采访者: 例如，有100,000个网站，有什么方法可以快速采集数据吗？
　　
　　一位网友昨天说，他最近采访了几家公司，并多次问了一个问题，每次回答都不是很好.
　　采访者: 例如，有100,000个网站需要采集，您必须采用什么方法快速获取数据？
　　要很好地回答这个问题，实际上，您需要具有足够的知识和足够的技术储备.
　　最近，我们每周也在招聘和面试十几个人，只有一两个人适合. 他们中的大多数人都与此网民处于同一状况，他们缺乏整体思维，即使是那些拥有三四年工作经验的老司机. 他们具有解决特定问题的强大能力，但是很少站在新的层次上逐点思考问题.
<p>采集的覆盖范围为100,000 网站，已经比大多数专业民意监测公司的数据采集大. 为了满足访问者提到的采集的要求，我们需要全面考虑网站从采集到数据存储的各个方面，并提出适当的计划，以达到节省成本和提高工作效率的目的. 查看全部

　　网络数据的商业价值和采集方法
　　数据采集是大数据剖析的前提和必要条件，在整个数据借助过程中占有重要的地位，数据采集方式分为三种：系统日志采集方法、网络数据采集方法和其他数据采集方法，随着Web2.0的发展，整个Web系统覆盖了大量得价值化数据，目前Web系统的数据采集通常是通过网路爬虫来实现的，本文将对网路数据和网路爬虫进行系统的描述。
　　什么是网路数据
　　网络数据，是指非传统数据源，例如通过抓取搜索引擎获得的不同方式的数据。网络数据也可以是从数据聚合商或搜索引擎网站购买的数据，用于改善目标营销。这种类型的数据可以是结构化的，也可以是非结构化的（更有可能的），可以由网路链接，文本数据，数据表，图像，视频等组成。
　　网络构成了现今提供给我们的大部分数据，根据许多研究可知，非结构化数据抢占了其中的80％。尽管这种方式的数据较早被忽视了，但是竞争激化以及须要更多数据的需求促使必须使用尽可能多的数据源。
　　网络数据可以拿来干哪些
　　互联网拥有数十亿页的数据，网络数据作为潜在的数据来源，对于行业的战略性业务发展来说拥有巨大的借助潜力。
　　如何搜集网路数据
　　目前网路数据采集有两种方式：一种是API，另一种是网路爬虫法。API又叫应用程序插口，是网站的管理者为了使用者便捷，编写的一种程序插口。目前主流的社交媒体平台如新浪微博、百度贴吧以及Facebook等均提供API服务，可以在其官网开放平台上获取相关DEMO。但是API技术虽然受限于平台开发者，为了减少网站（平台）的负荷，一般平台均会对每晚插口调用上限做限制，这给我们带来极大的不便利。为此我们一般采用第二种形式——网络爬虫。
　　利用爬虫技术采集网络数据
　　网络爬虫是指根据一定的规则手动地抓取万维网信息的程序或则脚本。该方式可以将非结构化数据从网页中抽取下来，将其储存为统一的本地数据文件，并以结构化的形式储存。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以手动关联。
　　在互联网时代，网络爬虫主要是为搜索引擎提供最全面和最新的数据。在大数据时代，网络爬虫更是从互联网上采集数据的有利工具。
　　网络爬虫原理
　　网络爬虫是一种根据一定的规则，自动地抓取网路信息的程序或则脚本。网络爬虫可以手动采集所有其才能访问到的页面内容，为搜索引擎和大数据剖析提供数据来源。从功能上来讲，爬虫通常有网路数据采集、处理和储存3部份功能。
　　网络爬虫采集
　　网络爬虫通过定义采集字段对网页中的文本信息、图片信息等进行爬取。并且在网页中还收录一些超链接信息，网络爬虫系统正是通过网页中的超链接信息不断获得网路上的其他网页。网络爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，爬虫将网页中所须要提取的资源进行提取并保存，同时提取出网站中存在的其他网站链接，经过发送恳求，接收网站响应以及再度解析页面，再将网页中所需资源进行提取……以此类推，通过网页爬虫便可将搜索引擎上的相关数据完全爬取下来。
　　数据处理
　　数据处理是对数据（包括数值的和非数值的）进行剖析和加工的技术过程。网络爬虫爬取的初始数据是须要“清洗”的，在数据处理步骤，对各类原创数据的剖析、整理、计算、编辑等的加工和处理，从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推论出有价值、有意义的数据。
