不同系统间数据交换要通过 api 不能直接数据库访问
很多大数据开发提供数据给外部系统直接给表结构,这是不好的方式。在不同系统间进行数据交换时,通过API(应用程序编程接口)而非直接访问数据库是现代系统集成的一种最佳实践。
目录
- 为什么要通过API进行数据交换
- 如何通过API进行数据交换
- 实现步骤
- 使用Flask构建RESTful API
- 安装Flask
- API代码示例
- 启动API服务器
- 使用Spring Boot构建RESTful API
- 创建Spring Boot项目并添加依赖
- 创建API控制器
- 创建数据实体和仓库
- 启动Spring Boot应用
- 将大数据平台的数据提供给外部系统
- 使用PySpark读取数据
- 将PySpark数据集成到Flask API
- 总结
为什么要通过API进行数据交换
-
安全性:
- 控制访问:API可以通过认证和授权机制来控制谁可以访问数据。
- 隔离系统:通过API访问数据可以隔离不同系统,减少一个系统的漏洞或故障对其他系统的影响。
-
数据一致性:
- 统一接口:API提供了统一的数据访问接口,可以确保数据的一致性和完整性。
- 减少重复:通过API避免了在多个地方实现相同的数据逻辑,从而减少了重复代码和潜在的错误。
-
维护性和扩展性:
- 模块化设计:API使得系统更加模块化,便于维护和扩展。
- 易于升级:通过API可以更容易地进行系统的升级和更新,而不影响其他系统。
-
日志和监控:
- 跟踪访问记录:API可以记录所有的请求和响应,便于监控和审计。
- 性能监控:通过API可以更容易地监控系统性能,发现和解决瓶颈问题。
如何通过API进行数据交换
-
RESTful API:
- 定义资源:每个API端点代表一个资源,如用户、订单等。
- 使用HTTP方法:GET、POST、PUT、DELETE等方法对应于读取、创建、更新、删除操作。
-
SOAP API:
- 使用XML:SOAP(简单对象访问协议)使用XML格式来定义消息结构。
- 更严格的标准:SOAP提供了更严格的协议和标准,适用于需要高安全性和事务处理的场景。
-
GraphQL:
- 灵活查询:允许客户端指定需要的数据结构,减少数据传输量。
- 单个端点:通过单个端点提供数据查询和操作,简化接口管理。
-
消息队列:
- 异步通信:使用消息队列(如RabbitMQ、Kafka)可以实现系统间的异步数据传输。
- 解耦系统:通过消息队列可以解耦生产者和消费者,提升系统的扩展性和可靠性。
实现步骤
-
需求分析:
- 确定需要交换的数据和操作,设计API接口和数据模型。
-
API设计:
- 选择合适的API风格(RESTful、SOAP、GraphQL等)。
- 定义API端点、请求方法、参数和响应格式。
-
安全机制:
- 实现认证(如OAuth、JWT)和授权机制。
- 确保数据传输的安全性(如HTTPS)。
-
开发和测试:
- 开发API,并进行单元测试和集成测试。
- 使用工具(如Postman、Swagger)进行测试和文档编写。
-
部署和监控:
- 部署API服务,并设置日志和监控系统。
- 定期检查和优化API性能和安全性。
通过API进行数据交换不仅提高了系统的安全性和维护性,还增强了系统的扩展能力和灵活性,是现代系统架构设计中的重要实践。
其实开发接口 也不难,以下是一些代码示例和步骤,展示如何使用不同技术栈实现API,并将大数据平台的数据提供给外部系统。
使用Flask构建RESTful API
安装Flask
pip install Flask
API代码示例
from flask import Flask, request, jsonify
import pandas as pd
import jsonapp = Flask(__name__)# 示例数据,实际情况中应从大数据平台读取数据
data = {'id': [1, 2, 3],'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'score': [85, 90, 78]
}df = pd.DataFrame(data)@app.route('/api/data', methods=['GET'])
def get_data():result = df.to_dict(orient='records')return jsonify(result)@app.route('/api/data/<int:id>', methods=['GET'])
def get_data_by_id(id):result = df[df['id'] == id].to_dict(orient='records')if not result:return jsonify({'error': 'Data not found'}), 404return jsonify(result[0])@app.route('/api/data', methods=['POST'])
def add_data():new_data = request.jsondf.append(new_data, ignore_index=True)return jsonify({'message': 'Data added successfully'}), 201if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)
启动API服务器
python app.py
使用Spring Boot构建RESTful API
创建Spring Boot项目并添加依赖
在pom.xml
文件中添加以下依赖:
<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.h2database</groupId><artifactId>h2</artifactId><scope>runtime</scope></dependency>
</dependencies>
创建API控制器
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;import java.util.List;
import java.util.Optional;@RestController
@RequestMapping("/api/data")
public class DataController {@Autowiredprivate DataRepository dataRepository;@GetMappingpublic List<Data> getAllData() {return dataRepository.findAll();}@GetMapping("/{id}")public Data getDataById(@PathVariable Long id) {Optional<Data> data = dataRepository.findById(id);if (data.isPresent()) {return data.get();} else {throw new ResourceNotFoundException("Data not found with id " + id);}}@PostMappingpublic Data addData(@RequestBody Data data) {return dataRepository.save(data);}
}
创建数据实体和仓库
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.GenerationType;
import javax.persistence.Id;@Entity
public class Data {@Id@GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)private Long id;private String name;private int score;// getters and setters
}
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;public interface DataRepository extends JpaRepository<Data, Long> {
}
启动Spring Boot应用
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
public class Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class, args);}
}
将大数据平台的数据提供给外部系统
假设数据存储在Hadoop HDFS中,我们可以使用PySpark读取数据并通过API提供给外部系统。
使用PySpark读取数据
from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession.builder \.appName("Data API") \.getOrCreate()# 读取HDFS中的数据
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)# 将数据转换为Pandas DataFrame以便使用Flask
pandas_df = df.toPandas()
将PySpark数据集成到Flask API
from flask import Flask, request, jsonify
import pandas as pd
import json
from pyspark.sql import SparkSessionapp = Flask(__name__)# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder \.appName("Data API") \.getOrCreate()# 读取HDFS中的数据
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)
pandas_df = df.toPandas()@app.route('/api/data', methods=['GET'])
def get_data():result = pandas_df.to_dict(orient='records')return jsonify(result)@app.route('/api/data/<int:id>', methods=['GET'])
def get_data_by_id(id):result = pandas_df[pandas_df['id'] == id].to_dict(orient='records')if not result:return jsonify({'error': 'Data not found'}), 404return jsonify(result[0])if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)
总结
通过构建API,可以安全、有效地将大数据平台的数据提供给外部系统。无论是使用Flask还是Spring Boot,都可以实现RESTful API的构建。同时,结合大数据平台的读取能力(如Hadoop HDFS和PySpark),可以轻松实现数据的获取和提供。
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目录 1、web56 2、web57 3、web58 1、web56 命令执行,需要严格的过滤 新增过滤数字,只能采用上一题临时文件上传的方法: <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><…...
