அறிமுகப்படுத்துவேன், மேலும் முழுமையான பயன்பாட்டு வழக்கை நாங்கள் சந்திப்போம், ட்விட்டர் உணர்வு பகுப்பாய்வு தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங்கைப் பயன்படுத்துகிறது.
இந்த வலைப்பதிவில் உள்ளடக்கப்பட்ட தலைப்புகள் பின்வருமாறு:
- ஸ்ட்ரீமிங் என்றால் என்ன?
- ஏன் தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங்?
- தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங் கண்ணோட்டம்
- தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங் அம்சங்கள்
- தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங் அடிப்படைகள்
5.1 ஸ்ட்ரீமிங் சூழல்
5.2 டிஸ்ட்ரீம்
5.3 தற்காலிக சேமிப்பு / நிலைத்தன்மை
5.4 திரட்டிகள், ஒளிபரப்பு மாறிகள் மற்றும் சோதனைச் சாவடிகள் - வழக்கு பயன்படுத்தவும் - ட்விட்டர் உணர்வு பகுப்பாய்வு
ஸ்ட்ரீமிங் என்றால் என்ன?
டேட்டா ஸ்ட்ரீமிங் என்பது தரவை மாற்றுவதற்கான ஒரு நுட்பமாகும், இதனால் இது ஒரு நிலையான மற்றும் தொடர்ச்சியான ஸ்ட்ரீமாக செயலாக்கப்படும். இணையத்தின் வளர்ச்சியுடன் ஸ்ட்ரீமிங் தொழில்நுட்பங்கள் அதிக முக்கியத்துவம் பெறுகின்றன.
படம்: ஸ்ட்ரீமிங் என்றால் என்ன?
ஏன் தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங்?
ட்விட்டர், பங்குச் சந்தை மற்றும் புவியியல் அமைப்புகள் போன்ற பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து நிகழ்நேர தரவை ஸ்ட்ரீம் செய்ய மற்றும் வணிகங்களுக்கு உதவ சக்திவாய்ந்த பகுப்பாய்வுகளைச் செய்ய நாங்கள் ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங்கைப் பயன்படுத்தலாம்.
படம்: ஏன் தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங்?
தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங் கண்ணோட்டம்
தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங் நிகழ்நேர ஸ்ட்ரீமிங் தரவை செயலாக்க பயன்படுகிறது. இது கோர் ஸ்பார்க் ஏபிஐக்கு ஒரு பயனுள்ள கூடுதலாகும். ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங் நேரடி தரவு ஸ்ட்ரீம்களின் உயர்-செயல்திறன் மற்றும் தவறு-சகிப்புத்தன்மை கொண்ட ஸ்ட்ரீம் செயலாக்கத்தை செயல்படுத்துகிறது.
பைத்தானில் ஒரு எண்ணை எவ்வாறு மாற்றுவது
படம்: தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங்கில் ஸ்ட்ரீம்கள்
அடிப்படை ஸ்ட்ரீம் அலகு DStream ஆகும்இது அடிப்படையில் நிகழ்நேர தரவை செயலாக்க RDD களின் தொடர்.
தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங் அம்சங்கள்
- அளவிடுதல்: தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங் நூற்றுக்கணக்கான முனைகளுக்கு எளிதாக அளவிட முடியும்.
- வேகம்: இது ஒருசீவ்ஸ் குறைந்த தாமதம்.
- தவறு சகிப்புத்தன்மை: தீப்பொறி இதோல்விகளில் இருந்து மீளவும்.
- ஒருங்கிணைப்பு: தீப்பொறி தொகுதி மற்றும் நிகழ்நேர செயலாக்கத்துடன் ஒருங்கிணைக்கிறது.
- வணிக பகுப்பாய்வு: தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங் என்பது யுவணிக பகுப்பாய்வில் பயன்படுத்தக்கூடிய வாடிக்கையாளர்களின் நடத்தை கண்காணிக்க sed.
தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங் பணிப்பாய்வு
ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங் பணிப்பாய்வு நான்கு உயர் மட்ட நிலைகளைக் கொண்டுள்ளது. முதலாவது பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவை ஸ்ட்ரீம் செய்வது. இந்த ஆதாரங்கள் நிகழ்நேர ஸ்ட்ரீமிங்கிற்கான அக்கா, காஃப்கா, ஃப்ளூம், ஏ.டபிள்யூ.எஸ் அல்லது பார்க்வெட் போன்ற தரவு மூலங்களாக இருக்கலாம். இரண்டாவது வகை ஆதாரங்களில் நிலையான / தொகுதி ஸ்ட்ரீமிங்கிற்கான HBase, MySQL, PostgreSQL, மீள் தேடல், மோங்கோ டிபி மற்றும் கசாண்ட்ரா ஆகியவை அடங்கும். இது நடந்தவுடன், தீப்பொறியை அதன் MLlib API மூலம் இயந்திர கற்றலைச் செய்ய ஸ்பார்க் பயன்படுத்தலாம். மேலும், இந்தத் தரவில் மேலும் செயல்பாடுகளைச் செய்ய ஸ்பார்க் SQL பயன்படுத்தப்படுகிறது. இறுதியாக, ஸ்ட்ரீமிங் வெளியீட்டை HBase, Cassandra, MemSQL, Kafka, Elastic Search, HDFS மற்றும் உள்ளூர் கோப்பு முறைமை போன்ற பல்வேறு தரவு சேமிப்பு அமைப்புகளில் சேமிக்க முடியும்.
படம்: தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங்கின் கண்ணோட்டம்
தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங் அடிப்படைகள்
- ஸ்ட்ரீமிங் சூழல்
- டிஸ்ட்ரீம்
- தற்காலிக சேமிப்பு
- திரட்டிகள், ஒளிபரப்பு மாறிகள் மற்றும் சோதனைச் சாவடிகள்
ஸ்ட்ரீமிங் சூழல்
ஸ்ட்ரீமிங் சூழல் ஸ்பார்க்கில் தரவின் ஸ்ட்ரீம் பயன்படுத்துகிறது. இது ஒரு பதிவு செய்கிறது உள்ளீடு DStream உற்பத்தி செய்ய a பெறுநர் பொருள். இது தீப்பொறி செயல்பாட்டிற்கான முக்கிய நுழைவு புள்ளியாகும். ட்விட்டர், அக்கா நடிகர் மற்றும் ஜீரோஎம்யூ போன்ற ஆதாரங்களின் இயல்புநிலை செயலாக்கங்களை ஸ்பார்க் வழங்குகிறது, அவை சூழலில் இருந்து அணுகக்கூடியவை.
ஒரு SparkContext பொருளிலிருந்து ஒரு ஸ்ட்ரீமிங் கான்டெக்ஸ்ட் பொருளை உருவாக்க முடியும். ஒரு ஸ்பார்க் கான்டெக்ஸ்ட் ஒரு ஸ்பார்க் கிளஸ்டருக்கான இணைப்பைக் குறிக்கிறது, மேலும் அந்த கிளஸ்டரில் RDD கள், குவிப்பான்கள் மற்றும் ஒளிபரப்பு மாறிகள் ஆகியவற்றை உருவாக்க பயன்படுத்தலாம்.
org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ var ssc = புதிய ஸ்ட்ரீமிங் கான்டெக்ஸ்ட் (sc, விநாடிகள் (1))
டிஸ்ட்ரீம்
தனிப்பயனாக்கப்பட்ட நீரோடை (DStream) என்பது ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங் வழங்கிய அடிப்படை சுருக்கமாகும். இது தரவுகளின் தொடர்ச்சியான ஸ்ட்ரீம். இது ஒரு தரவு மூலத்திலிருந்து அல்லது உள்ளீட்டு ஸ்ட்ரீமை மாற்றுவதன் மூலம் உருவாக்கப்பட்ட செயலாக்கப்பட்ட தரவு ஸ்ட்ரீமில் இருந்து பெறப்படுகிறது.
