一分钟了解互联网数据挖掘流程

发布时间: 2015-10-13 阅读数: 1363

1、爬虫抓取网络数据

真实的数据挖掘项目,一定是从获取数据开始的,除了通过一些渠道购买或者下载专业数据外,常常需要大家自己动手爬互联网数据,这个时候,爬虫就显得格外重要了。

Nutch爬虫的主要作用是从网络上抓取网页数据并建立索引。我们只需指定网站的顶级网址,如taobao.com,爬虫可以自动探测出页面内容里新的网址,从而进一步抓取链接网页数据。nutch支持把抓取的数据转化成文本,如(PDF、WORD、EXCEL、HTML、XML等形式)转换成纯文字字符。

Nutch与Hadoop集成,可以将下载的数据保存到hdfs,用于后续离线分析。使用步骤为:

1、爬虫抓取网络数据

真实的数据挖掘项目,一定是从获取数据开始的,除了通过一些渠道购买或者下载专业数据外,常常需要大家自己动手爬互联网数据,这个时候,爬虫就显得格外重要了。

  • 向hdfs中存入待抓取的网站url


$ hadoop fs -put urldir urldir


注:

第一个urldir为本地文件夹,存放了url数据文件,每行一个url地址

第二个urldir为hdfs的存储路径。

  • 启动nutch,在NUTCH_HONE目录下执行以下命令


$ bin/nutch crawlurldir –dir crawl -depth 3 –topN 10


命令成功执行后,会在hdfs中生成crawl目录。

2、MapReduce预处理数据

对于下载的原始文本文档,无法直接进行处理,需要对文本内容进行预处理,包括文档切分、文本分词、去停用词(包括标点、数字、单字和其它一些无意义的词)、文本特征提取、词频统计、文本向量化等操作。

常用的文本预处理算法是TF-IDF,其主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来做分类。

  • 输入原始文本内容:

Againit seems that cocoa delivered……

  • 执行TF-IDF预处理:


hadoop jar $JAR SparseVectorsFromSequenceFiles……


  • 输出文本向量:

9219:0.246 453:0.098 10322:0.21 11947:0.272 ……

每一列是词及其权重,使用冒号分隔,例如“9219:0.246”表示编号为9219的词,对应原始单词为“Again”,其权重值为0.246。

3、Mahout数据挖掘

预处理后的数据就可以用来做数据挖掘。Mahout是一个很强大的数据挖掘工具,是分布式机器学习算法的集合,包括:协同过滤、分类、聚类等。

以LDA算法为例,它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。它是一种无监督学习算法,在训练时不需要手工标注主题,需要的仅仅是指定主题的数量K。此外LDA的另一个优点则是,对于每一个主题均可找出一些词语来描述它。

  • 输入预处理后的数据:

9219:0.246 453:0.098 ……

  • 执行LDA挖掘算法:


mahout cvb –k 20……


  • 输出挖掘结果:

topic1 {computer,technology,system,internet,machine}

topic2 {play,film,movie,star,director,production,stage}

我们可以获知用户的偏好是哪些主题,这些主题是由一些关键词组成。

4、Sqoop导出到关系数据库

在某些场景下,需要把数据挖掘的结果导出到关系数据库,用于及时响应外部应用查询。

sqoop是一个用来把hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL ,Oracle 等)中的数据导入到hadoop的hdfs中,也可以将hdfs的数据导出到关系型数据库中:

sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/zxtest –username root–password root –table result_test –export-dir /user/mr/lda/out


export操作实现把hdfs目录/user/mr/lda/out下数据导出到mysql的result_test表。

 

本文转载自51CTO转载请注明本文原链接http://developer.51cto.com/art/201510/493526.htm

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