現今，我們生活在一個數據爆炸的時代。數據呈指數級別增長，而深度學習、機器學習等人工智能技術的發展又要求大量數據支持。這就需要處理這些海量數據的工具和技術，而Hadoop就是其中一種。而PHP作為一種流行的Web編程語言，也在數據處理與可視化方面扮演越來越重要的角色。

Hadoop是一個開放源代碼的、可擴展的、基于Java編程語言的分布式系統，可以存儲并處理大型數據集。它的一個重要組成部分是Hadoop分布式文件系統（HDFS），它在多個服務器之間分布數據，使得數據可以更有效地存儲、管理和處理。以一個典型的數據處理需求為例：假設我們要處理一個數百 gigabytes 的網站訪問記錄，其中包括了訪問時間、用戶 IP、瀏覽器類型、被訪問的網頁等信息。使用Hadoop我們可以將這些數據分散在多個服務器上，再通過MapReduce進行計算或查詢。

public class AccessLogMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text url = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] splits = value.toString().split(" ");
if (splits.length >6) {
url.set(splits[6]);
context.write(url, one);
}
}
}

在Hadoop中，Map函數將輸入數據轉化為中間結果，Reducte函數將中間結果再轉化為最終結果。上面的代碼是一個簡單的Mapper函數，它將一個日志文件中的網頁請求 URL 提取出來并輸出，并使用了MapReduce模型的中間結果數據類型。通過這個Mapper函數，我們可以計算每個網頁被訪問的次數以及比例等相關任務。

在與PHP的結合方面，我們可以使用PHP來編寫一個可以與Hadoop通信的Web UI，并且將Hadoop處理后的數據進行可視化。一個常見的做法是使用Hadoop將數據進行處理后，再將數據以JSON格式緩存在Redis、Memcache等服務器中，使用PHP從緩存中讀取數據并使用JS（如D3.js）進行展示。

public function getJobOutput(string $hdfsPath) {
// create a Hadoop TFS instance
$tfs = new Tfs\FileSystem(
$options['webhdfs_url'],
$options['username']
);
// read the Hadoop output into PHP
$stream = $tfs->open($hdfsPath);
$json = stream_get_contents($stream);
$tfs->close($stream);
// return the JSON output as a PHP array
return json_decode($json, true);
}

上面的PHP代碼演示了如何從Hadoop的HDFS中讀取數據。通過PHP中的“WebHDFS”模塊，我們可以與Hadoop進行交互，獲取HDFS上的文件并讀取其中的內容。在這里，我們將Hadoop輸出的JSON從HDFS下載到了本地，并通過json_decode將其轉化成PHP中的數組，以方便后續的處理與展示。

在使用Hadoop和PHP進行數據處理與展示方面，還有很多其他的技術和工具。比如，我們可以使用Hive (Hadoop SQL-like查詢工具) 來查詢結構化數據并將結果保存在Hadoop或RDBMS中；也可以使用Flume來實現實時日志收集并將數據推送到Kafka或Hadoop之中。在這些大數據相關的技術和工具中，Hadoop和PHP的結合，提供了一種務實而高效的數據處理、分析和展示方案。