基于boost和java平台开发的自动化多采集数据库增量采集框架

　　基于boost和java平台开发的自动化多采集数据库增量采集框架

　　文章句子采集软件软件解析依葫芦画瓢好模仿，软件效果只是结果，目的是实现数据采集、提取，最终实现自动化建立数据库，我们在用软件做自动化建库的时候，需要做大量数据源。然而不断收集的文本是可能被删除或不存在的，即便文本仍然被保留的情况下，自动化建库时，我们都需要对数据进行把关、校验，才能确保数据库里面的数据不被删除或篡改。

　　随着数据量越来越大，手动采集的难度也在加大，可能同一段时间内文件增量也变大，这时就需要进行数据库增量采集，同时还要进行实时更新。“强大”的软件可以一定程度降低采集的难度，把一些影响采集效率的因素逐渐剔除。本人对数据库增量采集也有过一些经验，在此分享一些个人经验，供大家参考。1.利用开源的boost和java平台开发自己的数据库增量采集框架，同时使用boost_http、boost_mutablejs和commons来构建自己的connection。

　　2.同时需要构建异步请求框架，比如异步读取多个文件或者异步自动读取其他connections里面的数据来完成相应操作。3.数据源请求加密，这样在数据采集过程中出现数据被篡改，和有陷阱等情况时，可以及时控制服务重定向至相应的数据源地址。4.工作流构建，要有一个可靠的工作流引擎提供异步任务任务执行控制。5.异步任务，引入事件循环，通过动态规划，利用注解进行指令执行。

　　6.数据库动态增量，这需要用到mutablejs来构建数据库结构框架。7.设计好的数据源服务器配置可以通过python或者pytorch这样的机器学习框架来自动化执行。文章内容从开源框架-基于boost和java平台开发的自动化多采集数据库增量采集框架（源码和其采集的数据库文件分享）-可视化框架maven构建。

　　图片仅为演示样例，谢绝非法用途，请和原作者联系。如果你喜欢这篇文章，想要获取本文大部分源码。我在github已经开源地址，有兴趣可以按照我的方式获取github：。github：，欢迎提问，可私信。