汇总:信息收集工具 -- weblive

　　汇总:信息收集工具 -- weblive

　　固执是什么概念，大概吧，你问我怎么想的，其实我的眼泪都快掉下来了，但我还是说，算了，就这样吧。.

　　----网易云热评

　　环境：Kali202003

　　1.GO环境配置

　　一、下载地址

　　2.解压并配置相关环境

　　打开/etc/profile，添加环境变量 export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin

　　3.使环境变量立即生效，查看版本信息

　　2、如何使用网络直播

　　1 简介

　　webinfo是一个高并发的网站信息获取工具，可用于获取目标子域相关的大量资产，进行生存扫描，获取域名解析的ip，识别CDN，轻量级指纹识别，获取标题

　　

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　　webinfo使用go语言编写，利用golang协程，快速扫描获取网站信息，多平台通用

　　2、下载地址：

　　3.下载到本地：git clone

　　4.进入目录，运行gobuild

　　网络直播

　　去建立weblive.go

　　5.添加目标地址

　　将要扫描的域名保存到url.txt文件中，执行webinfo

　　6.结果放在result文件夹，网站信息保存为Excel表格，没有CDN的真实ip保存在ip.txt文件中

　　百度一下就知道了

　　200

　　182.61.200.7, 182.61.200.6

　　

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　　错误的

　　查询

　　全球领先的软件开发平台GitHub

　　200

　　13.250.177.223

　　错误的

　　Ruby on Rails、GitHub 页面、Bootstrap

　　首页- Go语言中文网- Golang中文社区

　　200

　　59.110.219.94

　　错误的

　　jQuery, Bootstrap, Google AdSense, Marked, Gravatar, Nginx, Font Awesome

　　禁止非法行为，风险自负

　　直观:最全的大数据采集方法分类，你想知道的都在这里

　　写在前面：不要被技术吓到，本文尽量用白话写，致力于为从事大数据运营、咨询规划、需要、想学习的初学者提供知识分享大数据@…@

　　数据采集

的设计几乎完全取决于数据源的特性。数据源毕竟是整个大数据平台储水的上游，数据采集无非是获取水源的管道。

　　1. 大数据环境下的数据处理需求

　　在大数据环境下，数据来源十分丰富，数据类型多样。存储和分析挖掘的数据量巨大，对数据展示的要求高，数据处理的效率和可用性非常重要。（点击阅读大数据处理：大数据处理架构系列之三：如此简单，HADOOP原理解读）

　　2、传统大数据处理方式的不足

　　传统的数据采集来源单一，存储、管理和分析的数据量较小，大部分可以通过关系数据库和并行数据仓库进行处理。

　　3.大数据采集

　　任何一个完整的大数据平台，一般都包括以下流程：（如果你对大数据的生命周期还没有清晰的认识，可以参考不知道什么是大数据？大数据的生命周期自白）

　　数据采集​​-->数据存储-->数据处理-->数据展示（可视化、报表和监控）

　　

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　　大数据生命周期

　　其中，数据采集是所有数据系统不可或缺的。随着大数据越来越受到关注，数据采集的挑战变得尤为突出。我们来看看今天大数据技术在数据采集中使用的方法：

　　1、线下收款：

　　工具：ETL；

　　在数据仓库的语境下，ETL基本上是数据采集的代表，包括数据抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。在转换过程中，需要根据具体的业务场景进行数据管理，如非法数据监控过滤、格式转换和数据规范化、数据替换、数据完整性保证等。

　　2、实时采集：

　　工具：Flume/Kafka；

　　实时采集主要用于考虑流处理的业务场景，例如记录数据源进行的各种操作活动，如网络监控的流量管理、金融应用的存量核算、Web服务器记录的用户访问行为等. 在流处理场景下，数据采集会成为Kafka的消费者，像大坝拦截源源不断的上游数据，然后根据业务场景进行相应的处理（如去重、去噪、中间计算等），以及then 然后写入对应的数据存储。这个过程类似于传统的ETL，但它是一种流式处理方式，而不是一种定时批处理作业。

　　

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　　3、网络采集：

　　工具：爬虫、DPI等；

　　Scribe 是 Facebook 开发的数据（日志）采集

系统。也称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种按照一定规则自动抓取万维网上信息的程序或脚本。支持采集

图片、音频、视频等文件或附件。

　　爬虫

　　除了网络中收录

的内容外，还可以使用 DPI 或 DFI 等带宽管理技术处理网络流量的采集

。

　　4.其他数据采集方式

　　对于企业生产经营数据中的*敏*感*词*、财务数据等保密性要求高的数据，可通过与数据技术服务商合作，采用特定系统接口等相关方式采集数据。比如Octave Cloud Computing的数字化企业BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据安全保密，都做得很好。

　　数据采集​​是挖掘数据价值的第一步。当数据量越来越大时，可以提取更多有用的数据。只要用好数据处理平台，就可以保证数据分析结果的有效性，以数据驱动企业。