　　数据中心
　　所谓的数据中心也就是数据存储，是指在获得所需的数据并将其分解为有用的组件以后，通过可扩充的方式来将所有提取和解析的数据储存在数据库或集群中，然后创建一个容许用户可及时查找相关数据集或提取的功能。
　　网络爬虫工作流程
　　将这种URL倒入待抓取URL队列。
　　从待抓取URL队列中取出待抓取URL，解析DNS，得到主机的IP地址，并将URL对应的网页下载出来，存储到已下载网页库中。此外，将这种URL放进已抓取URL队列。
　　分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将这种URL倒入待抓取URL队列，从而步入下一个循环。
　　网络数据的商业价值和采集方法. 中琛魔方大数据平台()表示网路大数据的规模和复杂性的快速下降对现有IT体系结构的处理和估算能力提出了挑战。根据IDC发布的研究报告，预计到2020年，网络大数据量将达到35 ZB，网络大数据将成为工业数字化和信息化的重要推动力。 查看全部

　　ò浅谈youtube浏览量算法
　　也就是说，即使我们默认那个方式（后面我们会解读那个方式基本不可行或则油管认可度太低）可行，也难以刷出评论。
　　现在来看下各团最多的访问 TT 16000W访问 下面22 W评论 血汗泪 14000W访问 16W评论 boombayah 12000W访问 16W 评论
　　再看下高手GD 的fantastic baby 2.8E 15W评论 GEE1.86E 51W评论 call me baby 1.2E 15W评论
　　好了好了，下面开始步入正文，
　　前方高能，我们用一个可以挺入门的比喻来讲解这个事情，那就是油管的服务器如同是饭店，我们如同是老饕。
　　经过我一天的研究，我并没有发觉youtube用的哪些算法。（好吧，我承认我就是个渣渣TT) 油管爹并没有向外公布具体算法的论文。但是我们从15年油管算法的更新可以管中窥豹，由我这个外行人，给你们先讲解一下这种规则。
　　首先在油管官方公布算法前，我们无从得悉具体的算法程序，却可以晓得影响算法的变量。感谢ResysChina的youtube推荐算法译文，我们晓得了youtube15年改版后，油管将访问逗留，会话开始会话结束这个概念引入了估算方式。在这个规则下，只是单纯的点开页面仍然刷新其实是行不通的，所以我们之前熟悉的Chrome插件应运而生。简单来说，youtube这个饭店算你去没去喝过饭，不看你下没下单，而是看你喝了多久，你要喝到一定时间才算喝一次。
　　其次是ID和IP的问题，除了要看完整个MV才会算一次成功访问外，同一个ID短时间内多次访问一个视频肯定也肯定是无效的，我看见一些帖吧里的讲解说可以删掉浏览记录，我对这个做法的科学性是太怀疑的，这如同你去饭店喝水，写了一份订单，点了三个菜，然后这个订单是一式两份，你一份面点师一份，删除自己浏览器的cookies记录就好似在自己的订单上划去一个菜一样。
　　油管的历史记录，其实是从服务器日志上再生成的反馈信息，类似于你从饭店领到的支票，认为更改油管的历史记录才能反向更改服务器日志，就像把发票撕了，就可以喝霸王餐一样的理论，那肯定是不可能的。
　　有朋友肯定想问：那旅客的流量或则我自己再申请新ID如何算，这里要讲一下旅客的流量，油管也是记录的，不过油管的旅客ID，是由IP生成的，从而跟IP相关的。
　　总之总算提到了故事的关键，访问者的IP地址
　　IP地址是哪些，其实是互联网分配给你笔记本的虚拟地址，这样当你要接入以太网时，是有一个具体的地址可以收发快件的。油管的服务器（server）必须按照你惟一确定的地址来讲包裹发送到的你的笔记本。
　　所以假如你要从理论上刷出50W的浏览量，你必须在完整浏览视频后进行IP地址切换，如果你会比较简单的程序编撰，你能写出一个手动填写代理IP的代理服务器，但是问题是去那里找现成的免费IP地址呢，现在比较可行的办法是搜索即时的代理IP。但是为了避免大量采集，现在的代理IP都用图片。。。所以，总而言之就是很麻烦。我暂时还没摸索出可行的办法，另外不仅切换IP还要定时处理cookies.
