汇总:常用的大数据采集工具

　　汇总:常用的大数据采集工具

　　天津网站为了构建高效的采集大数据，关键是要根据采集环境和数据类型选择合适的大数据采集方法和平台下面介绍一些常用的大数据采集平台和工具。

　　1、水槽

　　Flume作为Hadoop的一个组件，是Cloudera专门开发的分布式日志采集系统。尤其是近年来，随着Flume的不断完善，用户在开发过程中的便利性有了很大的提升，Flume现已成为Apache Top项目之一。

　　Flume 提供了从 Console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、Text（文件）、Tail（UNIX Tail）、Syslog、Exec（命令执行）等数据源采集数据的能力。

　　Flume 采用多 Master 方式。为了保证配置数据的一致性，Flume 引入了 ZooKeeper 来保存配置数据。 ZooKeeper 本身保证了配置数据的一致性和高可用性。此外，ZooKeeper 可以在配置数据发生变化时通知 Flume Master 节点。 Flume Master 节点之间使用 Gossip 协议同步数据。

　　Flume对于特殊场景也有很好的自定义扩展能力，所以Flume适用于大部分日常数据采集场景。因为 Flume 是用 JRuby 构建的，所以它依赖于 Java 运行时环境。 Flume 设计为分布式管道架构，可以看作是数据源和目的地之间的代理网络，支持数据路由。

　　Flume 支持设置 Sink 的 Failover 和负载均衡，以保证在一个 Agent 故障时整个系统仍能正常采集数据。 Flume中传输的内容被定义为一个事件，一个事件由Headers（包括元数据，即Meta Data）和Payload组成。

　　Flume 提供 SDK，可以支持自定义开发。 Flume 客户端负责将事件发送到事件源的 Flume 代理。客户端通常与生成数据源的应用程序位于同一进程空间中。常见的 Flume 客户端有 Avro、Log4J、Syslog 和 HTTP Post。

　　2、流利的

　　Fluentd 是另一种开源数据采集架构，如图 1 所示。Fluentd 使用 C/Ruby 开发，使用 JSON 文件来统一日志数据。通过丰富的插件，您可以采集各种系统或应用程序的日志，然后根据用户定义对日志进行分类。使用 Fluentd，跟踪日志文件、过滤它们并将它们转储到 MongoDB 等操作非常容易。 Fluentd 可以将人们从繁琐的日志处理中彻底解放出来。

　　图 1 Fluentd 架构

　　Fluentd 具有多种特性：安装方便、占用空间小、半结构化数据记录、灵活的插件机制、可靠的缓冲、日志转发。 Treasure Data 为本产品提供支持和维护。此外，使用 JSON 统一的数据/日志格式是它的另一个特点。相比 Flume，Fluentd 的配置相对简单。

　　Fluentd 的可扩展性很强，客户可以自定义（Ruby）输入/缓冲区/输出。 Fluentd 存在跨平台问题，不支持 Windows 平台。

　　Fluentd 的 Input/Buffer/Output 与 Flume 的 Source/Channel/Sink 非常相似。 Fluentd 架构如图 2 所示。

　　图 2 Fluentd 架构

　　3、Logstash

　　Logstash 是著名的开源数据栈 ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的 L。因为 Logstash 是用 JRuby 开发的，所以运行时依赖于 JVM。 Logstash的部署架构如图3所示。当然，这只是一个部署选项。

　　图 3 Logstash 部署架构

　　一个典型的Logstash配置如下，包括Input和Filter的Output的设置。

　　复制

　　input {

file {

type =>"Apache-access"

path =>"/var/log/Apache2/other_vhosts_access.log"

}

file {

type =>"pache-error"

path =>"/var/log/Apache2/error.log"

<p>

}

}

filter {

grok {

match => {"message"=>"%(COMBINEDApacheLOG)"}

}

date {

match => {"timestamp"=>"dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"}

}

}

output {

stdout {}

Redis {

host=>"192.168.1.289"

data_type => "list"

key => "Logstash"

}

}</p>

　　几乎在大多数情况下，ELK 同时用作堆栈。如果您的数据系统使用 ElasticSearch，Logstash 是首选。

　　4、楚夸

　　

　　Chukwa 是 Apache 拥有的另一个开源数据采集平台，其知名度远不如其他平台。 Chukwa 建立在 Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce（用 Java 实现）之上，以提供可扩展性和可靠性。它提供了许多模块来支持 Hadoop 集群日志分析。 Chukwa 还提供数据展示、分析和监控。该项目目前处于非活动状态。