படம்: உள்ளீட்டு DStream இலிருந்து சொற்களைப் பிரித்தெடுக்கிறது
உள்நாட்டில், ஒரு டிஸ்ட்ரீம் தொடர்ச்சியான தொடர்ச்சியான RDD களால் குறிக்கப்படுகிறது மற்றும் ஒவ்வொரு RDD ஒரு குறிப்பிட்ட இடைவெளியிலிருந்து தரவைக் கொண்டுள்ளது.
உள்ளீட்டு DStreams: உள்ளீட்டு DStreams ஸ்ட்ரீமிங் மூலங்களிலிருந்து பெறப்பட்ட உள்ளீட்டு தரவின் ஸ்ட்ரீமைக் குறிக்கும் DStreams ஆகும்.
படம்: பெறுநர் ஒவ்வொரு தொகுப்பிலும் RDD களைக் கொண்ட உள்ளீட்டு DStream இல் தரவை அனுப்புகிறார்
ஒவ்வொரு உள்ளீடும் டிஸ்ட்ரீம் ஒரு ரிசீவர் பொருளுடன் தொடர்புடையது, இது ஒரு மூலத்திலிருந்து தரவைப் பெற்று அதை செயலாக்க ஸ்பார்க்கின் நினைவகத்தில் சேமிக்கிறது.
டிஸ்ட்ரீம்களில் மாற்றங்கள்:
ஒரு டிஸ்ட்ரீமில் பயன்படுத்தப்படும் எந்தவொரு செயல்பாடும் அடிப்படை RDD களில் செயல்படுவதை மொழிபெயர்க்கிறது. உருமாற்றங்கள் உள்ளீட்டு டிஸ்ட்ரீமில் இருந்து தரவை RDD களைப் போலவே மாற்ற அனுமதிக்கின்றன. சாதாரண தீப்பொறி RDD களில் கிடைக்கும் பல மாற்றங்களை DStreams ஆதரிக்கின்றன.
படம்: டிஸ்ட்ரீம் உருமாற்றங்கள்
DStreams இல் பிரபலமான மாற்றங்கள் பின்வருமாறு:
| வரைபடம் ( func ) | வரைபடம் ( func ) மூல DStream இன் ஒவ்வொரு உறுப்புகளையும் ஒரு செயல்பாடு மூலம் கடந்து புதிய DStream ஐ வழங்குகிறது func. |
| பிளாட்மேப் ( func ) | பிளாட்மேப் ( func ) வரைபடத்தைப் போன்றது ( func ) ஆனால் ஒவ்வொரு உள்ளீட்டு உருப்படியையும் 0 அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட வெளியீட்டு உருப்படிகளுக்கு மேப்பிங் செய்யலாம் மற்றும் ஒவ்வொரு மூல உறுப்புகளையும் ஒரு செயல்பாடு மூலம் கடந்து புதிய டிஸ்ட்ரீமை வழங்குகிறது func. |
| வடிகட்டி( func ) | வடிகட்டி( func ) மூல DStream இன் பதிவுகளை மட்டுமே தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம் புதிய DStream ஐ வழங்குகிறது func உண்மை அளிக்கிறது. |
| குறைத்தல் ( func ) | குறைத்தல் ( func ) ஒரு செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி மூல டிஸ்ட்ரீமின் ஒவ்வொரு RDD யிலும் உள்ள கூறுகளை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் ஒற்றை-உறுப்பு RDD களின் புதிய DStream ஐ வழங்குகிறது. func . |
| groupBy ( func ) | groupBy ( func ) புதிய RDD ஐ வழங்குகிறது, இது அடிப்படையில் அந்த குழுவின் முக்கிய மற்றும் தொடர்புடைய பொருட்களின் பட்டியலுடன் ஆனது. |
வெளியீடு DStreams:
வெளியீட்டு செயல்பாடுகள் DStream இன் தரவை தரவுத்தளங்கள் அல்லது கோப்பு முறைமைகள் போன்ற வெளிப்புற அமைப்புகளுக்கு வெளியேற்ற அனுமதிக்கின்றன. வெளியீட்டு செயல்பாடுகள் அனைத்து டிஸ்ட்ரீம் மாற்றங்களின் உண்மையான செயல்பாட்டைத் தூண்டுகின்றன.
