ArchiveSpark 使用教程

ArchiveSpark 使用教程

ArchiveSpark An Apache Spark framework for easy data processing, extraction as well as derivation for web archives and archival collections, developed at Internet Archive. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ArchiveSpark

1. 项目介绍

ArchiveSpark 是一个基于 Apache Spark 的 Java/JVM 库，使用 Scala 编写，旨在简化对网络档案和其他支持的数据集的访问和处理。它最初是为处理网络档案而开发的，但通过其模块化的架构和可定制的数据规范，ArchiveSpark 可以用于任何（档案）数据集。

ArchiveSpark 的主要功能包括：

• 高效访问档案数据
• 通过应用过滤器和工具从原始数据中提取信息
• 将提取的数据存储在更易访问的格式（如 JSON）中
• 反映数据沿袭中的每个派生值

2. 项目快速启动

2.1 安装 Docker

首先，确保你已经安装了 Docker。如果没有安装，可以从 Docker 官网 下载并安装。

2.2 启动 ArchiveSpark 和 Jupyter

使用以下命令启动 ArchiveSpark 和 Jupyter：

docker run -p 8888:8888 helgeho/archivespark-docker

启动后，打开浏览器并访问 http://localhost:8888，你将看到 Jupyter 界面。

2.3 使用 Jupyter 运行示例代码

在 Jupyter 界面中，你可以运行以下示例代码来加载和处理网络档案数据：

import org.archive.webservices.archivespark._
import org.archive.webservices.archivespark.specific.warc._

val records = ArchiveSpark.load(WarcCdxHdfsSpec("hdfs://path/to/cdx", "hdfs://path/to/warc"))
records.show()

3. 应用案例和最佳实践

3.1 数据子集选择和属性提取

ArchiveSpark 可以用于选择数据子集并提取所需属性，例如标题和实体。以下是一个示例代码：

val filteredRecords = records.filter(_.date.before("2020"))
val extractedData = filteredRecords.map(r => (r.title, r.entities))
extractedData.show()

3.2 时间序列数据分析

你可以使用 ArchiveSpark 对过滤后的数据进行时间序列分析：

val temporalData = records.groupBy(_.date.year).count()
temporalData.show()

3.3 生成超链接或知识图谱

ArchiveSpark 还可以用于生成超链接或知识图谱，以便进行下游应用：

val hyperlinks = records.flatMap(_.outlinks)
hyperlinks.show()

4. 典型生态项目

4.1 Apache Spark

ArchiveSpark 基于 Apache Spark，因此你可以利用 Spark 的所有功能来扩展和优化你的数据处理任务。

4.2 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一个交互式计算环境，ArchiveSpark 提供了与 Jupyter 的集成，使得数据探索和分析更加便捷。

4.3 Docker

通过 Docker，你可以轻松部署和运行 ArchiveSpark，无需担心环境配置问题。

通过以上步骤，你可以快速上手并使用 ArchiveSpark 进行高效的数据处理和分析。

ArchiveSpark An Apache Spark framework for easy data processing, extraction as well as derivation for web archives and archival collections, developed at Internet Archive. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ArchiveSpark