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搭建自己的PHP MVC框架详解

本文详细讲述了搭建自己的PHP MVC框架的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 前言 说到写PHP的MVC框架,大家想到的第一个词--“造轮子”,是的,一个还没有深厚功力的程序员,写出的PHP框架肯定不如那些出自大神们之手、经过时间和各种项目考验的框架。但我还是准备并且这么做了,主要是因为: 认为有关PHP的方方面面都了解了,但自己学习PHP的时间还短,基础并不扎实,很多常用函数的参数还偶尔要查手册,而且对于PHP的一些较新的特性如命名空间、反射等只是简单的看过,并没有能实际应用过。 PHP的知识多且杂,一个普通的项目往住是业务逻辑代码为主,而框架是一个能把这些知识点能融汇在一起的项目。 在自己写一个框架的时候,也会参考一些我使用过的框架如TP/CI/YII等的源码,在自己看源码时也能帮助自己理解框架,更容易接受以后要使用的框架。 所以说,这次造轮子的目的不是为了造轮子而是为了在造轮子的过程中熟悉其工艺,轮子特点,更好的使用轮子。 如果说写一个完整的PHP框架,那需要掌握的PHP知识点非常多,像设计模式、迭代器、事件与钩子等等,还有许多基础知识的灵活应用。我自认为这些还无法完全掌控,所以我的步骤是先自己搭建一个骨架,然后参考借鉴不同的PHP框架的特点,将其慢慢完善。因为工作原因,而且晚上还要补算法、网络等编程基础,PHP框架部分可能只有周末有时间更新,我会在进行框架功能更新之后,使用的知识点,更新博文。 首先放上框架的目前源码:GITHUB/zhenbianshu 或者点击此处本站下载。 框架整体 首先自己一下PHP的MVC框架的工作流程: 简单来说,它以一个入口文件来接受请求,选择路由,处理请求,返回结果。 当然,几句话完的东西实际上要做的工作很多,PHP框架会在每次接受请求时,定义常量,加载配置文件、基础类,根据访问的URL进行逻辑判断,选择对应的(模块)控制器和方法,并且自动加载对应类,处理完请求后,框架会选择并渲染对应的模板文件,以html页面的形式返回响应。在处理逻辑的时候,还要考虑到错误和异常的处理。 1、作为MVC框架,一定要有一个唯一的入口文件来统领全局,所有的访问请求都会首先进入这个入口文件,如我框架根目录的index.php,在里面,我定义了基本文件夹路径,当前环境,并根据当前环境定义错误报告的级别。 2、PHP中加载另外的文件,使用require和include,它们都是将目标文件内容加载到当前文件内,替换掉require或include语句,require是加载进来就执行,而include是加载进来在需要的时候执行,而它们的_once结构都是表示在写多次的时候只执行一次。 3、框架内的配置变量等使用专用的配置文件来保存,这里我仿照了TP里的数组返回法,用了一个compileConf()函数来解析数组,将数组的键定义为常量,值为数组的值。

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Hive 整体介绍

Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。         Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能         综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理         Hive基本功能及概念             database             table             外部表,内部表,分区表         Hive安装             1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改)             2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改)             3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive         Hive基本语法:             1. 创建库:create database dbname             2. 创建表:create table tbname                 Hive操作:             1. Hive 命令行交互式             2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行             3. Beeline 脚本化运行                 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档)                 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本         数据导入:             1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table ..             2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table ..             3. 直接在Hive表目录创建数据         Hive表类型:             1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。             2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。             3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。             4. CTAS建表         HQL             1. 单行操作:array,contain等             2. 聚合操作:(max,count,sum)等             3. 内连接,外连接(左外,右外,全外)             4. 分组聚合 groupby             5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询             6. 子查询:                 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果             7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数                 转换:字符与整形,字符与时间,                 字符串:切割,合并,                 函数:contain,max/min,sum,             8. 复合类型                 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符                 array(value)指定字符分隔符                 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符             9. 窗口分析函数             10. Hive对Json的支持

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