【问题标题】:Geolocating a large number of posts based on IP Addresses. (880,000 rows)根据 IP 地址对大量帖子进行地理定位。 (880,000 行)
【发布时间】:2019-03-23 06:19:26
【问题描述】:

首先我要说的是,我已经用尽了我自己能想到的所有各种选择,并研究了所有可见的死胡同。

我有一个典型的 mysql 论坛数据库,其中包含一个包含大约 880,000 行的 post 表。 post 表包含一个 IP 地址列,我的最终目标是根据每个帖子的地理位置创建一个世界的气泡图。如果我能每月将它们分开,并创建一个过去 8 年在全球发布频率的动画,那就更好了。

因为这是一个个人项目,IP 地理位置的准确性并不重要,所以我不得不排除可以将 IP 批量转换为地理位置的付费 API。我在 stackoverflow 上发现了各种问题,这些问题链接到一个带有 IP 地理位置数据库的网站:https://dev.maxmind.com/geoip/geoip2/geolite2/

我最初的计划是将这个数据库加载到我的论坛服务器上,并利用我在 mysql 方面的经验创建一个新表,其中只有:postid、日期(作为 unix 时间戳)、纬度、经度、城市、国家。然后将此表导出到 R 并生成我可能想要的所有地图和图表。但是,地理位置数据库在两个表中超过 300 万行,而我的死论坛是在一个不允许加载数据的简单共享托管计划上。我尝试了这些问题中的所有解决方案,但没有成功: How to import CSV file to MySQL table access denied for load data infile in MySQL LOAD DATA INFILE within PHPmyadmin PHPMyAdmin saying: The used command is not allowed with this MySQL version

所以我的下一个想法是将我的帖子表中的相关列导出到 .csv 或 .xml,然后将它们上传到我在 iacademy3.oracle.com 的帐户。但是,我在 oracle 方面没有经验,我知道的唯一方法是 Data Workshop 中的 Data Load/Unload UI。 177MB XML 文件上传失败,出现以下错误:

ORA-31011: XML parsing failed ORA-19202: Error occurred in XML processing LPX-00222: error received from SAX callback function


Error loading XML.
Return to application.

34MB .csv 文件两次尝试上传失败,出现此错误:

Failure of Web Server bridge:
No backend server available for connection: timed out after 10 seconds or idempotent set to OFF or method not idempotent.

现在我没有主意了。在逐个帖子的基础上,查看帖子 IP,将其与地理位置数据库进行比较,并获得纬度和经度是一个简单的查询。但是在处理数百万行时,我不知道如何得到最终结果。

任何关于新方法的建议或帮助我的死胡同将不胜感激。

【问题讨论】:

  • 或许您可以在自己的 PC 上安装 MySQL 并在那里加载数据。
  • 您为什么不直接使用rgeolocate 软件包,它可以使用 MaxMind 免费数据库并在一两秒内(字面意思)对这些 IP 进行地理编码,然后将您的纬度/经度对或其他任何东西还给您你还需要吗?我的意思是谷歌搜索“r geolocate ip addresses”将我在#1 和#2 共同创作的包加上我参与过的其他包(需要API 调用)放在较低的位置。 FWIW rgeolocate::maxmind() 也将在几秒钟内完成数百万个 IP。
  • 谢谢。根据我最熟悉的工具,我想我的视野很狭隘。

标签: mysql sql r oracle


【解决方案1】:

我们将生成一些 IP 地址、地理定位并绘制它们:

library(iptools)
library(rgeolocate)
library(tidyverse)

生成一百万个(分布太均匀)随机 IPv4 地址:

ips <- ip_random(1000000)

并且,对它们进行地理定位:

system.time(
  rgeolocate::maxmind(
    ips, "~/Data/GeoLite2-City.mmdb", c("longitude", "latitude")
  ) -> xdf
)
##    user  system elapsed 
##   5.016   0.131   5.217 

1m IPv4 为 5s。 ??

现在由于均匀性,气泡会变得非常小,所以对于这个例子,我们将它们四舍五入:

xdf %>% 
  mutate(
    longitude = (longitude %/% 5) * 5,
    latitude = (latitude %/% 5) * 5
  ) %>%  
  count(longitude, latitude) -> pts

然后,绘制它们:

ggplot(pts) +
  geom_point(
    aes(longitude, latitude, size = n), 
    shape=21, fill = "steelblue", color = "white", stroke=0.25
  ) +
  ggalt::coord_proj("+proj=wintri") +
  ggthemes::theme_map() +
  theme(legend.justification = "center") +
  theme(legend.position = "bottom")

你可以明白我的意思是“太统一”。但是,你有“真正的”IPv4,所以你应该是 gtg。

考虑使用scale_size_area(),但老实说,考虑根本不要在地理地图上绘制 IPv4。我以互联网规模的研究为生,其准确性要求还有很多不足之处。出于这个原因,我很少低于国家/地区级别的归因(我们为“真实”数据付费)。

【讨论】:

  • 所以,关于 R 的事情是我应该在接下来的四个月内全面了解它。从我非常有限的阅读来看,我认为我必须准备好一个数据表。这就是为什么我试图在进入 R 部分之前准备好我的数据。您创建的工具非常棒!我肯定会用它来整理我的地图。
  • ?? 如果有任何问题或者您需要不同的功能或更好的文档,请将问题提交给这两个中的任何一个。
  • 你以前很有帮助,希望你能再次帮助我stackoverflow.com/questions/53194740/…
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