　　所以IP切换是件很麻烦的事情，个人认为现今摸索下来比较可行的反而是用VPN，因为他会随机给你分配新的IP地址，只要设计好定点重连就行了。另外一个是手机刷，因为蜂窝4G网每次用数据联接就会重新分配IP地址。但是这些技巧。。自己人工测一台笔记本三天顶多刷120-150次，因为时间不匹配，我个人通常设置一个timeslot为10分钟。
　　然后讲完基础以后，我们当然不难发觉，youtube在浏览量方面的算法指标虽然是一个综合了了 账户 cookie和 IP地址的综合算法，我个人使用了四个视频做了实验，一个是0浏览量的，一个是20+浏览量，一个是上百浏览量，最后一个是两千浏览量的视频
　　然而实验结果相当不稳定，同样量级内的标准热阻显著随着时间的不同而在发生变化。即象我这些水平的玩家永远搞不清楚某个量级内究竟是哪几个热阻在作为标准，更搞不清楚热阻间的权重关系。
　　更重要的是，即使我们能在几千以内的样本中破解算法，几千的浏览量跟几千万的浏览量相比仍然是小样本，在更大的样本中，更复杂的浏览量审查制度因为变量不可控，我根本无法控制什么浏览量是估算在内，而什么没有。
　　所以这篇文章的推论是，我实名反对，电脑天才三天可以刷50W浏览量的说法。但是，不得不承认，如果粉丝每晚都开着笔记本把歌曲放进播放列表里重复播放，这些浏览量是不可能被算作一次的，那么肯定都会有重复记入浏览量的有效播放次数。
　　随着信息时代的不断进步，防弹跟twice的油管记录被新团打破是一个必然的趋势。五年前，我想要看我喜欢的mv我只能回去打开笔记本，而现在，无论我是下班还是念书，只要我想，我可以从手机移动端，和平板笔记本端任意的联接到youtube。这种技术带来的变化决定了从未来的趋势来看，销量的存在感会继续增加，数字音源和youtube等旧式媒体的数据会是对人气更加重要的彰显。
　　但不得不提的是，油管官方作为一家互联网视频公司对于浏览量算法的悉心设置，对于算法的不断更新，保证了其数据在一定层面上的公效度。但若果要作为更重要的指标，油管公司首先须要公布一部分的算法程序因而使公众晓得并信服审查的指标有什么，二是在以下两方面1.如何甄别粉丝和路人2.如何避免粉丝使用IP切换刷浏览量，youtube还需继续努力。
　　下面五图分别是2016自然年全年 bigbang， girl‘s generation，twice，blackpink和bts在油管上官方公布的相关数据，有兴趣的朋友可以自己转/
　　
　　
　　
　　
　　
　　最后是分享一下我作死的project，从twitter上扒数据，因为没有切换IP，被twitter把我们整个宿舍的IP都给封了。。。（我在台湾念书）这是当初年少无知从twitter下载流数据写的一小部份，后来发觉twitter数据集是公开的，求多少只草泥马奔过。。。def on_data(self, data):try:with open(‘python.json’, ‘a’) as f:f.write(data)return Trueexcept BaseException as e:print(“Error on_data: %s” % str(e))return Truedef on_error(self, status):print(status)return True twitter_stream = Stream(auth, MyListener())twitter_stream.filter(track=[‘#python’]) 查看全部

　　5. 什么HITS算法?与PageRank的区别是哪些？
　　链接分析最重要的应用就是搜索引擎，另外，在论文检索、社交网络等方面也有应用。
　　1. 有过什么链接分析技术？
　　2. PageRank技术的基本定义哪些？
　　3. PageRank有什么改进？考虑了什么诱因？
　　4. 有什么链接作弊技术？如何去除这种作弊？
　　5. 什么HITS算法?与PageRank的区别是哪些？
　　1. 有过什么链接分析技术？
　　1）倒排索引：第一代搜索技术，将网页的数据分解成关键词项，然后按关键字构建索引，由关键字索引找到对应的网页。另外，还有非主属性值，有称副通配符。带有倒排索引的文件被称为倒排文件，倒排文件中 次关键字索引被称为倒排表。由倒排表可以对集合进行并、交等操作，得到结果后再对记录进行操作。