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实现桌面动态壁纸(二)
目录 前言 一、关于 WorkerW 工作区窗口 二、关于窗口关系 2.1 窗口以及窗口隶属关系 2.2 桌面管理层窗口组分简析 2.3 厘清两个概念的区别 2.4 关于设置父窗口 三、编写代码以供在 Vista 上实现 3.1 方法二:子类化并自绘窗口背景 四、初步分析桌面管理层…...
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免杀笔记 ----> DLL注入
这段时间我们暂时没什么事情干的话我们就继续更新我们的免杀笔记力!!! :今天我们讲DLL注入 目录 1.DLL注入 2.直接加载DLL? 3.远程线程注入 获取Handle 远程申请内存空间 将我们的CS的DLL加载入内存 创建远程线…...
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入门机器视觉的正确打开方式——徒手撸一个python+opencv实现的机器视觉简易调试工具(下)
目录 1.引言2.框架思路3.图像处理流程化的实现3.1如何解析图像流程数据结构3.2 使用networkx网络图库3.3 python实现 4.结论5.python源码PS.扩展阅读ps1.六自由度机器人相关文章资源ps2.四轴机器相关文章资源ps3.移动小车相关文章资源 1.引言 在当今AI时代,关于视觉…...
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利用YOLOv8识别自定义模型
一、背景介绍 最近项目需要识别自定义物品,于是学习利用YOLOv8算法,实现物品识别。由于物体类别不再常规模型中,因此需要自己训练相应的模型,特此记录模型训练的过程。 二、训练模型的步骤 1.拍照获取训练图片(训练图…...
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探索区块链:颠覆性技术的崛起
目录 一、引言 二、区块链技术概述 三、区块链应用场景 四、区块链面临的挑战 五、区块链的未来展望 六、结语 一、引言 在数字化浪潮的推动下,区块链技术以其独特的去中心化、透明性和不可篡改性等特性,正在逐步改变我们的生活。从金融领域到供应…...
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【C++】 解决 C++ 语言报错:Memory Leak
文章目录 引言 内存泄漏(Memory Leak)是 C 编程中常见且严重的内存管理问题之一。当程序分配了内存而没有正确释放,导致内存无法被重新利用时,就会发生内存泄漏。这种错误会导致程序占用越来越多的内存,最终可能导致系…...
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AI苦工卷向高学历
美国人马特拥有通信博士学位,他最近喜提一份自由职业:成为Scale AI公司的一员,在家训练AI模型。“通信博士”“训练AI模型”,马特是不是成了一名光荣的AI程序员?事实并非如此。马特的工作很无聊:他在Scale AI的系统中“接活”,以用户的角度浏览AI模型给用户的各种回复,判…...
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新时代硬汉之争!全面对比解析深蓝G318与方程豹豹5
即便日常被困于钢筋混凝土的钢铁丛林,但谁又没有一颗向往诗和远方的心呢?尤其是随着新能源车的崛起,在户外带电,能让生活品质更上一个台阶。当然,诗和远方固然重要,日常的柴米油盐也同样重要,选车时,咱们在关注户外通过能力的同时,也得关注日常用车的体验。今天的对比…...
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【Linux 网络编程】网络的基础知识详解!
文章目录 1. 计算机网络背景2. 认识 "协议"3. 协议分层 1. 计算机网络背景 网络互联: 多台计算机连接在一起, 完成数据共享; 🍎局域网(LAN----Local Area Network): 计算机数量更多了, 通过交换机和路由器连接。 🍎 广…...
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python -【五】数据容器
数据容器 一、列表 列表的循环 name_list [张三, 李四, 王五] print(f类型是:{type(name_list)})# while 遍历列表 count 0 while count < len(name_list):print(fwhile 下标为[{count}] 的内容是[{name_list[count]}])count 1# for 循环 for name in name…...
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【C++】模拟实现string类
🦄个人主页:修修修也 🎏所属专栏:C ⚙️操作环境:Visual Studio 2022 目录 一.了解项目功能 二.逐步实现项目功能模块及其逻辑详解 🎏构建成员变量 🎏实现string类默认成员函数 📌构造函数 📌析构函数…...
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Hono 框架使用经验谈
Hono🔥是一个小型、快速并开源的 Serverless Web 框架,用 TypeScript 写就。它适用于任何JavaScript运行时:Cloudflare Workers,Fastly ComputeEdge,Deno,Bun,Vercel,Netlify&#x…...