Bereits in den den letzten Artikel habe ich mich mit dem Installieren von Elasticsearch und Kibana beschäftigt. Heute will ich mir mal anschauen, wie man Daten in Elasticsearch importieren kann. Ziel ist es das ganze mit Python zu realisieren.
Als Datensatz nehme ich Sensordaten von luftdaten.info. Hier habe ich mir aus dem Archiv die Daten für den SDS011 un den DHT22 Sensor heruntergeladen und entpackt. Das sind in Summe ungefähr 11 GB.
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Für ein kleines Projekt sollte ich in den letzten Tagen ein Mitgliederwesen auf einer Landkarte visualisieren. Ziel war es zu sehen, in welchen Städten wieviele Mitglieder wohnen.
Die daraus entstehende Karte soll in eine bestehende WordPress Instanz eingebunden werden. Also müsste das ganze irgendwie im Browser laufen und am besten mit JavaScript oder PHP realisiert sein.
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Um Daten in ein Kafka Cluster zu übertragen, benötigt man einen Producer. Wie man einen solchen Producer in Python implementiert schauen wir uns in diesem Artikel etwas genauer an.
Im Artikel Docker Microservices – Key-Value Store mit Python und Redis haben wir uns angeschaut, wie man mit Docker eine Microservices Setup realisieren kann. Da so ein Setup auch mehr wie zwei Docker Container enthalten kann, wollen wir uns in diesem Artikel damit beschäftigen, wie man eine Microservices Struktur mithilfe von Docker Compose aufbauen kann.
In meine letzten Artikel habe ich euch gezeigt, wie man mit einem Dockerfile eine Docker Image erstellen kann. Darauf möchte ich diesmal aufbauen und zeigen, wie man eine Docker Image mit einer kleinen Python Flask App erstellt und diesen startet.