　　2）PageRank：关注 链接 的入度和出度，即本网页与其他网页的关系，计算出一个PR值，由此，来判定网页的重要程度。而词项，是搜索引擎查询时另外一个根据，可以说是第一个过滤项。
　　3）HITS: 分析网页的导航度和权威度，由此来判定网页的作用。
　　2. PageRank的基本定义是哪些？
　　一个有向图，每个顶点有入度和出度，并且附送一个网页跳转的机率，将这样一个图的关系用矩阵来表，形成了一个web转移矩阵M。
　　而冲浪者（上网者）位置的机率分布，可以通过一个n维向量v来描述，其中第j个份量代表着冲浪者在第j个网页的几率。
　　而v1 = M*v0，代表着冲浪者经历了一步操作/跳转，当冲浪者经过很多次跳转，冲浪者的分布就接近一个极限，即v = M*v，冲浪者的位置分布不再改变。
　　这个时侯v正好是M的特点向量。
　　PageRank的出现是遭到引用剖析的启发。
　　PageRank是一个机率分布，其值的估算须要通过一个迭代的过程。
　　普通PageRank的结构，会有两个问题：
　　1）终止点现象，即有些顶点只有入度，没有出度，这样抵达该网页，冲浪者都会消失，不再下来。
　　2）采集器圈套spider trap：一组网页，进入以后，只在内部互相跳转，从不指向外部网页。后果，冲浪者，进入后就只会出现在这组网页内，无法离开。
　　这两个问题都可以通过“抽税”的方式解决。
　　解决方式：
　　1）终止点问题：
　　a. 去除中止点，但可能会创造更多的中止点或孤立子图。
　　b. 修改随机冲浪者的滑水过程，即“抽税”。同采集器圈套的处理方法
　　2）采集器圈套：
　　也是采用抽税的方法处理，允许每位随机冲浪者能以一个较小的机率随机跳转到一个随机的网页。即 v· = b*M*v + (1-b)*e/n, b是一个选取常数，通常是0.8到0.9之间。e是所有份量都为1的向量，n是图中所有节点的数量。
　　b*M*v是代表随机冲浪者以机率b选择一个出口进行跳转的情况，而（1-b）*M*e/n 是代表一个新的冲浪者以（1-b）的机率随机选择一个网友进行访问的情况。
　　这样就避免圈套和中止点问题。
　　3. 什么是面向主题的PageRank？它解决了哪些问题？
　　先说问题来源吧，单纯的pagerank算法，仅是考虑网页自身的诱因，没有考虑用户自身的习惯、偏好等诱因，每个人都有自己的特点，如果考虑这种诱因，那么PageRank都会愈发精准。所以每位人都要储存自己的PageRank，但是这又是不可能的，因为PageRank向量本身就太巨大n，所有人m都有特有的PageRank，这样所需空间就n*m。所需储存空间很大，也没这个必要。而且记录顾客的历史操作，容易触发用户的隐私问题。
　　如何考虑用户的偏好？
　　即使用面向主题的PageRank，将网页分类，如体育、娱乐、政治、经济、军事等，每一类网页有一个PageRank值，而每位用户只需保留每类网页的特点数据。每类网页的表示就是采用面向主题的PageRank。
　　解决方式：
　　有偏的随机游走模型，面向主题的PageRank与普通的PageRank的方式雷同，即v· = b*M*v + (1-b)*Se/|S|，区别就在于Se是一个有偏的新的冲浪者向量，它将属于某同一主题的份量都置为1，其他份量为0，这样就产生了一个有偏的转移模型，经过迭代估算出的最终的PageRank值，就是某主题的PageRank值。
　　4. 有什么链接作弊技术？危害程度有多大？如何去除那些作弊？
　　链接作弊，如果想方设法提升自己网页/网站的PageRank值。
　　如何做到？一般有两种方法：
　　1）自建一些网页，将一些链接指向须要作弊的网页，即自建的Farm，俗称垃圾农场；
　　2）通过其他网页的留言功能，将作弊链接装入留言，如 不错，关于...，请看
　　作弊害处程度有多大？
　　采用简单的模型来推论某spam网页的pagerank值的估算：
　　某目标网页的pagerank值假定为y，内部有m个链接它的网页，若”抽税“的参数是b，一般是0.85，则支持/链接spam网页的pagerank值为
　　b * y / m + (1 - b) / n