படம்: DStreams இல் வெளியீட்டு செயல்பாடுகள்
தற்காலிக சேமிப்பு
டிஸ்ட்ரீம்ஸ் ஸ்ட்ரீமின் தரவை நினைவகத்தில் தேக்க / தொடர டெவலப்பர்களை அனுமதிக்கவும். டிஸ்ட்ரீமில் உள்ள தரவு பல முறை கணக்கிடப்பட்டால் இது பயனுள்ளதாக இருக்கும். இதைப் பயன்படுத்தி செய்ய முடியும் தொடர்ந்து () ஒரு டிஸ்ட்ரீமில் முறை.
படம்: 2 முனைகளில் தேக்ககம்
நெட்வொர்க்கில் தரவைப் பெறும் உள்ளீட்டு நீரோடைகளுக்கு (காஃப்கா, ஃப்ளூம், சாக்கெட்டுகள் போன்றவை),தவறு-சகிப்புத்தன்மைக்கு தரவை இரண்டு முனைகளுக்கு நகலெடுக்க இயல்புநிலை நிலைத்தன்மை நிலை அமைக்கப்பட்டுள்ளது.
திரட்டிகள், ஒளிபரப்பு மாறிகள் மற்றும் சோதனைச் சாவடிகள்
திரட்டிகள்: திரட்டிகள் ஒரு துணை மற்றும் பரிமாற்ற செயல்பாட்டின் மூலம் மட்டுமே சேர்க்கப்படும் மாறிகள். கவுண்டர்கள் அல்லது தொகைகளை செயல்படுத்த அவை பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இயங்கும் நிலைகளின் முன்னேற்றத்தைப் புரிந்துகொள்ள UI இல் குவிப்பான்களைக் கண்காணிப்பது பயனுள்ளதாக இருக்கும். ஸ்பார்க் சொந்தமாக எண் திரட்டிகளை ஆதரிக்கிறது. பெயரிடப்பட்ட அல்லது பெயரிடப்படாத குவிப்பான்களை நாம் உருவாக்கலாம்.
ஒளிபரப்பு மாறிகள்: ஒளிபரப்பு மாறிகள் ஒவ்வொரு கணினியிலும் படிக்க ஒரு மட்டும் மாறியை தற்காலிகமாக வைத்திருக்க புரோகிராமரை அனுமதிக்கவும். ஒவ்வொரு கணுக்கும் ஒரு பெரிய உள்ளீட்டு தரவுத்தொகுப்பின் நகலை திறமையான முறையில் கொடுக்க அவை பயன்படுத்தப்படலாம். தகவல்தொடர்பு செலவைக் குறைக்க திறமையான ஒளிபரப்பு வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி ஒளிபரப்பு மாறிகள் விநியோகிக்க ஸ்பார்க் முயற்சிக்கிறது.
சோதனைச் சாவடிகள்: சோதனைச் சாவடிகள் கேமிங்கில் சோதனைச் சாவடிகளுக்கு ஒத்தவை. அவை 24/7 ஐ இயக்கச் செய்கின்றன மற்றும் பயன்பாட்டு தர்க்கத்துடன் தொடர்பில்லாத தோல்விகளை நெகிழ வைக்கின்றன.
