4、构建Twitter数据集与HDFS存储入门

构建Twitter数据集与HDFS存储入门

1. 构建Twitter数据集

由于Twitter的服务条款禁止以任何形式重新分发用户生成的数据,我们将使用Python脚本从实时流中收集用户推文来创建数据集。

1.1 Twitter的API

Twitter每天有超过2亿条推文,平台通过四种类型的API提供对这些数据的访问:
- Twitter for Products :用于第三方源链接和与Twitter内容交互。
- REST :以编程方式访问特定用户或站点的内容。
- Search :跨用户或站点时间线的搜索功能。
- Streaming :实时访问Twitter网络上创建的所有内容。

我们将使用Streaming API作为数据源,借助第三方库处理认证和连接管理等事务。

1.2 推文结构

每次调用实时API返回的推文对象是一个序列化的JSON字符串,包含文本消息、属性和元数据,如:
- 唯一标识推文的数字ID
- 推文分享的位置
- 分享推文的用户
- 是否被其他用户转发及转发次数
- 机器检测到的文本语言
- 是否是回复推文及回复的用户和推文ID等

推文结构会不断演变,最新参考可查看:https://dev.twitter.com/docs/platform-objects/tweets

1.3 Twitter凭证 </
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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