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在我们的 20 个使用开源提升生产力的系列的第十篇文章中,使用 Rainbow Stream 跟上你的 Twitter 流而无需离开终端。
今天,我会试着让你感受下关于 Twitter 的简单 情感分析,判断这个 Twitter 是正能量、负能量还是中性的。这不会像专业人士所用的那么复杂,但至少,它会让你知道挖掘观念的想法。
使用 Python 和 Tweepy 库使得创建一个 Twitter 机器人来接管你的所有的推特变得非常简单。
KSQL 是 Apache Kafka 中的开源的流式 SQL 引擎。它可以让你在 Kafka 主题topic上,使用一个简单的并且是交互式的 SQL 接口,很容易地做一些复杂的流处理。
学习使用 R 的 twitteR 和 leaflet 包, 你就可以把任何话题的推文定位画在地图上。
在 Twitter 上分享的链接可以永久保存,用户不用担心。
在这篇基础设施系列文章中,我主要聚焦于 Twitter 的一些关键设施和组件。我也会写一些我们在系统的扩展性、可靠性、效率方面的做过的改进,例如我们基础设施的历史,遇到过的挑战,学到的教训,做过的升级,以及我们现在前进的方向等等。