படம்: சோதனைச் சாவடிகளின் அம்சங்கள்
வழக்கு பயன்படுத்தவும் - ட்விட்டர் உணர்வு பகுப்பாய்வு
இப்போது ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங்கின் முக்கிய கருத்துக்களை நாங்கள் புரிந்து கொண்டுள்ளோம், ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங்கைப் பயன்படுத்தி நிஜ வாழ்க்கை சிக்கலை தீர்ப்போம்.
சிக்கல் அறிக்கை: ட்விட்டர் சென்டிமென்ட் அனாலிசிஸ் சிஸ்டத்தை வடிவமைக்க, அங்கு நெருக்கடி மேலாண்மை, சேவை சரிசெய்தல் மற்றும் இலக்கு சந்தைப்படுத்தல் ஆகியவற்றிற்கான நிகழ்நேர உணர்வுகளை நாங்கள் விரிவுபடுத்துகிறோம்.
உணர்வு பகுப்பாய்வின் பயன்பாடுகள்:
- ஒரு திரைப்படத்தின் வெற்றியை கணிக்கவும்
- அரசியல் பிரச்சார வெற்றியை கணிக்கவும்
- ஒரு குறிப்பிட்ட நிறுவனத்தில் முதலீடு செய்யலாமா என்று முடிவு செய்யுங்கள்
- இலக்கு விளம்பரம்
- தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளை மதிப்பாய்வு செய்யவும்
தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங் செயல்படுத்தல்:
கீழே உள்ள போலி குறியீட்டைக் கண்டறியவும்:
// தேவையான தொகுப்புகளை தீப்பொறி நிரல் இறக்குமதி org.apache.spark.streaming இல் இறக்குமதி செய்க. {விநாடிகள், ஸ்ட்ரீமிங் கான்டெக்ஸ்ட்} இறக்குமதி org.apache.spark.SparkContext._ ... இறக்குமதி java.io.File object twitterSentiment {def main (args : வரிசை [சரம்]) {if (args.length<4) { System.err.println('Usage: TwitterPopularTags ' + ' []') System.exit(1) } StreamingExamples.setStreamingLogLevels() //Passing our Twitter keys and tokens as arguments for authorization val Array(consumerKey, consumerSecret, accessToken, accessTokenSecret) = args.take(4) val filters = args.takeRight(args.length - 4) // Set the system properties so that Twitter4j library used by twitter stream // Use them to generate OAuth credentials System.setProperty('twitter4j.oauth.consumerKey', consumerKey) ... System.setProperty('twitter4j.oauth.accessTokenSecret', accessTokenSecret) val sparkConf = new SparkConf().setAppName('twitterSentiment').setMaster('local[2]') val ssc = new Streaming Context val stream = TwitterUtils.createStream(ssc, None, filters) //Input DStream transformation using flatMap val tags = stream.flatMap { status =>SortBy ஐப் பயன்படுத்தி ஹேஷ்டேக்குகள்} // RDD உருமாற்றத்திலிருந்து உரையைப் பெறுங்கள், பின்னர் வரைபடம் tags.countByValue () ஐ வரைபடமாக்குங்கள். . val குறிச்சொற்கள் = டி. இடைவெளிகளில் பிளவு .பில்டர் (_. தொடங்குகிறது ('#')). குறைந்த வழக்குக்கு மாற்றவும் குறிச்சொற்கள். எக்சிஸ்டுகள் {x => உண்மை}} வால் தரவு = ட்வீட்ஸ். (status.getText, sentiment.toString, tagss.toString ())} data.print () // எங்கள் வெளியீட்டை ~ / இல் சேமிக்கிறது. தொடக்க () ssc.awaitTermination ()}}முடிவுகள்:
ட்விட்டர் சென்டிமென்ட் ஸ்ட்ரீமிங் திட்டத்தை இயக்கும் போது கிரகணம் ஐடிஇயில் காட்டப்படும் முடிவுகள் பின்வருமாறு.