　　若来自外部的支持spam目标网页的值为x，而内部支持spam网页的值为 b * m * （b * y / m + (1 - b) / n），红色的部份就是里面每位支持网页的pagerank值，m个网页，就减去m。
　　则 y = x +b * m * （b * y / m + (1 - b) / n） = x + (b^2) *y + b * (1-b) * m / n, 求解多项式：
　　y = x / (1 - b^2) + c * m / n, 而c=b/(1+b)
　　b的值为0.85，则1/(1-b^2) = 3.6， c = 0.46. 所以，采用这些方法，能将外部链接的功效放大3.6倍，并加上0.46倍于 m/n所有垃圾网页与所有网页之比的值。
　　如何去除作弊？
　　完全去除是不可能的，而且会不断有新的作弊方式下来。
　　常见的方式：
　　1）TrustRank；采用面向主题的PageRank，来增加spam网页的pagerank值。
　　2）垃圾度(spam mass), 即辨识可能会垃圾的网页，允许搜索引擎去除或减少这种网页的pagerank值。
　　TrustRank：
　　需要获取主题网页，有两种形式：
　　a. 人工检测一系列网页，判断什么可靠。可以先筛选pagerank为前几名的网页来考察，因此，前几名通过作弊手段比较难达到。
　　b. 选择受限的域名，这些域名的可信度比较高，如.edu., .gov.类的网页
　　垃圾度spam mass：
　　首先，计算普通pagerank值r，和Trust主题pagerank值t（有偏 的随机游走模型）
　　然后，每个网页p的垃圾度就可以估算下来： （r - t）/ r, 如果其接近1，那么表明网页p可能是垃圾网页，若其太小，接近0，那么表明网页p不是一个垃圾网页。r值与t接近，即网页的普通pagerank估算值与主题pagerank估算值类似的话，可信度就高，否则，其pagerank值，可能来源于一些垃圾网页贡献。
　　5. 什么HITS算法?与PageRank的区别是哪些？
　　“导航页和权威页”的估算方法类似于pagerank，通过矩阵-向量的形式迭代，直到一个收敛的点。其算法又称HITS算法。
　　pagerank考虑的是网页重要性的一维重要性信息，而HITS觉得网页具有二维的重要性信息：
　　1）权威页：某些网页提供某个主题的信息，而且具有极其重要的信息，这些网页被称为权威页。
　　2）导航页：不提供主题信息，但可以找到有关该主题的网页信息，这样网页的被称为导航页。
　　表示方式：每个网页都有一个权威度和导航度属性，若分别用h和a来表示网页的两个属性，那么h和a第j个份量就分别表示第j个网页的权威度值和导航度值。
　　每个网页的导航度就等于累加其链出网页的权威度，每个网页的权威度就等于累加其链入网页的导航度。并保证归一化。
　　这样会产生一个回归方程：“导航页会指向好多权威页，而权威页会被好多导航页指向”。本质上，其一直是矩阵-向量的迭代除法运算。
　　若网页的链接矩阵为L，导航度向量h，权威度向量a。
　　则 h = d* L * a, 其中d是一个常数，
　　及 a = u * Lt * h, 其中Lt是L的转置。 L是一个0-1矩阵。
　　由以上交迭的运算方法，再推论：
　　h = d * u * L * Lt * h
　　a = d * u * Lt * L * a
　　由于L*Lt的求解不太便捷，所以，用交迭的方法来估算h和a更好，每次估算都须要进行归一化。
　　但终点和采集器圈套不会影响 HITS 的求解。所以就也不需要抽税机制。 查看全部

　　搜索引擎网页排行作弊的方式以及惩罚
　　排名作弊的两个常用方式：采集+群发
　　一般来说，一个网站获得排行成功的主要标准是内容与链接，令人遗憾地是一些搜索引擎优化人员却将其对应于采集与群发。通过采集器进行内容简单搜集堆积及群发器大肆降低外部链接就可以耍弄搜索引擎吗?其实这是玩火自焚!之前我用这个域名做过一个实验站，通过大量的群发链接确实将“免费”这个关键词做到了google第3的位置，不过仅仅持置续了2天的时间。现在这个域名早已被K了。在此劝告你们好内容是关键，留住访客才是我们最终的目的!