　　Chukwa 满足以下需求：

　　(1）灵活、动态可控的数据源。

　　(2）高性能、高度可扩展的存储系统。

　　(3）适用于分析采集的*敏*感*词*数据的架构。

　　Chukwa 架构如图 4 所示。

　　图 4 Chukwa 架构

　　5、抄写员

　　Scribe 是 Facebook 开发的数据（日志）采集系统。其官网多年未维护。 Scribe 为日志的“分布式采集、统一处理”提供了可扩展和容错的解决方案。当中央存储系统的网络或机器出现故障时，Scribe 会将日志转储到本地或其他位置；当中央存储系统恢复时，Scribe 会将转储的日志重新传输到中央存储系统。 Scribe 通常与 HADOOP 结合使用，将日志推送（push）到 HDFS，而 Hadoop 通过 MapReduce 作业进行定期处理。

　　Scribe 架构如图 5 所示。

　　图 5Scribe 架构

　　Scribe的结构比较简单，主要包括Scribe代理、Scribe和存储系统三部分。

　　6、Splunk

　　在商用大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采集、数据存储、数据分析处理、数据呈现能力。 Splunk 是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色。 Splunk 架构如图 6 所示。

　　图 6 Splunk 架构

　　搜索：负责数据的搜索和处理，在搜索过程中提供信息提取功能。

　　Indexer：负责数据的存储和索引。

　　Forwarder：负责数据的采集、清洗、变形、发送到Indexer。

　　Splunk 内置了对 Syslog、TCP/UDP 和 Spooling 的支持。同时，用户可以通过开发 Input 和 Modular Input 来获取特定的数据。 Splunk提供的软件仓库中有很多成熟的数据采集应用，比如AWS、数据库（DBConnect）等，可以很方便的从云端或者数据库中获取数据，输入到Splunk的数据平台进行分析.

　　Search Head和Indexer都支持Cluster配置，即高可用和高扩展，但是Splunk还没有Forwarder的Cluster功能。也就是说，如果一台Forwarder机器发生故障，数据采集将中断，正在运行的数据采集任务无法故障转移到其他Forwarder。

　　7、Scrapy

　　python 的爬虫架构叫做 Scrapy。 Scrapy 是一个使用 Python 语言开发的快速、高级的屏幕抓取和网页抓取框架，用于抓取网站并从页面中提取结构化数据。 Scrapy 用途广泛，可用于数据挖掘、监控和自动化测试。

　　Scrapy 的吸引力在于，它是一种任何人都可以轻松修改以满足其需求的架构。还提供了各种爬虫的基类，如BaseSpider、Sitemap爬虫等。最新版本提供了对Web2.0爬虫的支持。

　　Scrapy的工作原理如图7所示。

　　图7 Scrapy运行原理

　　Scrapy 的整个数据处理流程由 Scrapy 引擎控制。 Scrapy 运行如下：

　　(1）当Scrapy引擎打开一个域名时，爬虫对域名进行处理，让爬虫获取第一个爬取的URL。

　　(2）Scrapy引擎首先从爬虫中获取第一个需要爬取的URL，然后在调度中作为请求调度。

　　(3）Scrapy 引擎从调度器获取要抓取的下一页。

　　(4）调度将下一次爬取的url返回给引擎，引擎通过下载中间件发送给下载器。

　　(5）下载器下载网页时，通过下载器中间件将响应内容发送给Scrapy引擎。

　　(6）Scrapy引擎收到下载器的响应，通过爬虫中间件发送给爬虫处理。

　　(7）爬虫处理响应并返回爬取的物品，然后向Scrapy引擎发送新的请求。

　　(8）Scrapy 引擎将抓取的项目放入项目管道，并向调度程序发送请求。

　　(9）系统重复(2）之后的操作，直到调度器中没有请求，然后断开Scrapy引擎与域的连接。

　　免费的:数据采集-免费实时数据自动采集软件

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　　二、网站复制

　　

　　只要解决网站收录的问题，文案比其他环节更重要网站排名的核心问题是原创的性和合规性文章用户的利益无论你推广什么产品，数据采集都需要解决用户的利益。用户无论是来网站阅读知识还是购买产品，都需要根据网站的数据准确定位和购买产品。针对用户群，分析编写文章的关键词更有利于网站的粘性和网站的质量。

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　　四、网站内部问题

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