படம்: கிரகணம் IDE இல் உணர்வு பகுப்பாய்வு வெளியீடு
ஸ்கிரீன்ஷாட்டில் நாம் காணக்கூடியது போல, ட்வீட்களின் உள்ளடக்கங்களின் உணர்வுக்கு ஏற்ப அனைத்து ட்வீட்களும் நேர்மறை, நடுநிலை மற்றும் எதிர்மறை என வகைப்படுத்தப்படுகின்றன.
ட்வீட்களின் உணர்வுகளின் வெளியீடு கோப்புறைகள் மற்றும் கோப்புகளில் அவை உருவாக்கப்பட்ட நேரத்திற்கு ஏற்ப சேமிக்கப்படும். இந்த வெளியீட்டை உள்ளூர் கோப்பு முறைமை அல்லது எச்.டி.எஃப்.எஸ். வெளியீட்டு அடைவு இதுபோல் தெரிகிறது:
படம்: எங்கள் ‘ட்விட்டர்’ திட்ட கோப்புறையில் உள்ள வெளியீட்டு கோப்புறைகள்
இங்கே, ட்விட்டர் கோப்பகத்திற்குள், ட்விட்டர் பயனர்களின் பயனர்பெயர்களை ஒவ்வொரு ட்வீட்டிற்கான நேர முத்திரையையும் கீழே காட்டப்பட்டுள்ளபடி காணலாம்:
படம்: நேர முத்திரையுடன் ட்விட்டர் பயனர்பெயர்களைக் கொண்ட வெளியீட்டு கோப்பு
இப்போது எங்களுக்கு ட்விட்டர் பயனர்பெயர்கள் மற்றும் நேர முத்திரை கிடைத்துள்ளன, பிரதான கோப்பகத்தில் சேமிக்கப்பட்டுள்ள உணர்வுகள் மற்றும் ட்வீட்களைப் பார்ப்போம். இங்கே, ஒவ்வொரு ட்வீட்டையும் சென்டிமென்ட் எமோஷன் பின்பற்றுகிறது. சேமித்து வைக்கப்பட்டுள்ள இந்த உணர்வு, நிறுவனங்களின் ஏராளமான நுண்ணறிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்ய மேலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
படம்: உணர்வுகளுடன் ட்வீட் கொண்ட வெளியீட்டு கோப்பு
முறுக்கு குறியீடு:
இப்போது, குறிப்பிட்ட ஹேஷ்டேக்குகளுக்கான (தலைப்புகள்) உணர்வுகளைப் பெற எங்கள் குறியீட்டை சிறிது மாற்றுவோம். தற்போது, அமெரிக்காவின் ஜனாதிபதி டொனால்ட் டிரம்ப் செய்தி சேனல்கள் மற்றும் ஆன்லைன் சமூக ஊடகங்களில் பிரபலமாக உள்ளார். முக்கிய வார்த்தையுடன் தொடர்புடைய உணர்வுகளைப் பார்ப்போம் ‘ டிரம்ப் ‘.
படம்: ‘டிரம்ப்’ திறவுச்சொல் மூலம் ட்வீட்களில் சென்டிமென்ட் பகுப்பாய்வு செய்தல்
முன்னோக்கி நகரும்:
எங்கள் சென்டிமென்ட் அனாலிசிஸ் ஆர்ப்பாட்டத்திலிருந்து நாம் பார்த்தது போல, ‘டிரம்ப்’ படத்திற்காக நாங்கள் செய்ததைப் போலவே குறிப்பிட்ட தலைப்புகளின் உணர்வுகளையும் பிரித்தெடுக்க முடியும். இதேபோல், சென்டிமென்ட் அனலிட்டிக்ஸ் உலகெங்கிலும் உள்ள நிறுவனங்களால் நெருக்கடி மேலாண்மை, சேவை சரிசெய்தல் மற்றும் இலக்கு சந்தைப்படுத்தல் ஆகியவற்றில் பயன்படுத்தப்படலாம்.