　　据悉，网站采集的形式主要包括两种，一种是CMS系统自带的采集功能，如asp的风讯CMS、php的织梦CMS;另外一种是专门采集工具，如优采云采集器，他们的原理都是根据目标网站页面的HTML规则进行摘取内容按规则存入本地数据库中，然后输出。另外比较极端的是整站下载器，将网站所有静态文件下载到本地，然后整站更改url等上传，更厉害的就是歹徒程序建站，实时窃取他人的网站内容，其实这不算采集，只是读取了目标页面的数据在域名下展示，类似于镜像站。采集造成影子站、垃圾站，这正是百度近日大量K站的诱因!
　　现在被黑帽SEO用烂的群发软件通常包括：客评论及引用trackback群发，论坛信息群发，网站留言群发等。
　　为什么很多人都乐此不疲地热衷于采集及群发呢?大概与百度和Google两大搜索引擎的排行规则有很大关系。因为Google的排行算法中对外部链接广度所占的比重较大，基于知识产权的保护而对复制内容进行降权处理，但其实通过链接也可以将补充材料逆转成正常结果，所以外链群发对Google也有些疗效。百度喜欢更新频繁的网站，很多SEO都有这些共识，外部链接广度的作用并不这么突出，而百度加入了人工干预，对页面的展示疗效要求也高。短期内降低大量外链，正是搜索引擎惩罚的对象!
　　好推达人 抖音、小红书推广利器
　　购买短视频粉丝/网店/网站 到a5交易
　　10W+新媒体资源 低投入高转化 查看全部

　　深维全能信息采集软件 V2.6.3.8 中文版
　　深维全能信息采集软件(网站信息采集器)是能否为用户快速采集网站信息的辅助工具。如何采集网站信息？深维全能信息采集软件(网站信息采集器)轻松帮助用户。采用交互式策略和机器学习算法，极大简化了配置操作，普通用户几分钟内即可学习把握。通过简单的配置，还可以将所采集网页中的非结构化文本数据保存为结构化的数据。
　　应用特色：
　　A、通用：根据拟定采集规则，可以采集任何通过浏览器看得到的东西;
　　B、灵活：支持网站登录采集、网站跨层采集、POST采集、脚本采集、动态页面采集等中级功能;
　　C、扩展性强：支持存储过程、插件等，可由用户自由扩充功能，进行二次开发;
　　D、高效：为了使用户节约一分钟去做其它事情，软件做了悉心设计;
　　E、速度快：速度最快、效率最高的采集软件;
　　F、稳定：系统资源占用少、有详尽的运行报告、采集性能稳定; G、人性化：注重软件细节、强调人性化体验。
　　
　　功能说明：
　　1、强大的信息采集功能。可采集几乎任何类型的网站信息，包括静态htm,html类型和动态ASP,ASPX,JSP等。可N级页面采集。深维全能信息采集软件官方版可手动下载二进制文件，比如图片,软件,mp3等。
　　2、网站登录。需要登入能够看见的信息，先在任务的'登录设置'处进行登陆,就可采集登录后就能看见的信息。
　　3、速度快,运行稳定。真正的多线程，多任务，运行时占用系统资源甚少，可稳定地长时间运行。(明显区别于其他软件)
　　4、数据保存格式丰富。可把采集的数据，保存为Txt,Excel和多种数据库格式(Access sqlserver Oracle Mysql等)。
　　5、强大的新闻采集，自动化处理功能。可手动保留新闻的格式，包括图片等。可通过设置，自动下载图片 ，自动把正文里图片的网路路径改为本地文件路径(也可保留原貌);可把采集的新闻手动处理成自己设计的模板格式;可采集具有分页方式的新闻。 通过这种功能，简单设置后即可在本地构建一个强悍的新闻系统，无需人工干预。
