python连接hbase

A. 什么叫爬虫技术有什么作用

爬虫技术

爬虫主要针对与网络网页，又称网络爬虫、网络蜘蛛，可以自动化浏览网络中的信息，或者说是一种网络机器人。它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。它们可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以便程序做下一步的处理。

爬虫技术步骤

我们绝大多数人每天都使用网络 - 用于新闻，购物，社交以及您可以想象的任何类型的活动。但是，当从网络上获取数据用于分析或研究目的时，则需要以更技术性的方式查看Web内容 - 将其拆分为由其组成的构建块，然后将它们重新组合为结构化的，机器可读数据集。通常文本Web内容转换为数据分为以下三个基本步骤 ：

爬虫：

Web爬虫是一种自动访问网页的脚本或机器人，其作用是从网页抓取原始数据 -最终用户在屏幕上看到的各种元素（字符、图片）。 其工作就像是在网页上进行ctrl + a（全选内容），ctrl + c（复制内容），ctrl + v（粘贴内容）按钮的机器人（当然实质上不是那么简单）。

通常情况下，爬虫不会停留在一个网页上，而是根据某些预定逻辑在停止之前抓取一系列网址 。 例如，它可能会跟踪它找到的每个链接，然后抓取该网站。当然在这个过程中，需要优先考虑您抓取的网站数量，以及您可以投入到任务中的资源量（存储，处理，带宽等）。

解析：

解析意味着从数据集或文本块中提取相关信息组件，以便以后可以容易地访问它们并将其用于其他操作。要将网页转换为实际上对研究或分析有用的数据，我们需要以一种使数据易于根据定义的参数集进行搜索，分类和服务的方式进行解析。

存储和检索：

最后，在获得所需的数据并将其分解为有用的组件之后，通过可扩展的方法来将所有提取和解析的数据存储在数据库或集群中，然后创建一个允许用户可及时查找相关数据集或提取的功能。

爬虫技术有什么用

1、网络数据采集

利用爬虫自动采集互联网中的信息（图片、文字、链接等），采集回来后进行相应的储存与处理。并按照一定的规则和筛选标准进行数据归类形成数据库文件的一个过程。但在这个过程中，首先需要明确要采集的信息是什么，当你将采集的条件收集得足够精确时，采集的内容就越接近你想要的。

2、大数据分析

大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，通过爬虫技术可以获得等多的数据源。在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的网站获得，也可以从某些文献或内部资料中获得，但从这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求，此时就可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取需要的数据内容，并将这些数据内容作为数据源，从而进行更深层次的数据分析。

3、网页分析

通过对网页数据进行爬虫采集，在获得网站访问量、客户着陆页、网页关键词权重等基本数据的情况下，分析网页数据，从中发现访客访问网站的规律和特点，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动和运营中可能存在的问题和机遇，并为进一步修正或重新制定策略提供依据。

B. 大数据和python有关系吗

什么是大数据?无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
为什么说Python大数据？
大数据涉及数据挖掘以及数据处理，而Python是数据最佳注解，这就是Python和大数据的联系。
数据挖掘无疑是很多公司或者个人的首选，毕竟大部分公司都没有生产数据的能力，所以只能依靠数据挖掘。而网络爬虫是Python传统强势领域，拥有爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具beautifulsoup、XML解析器lxml等。
Python由于能够很好地支持协程操作，基于此发展起来很多并发库，比如说Gevent、Eventlet等框架，有了对高并发的支持，网络爬虫才是真正达到大数据规模。
数据处理，有了数据之后我们还需要进行处理，才可以找到适合自己的数据。在数据处理方面，Python也是数据科学家最喜欢的语言之一，这是因为Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接应用，更加省事。
也正因为种种原因，让Python语言成为很多公司处理大数据的首选。

C. hbase wal 是同步的吗

hbase wal 是同步的。

HBase的数据文件都存储在HDFS上，格式主要有两种：HFile:HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进虚扒制文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级的包装，即StoreFile底层就是HFile。

其中数据文件枯晌位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。当其为前者时，直接指定即可，也可以加前缀file:///而当差败昌其伟后者时，必须明确指明hdfs的路径，例如hdfs://mymaster:9000/path。

访问接口：

1. Native Java API，最常规和高效的访问方式，适合Hadoop MapRece Job并行批处理HBase表数据。

2. HBase Shell，HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用。

3. Thrift Gateway，利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多种语言，适合其他异构系统在线访问HBase表数据。

4. REST Gateway，支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制。

5. Pig，可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapRece Job来处理HBase表数据，适合做数据统计。

D. 如何自学成为数据分析师

数据分析师的基本工作流程：

1.定义问题

确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。

2.数据获取

数据获取的方式有很多种：

一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。

二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。

三是通过Python编写网页爬虫。

3.数据预处理

对残缺、重复等异常数据进行清洗。

4.数据分析与建模

这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。

5.数据可视化和分析报告撰写

学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。

数据分析入门需要掌握的技能有：

1. SQL（数据库）：

怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。

2. excel

分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。

熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。

3.Python或者R的基础：

必备项，也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。

4.学习一个可视化工具

如果你想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20%，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。