சென்டிமென்ட் பகுப்பாய்விற்கான ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங்கைப் பயன்படுத்தும் நிறுவனங்கள் பின்வருவனவற்றை அடைய அதே அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தியுள்ளன:
ஜாவாவில் ஒற்றை பரிமாண வரிசை
- வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துகிறது
- போட்டி நன்மைகளைப் பெறுதல்
- வணிக நுண்ணறிவைப் பெறுதல்
- இழந்த பிராண்டிற்கு புத்துயிர் அளித்தல்
இதன் மூலம், இதன் முடிவுக்கு வந்துள்ளோம் தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங் பயிற்சி வலைப்பதிவு. இப்போது, நீங்கள் ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங் என்றால் என்ன என்பதைப் பற்றிய நல்ல புரிதலைப் பெற்றிருக்க வேண்டும். ட்விட்டர் சென்டிமென்ட் அனாலிசிஸ் பயன்பாட்டு வழக்கு, ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங் மற்றும் அப்பாச்சி ஸ்பார்க்கில் நீங்கள் சந்திக்கும் எதிர்கால திட்டங்களில் பணிபுரிய தேவையான நம்பிக்கையை வழங்கும். எந்தவொரு பாடத்தையும் மாஸ்டரிங் செய்வதற்கான பயிற்சி முக்கியமானது, அப்பாச்சி ஸ்பார்க்கில் மேலும் ஆராய இந்த வலைப்பதிவு உங்களிடம் போதுமான ஆர்வத்தை உருவாக்கியுள்ளது என்று நம்புகிறேன்.
தொடங்குவதற்கு எடுரேகாவிலிருந்து பின்வரும் ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங் YouTube டுடோரியலை நாங்கள் பரிந்துரைக்கிறோம்:
தீப்பொறி ஸ்ட்ரீமிங் | ட்விட்டர் உணர்வு பகுப்பாய்வு எடுத்துக்காட்டு | எடுரேகா
ஸ்பார்க் டுடோரியலில் உள்ள இந்த வீடியோ தொடர், நிஜ வாழ்க்கை பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுடன் கூறுகளின் முழுமையான பின்னணியை வழங்குகிறது ட்விட்டர் உணர்வு பகுப்பாய்வு , NBA விளையாட்டு முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு , பூகம்பத்தைக் கண்டறியும் அமைப்பு , விமான தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் திரைப்பட பரிந்துரை அமைப்புகள் . குறியீட்டை இயக்கும் எவருக்கும் அனைத்து வகையான நிபுணத்துவத்தையும் வழங்குவதற்காக நாங்கள் தனிப்பட்ட முறையில் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை வடிவமைத்துள்ளோம்.
எங்களுக்கு ஒரு கேள்வி கிடைத்ததா? கருத்துகள் பிரிவில் இதைக் குறிப்பிடவும், நாங்கள் விரைவில் உங்களைத் தொடர்புகொள்வோம். நீங்கள் ஸ்பார்க்கைக் கற்றுக் கொள்ள விரும்பினால், ஸ்பார்க்கின் களத்தில் ஒரு தொழிலை உருவாக்கி, ரியல் லைஃப் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுடன் RDD, Spark Streaming, SparkSQL, MLlib, GraphX மற்றும் Scala ஐப் பயன்படுத்தி பெரிய அளவிலான தரவு செயலாக்கத்தை செய்ய நிபுணத்துவத்தை உருவாக்க விரும்பினால், எங்கள் ஊடாடும், நேரலை நிகழ்நிலை இங்கே, இது உங்கள் கற்றல் காலம் முழுவதும் உங்களுக்கு வழிகாட்ட 24 * 7 ஆதரவுடன் வருகிறது.