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10. twitteRパッケージ # twitteRパッケージを読み込む library(twitteR) # @a_bicky のツイートを3,200件取得（3,200件がMAX） tweets <- userTimeline("a_bicky", n = 3200) str(tweets[[1]]) # 最初のツイートの情報を出力 出力 Formal class 'status' [package "twitteR"] with 10 slots ..@ text : chr "RではもしかしてNULL文字を取り除くことできない！？ #r" ..@ favorited : logi FALSE ↑ ツイートのテキスト ..@ replyToSN : chr(0) ..@ created : POSIXct[1:1], format: "2010-12-01 14:17:31" ← ツイ

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SlideShareで見つけておもしろかったので内容をざっとまとめてみました. 3 months agoとなっているので結構最近の資料ですね 内容はtwitterでのリアルタイムデータの取り扱い方法について、初期の実装手法 + 問題 + 解決方法 + 将来の実装 + 原則といった感じの順番でそれぞれの項目についてまとめている 始めに: Real Time Dataとは? 超low latency Latencyやスループットが重要 Hadoopなどのhigh-latencyなデータツールは利用せず メイン: Twitterにおける4つのリアルタイムデータの取り扱い手法について 1. Tweets 2. TimeLines 3. Social Graphs 4. Search Indices 1. Tweets 140 charのメッセージ + メタデータで構成されてる クエリとしてはid,