　　6、强大的信息手动再加工功能。对采集的信息，深维全能信息采集软件官方版可进行二次批量再加工，使之愈加符合您的实际要求。也可设置手动加工公式，在采集的过程中，按照公式手动加工处理，包括数据合并和数据替换等。 查看全部

　　不谈笼统的智能运维，聊聊我在用的异常测量核心算法
　　本文按照孔再华老师在〖Deeplus直播第213期〗线上分享讲演内容整理而成。
　　孔再华 中国民生银行信息科技部数据库专家
　　今天我要分享的内容，有这样几个方面，首先讨论在数据库运维中存在哪些疼点，其次是我们为何要做智能运维，智能运维是哪些，我们在民生做得怎么样。然后会大约谈谈智能运维中的智能算法，最后是案例分享，也就是我们上了这套智能运维系统后究竟有哪些疗效，在使用过程中帮助我们达成了什么样的目标。
　　
　　一、运维疼点
　　首先说说运维的疼点。我是农行的从业者，我们行内对数据库运维的要求，我总结为两点。一点是农行里对数据库运维的要求是特别高的，我们自己农行内部有个“双十”红线的要求，就是说数据库假若出现问题，那么须要DBA在非常种内剖析问题，十分钟解决问题。如果在非常种内没有剖析完成，那么先暂停剖析，救急的工作一定要开始做，争取在十分钟内把救急的工作做好。所以我们平常在运维过程中时间要求还是很紧张的。尤其是没搞清楚缘由的情况下，救急的操作可能最终没有解决问题。
　　
　　另外一点是我们在运维过程中，会形成好多有价值的数据，我们对于机房所有的产品，无论是系统、中间件、数据库就会监控好多东西。即便是这样，我们如今监控的数据还是比较片面的，不是说没有更详尽的运维数据，而是我们没有办法把这种把数据用上去，现在我们只是人工选购了一些比较核心的指标，做了一些监控告警。
　　
　　首先说说“双十”红线。如果数据库遇见bug，性能不好的SQL，我们大约会从运维系统的交易响应率，数据库的一些告警中晓得现今数据库运行平缓或则出现故障。这时候我们要赶快去搜集数据，查看日志，分析当前遇见问题是哪些。
　　如果我们是太有经验的DBA，那我们可能会基于现有的数据和现象，能够晓得说可能命中了个什么样的问题，如果曾经有相关经验的话可能能够很快解决。但若果说我遇见这个问题是个新问题，那之前那个解决方法我可能就做不到。
　　做不到的情况下，就只能做应急处理，把数据库的应用杀一杀，重启一下数据集，能如何做就如何做，通过所谓万能的重启大法，先把问题试着解决，后面再复盘，再把数据上收，发送给对应的数据库厂商来帮我们剖析问题。
　　这可能就是DBA平常的工作，采集数据，分析问题，应急处理，问题复盘。但是在这个过程中会有很多缺乏的地方，比如一开始搜集的东西不够多，就会造成问题复盘的时侯很难再现，这块虽然有好多疼点。
　　
　　引申来说，除了我们现有对故障的处理的疼点，还有问题就是我们如今领到这种数据是不是没有哪些用？比说我们从数据库这一层面可以搜集成百上千个指标，那这种指标都是很奇怪的指标，你要是不查资料你根本不知道这个指标是干嘛的。对我来讲也一样， 我当然做数据库运维有很长时间了，指标也不是全部都清楚，我遇见后还是要去查一查看一看。
　　那这么多指标，它们都是有自己真实的含意的，大家不用上去的话是真浪费。如果我们可以做到把所有的指标管理上去，而不仅仅只是管理我们关心的那十几个重要的指标，那我们对数据库的洞察力会更强。
　　更进一步，如果我早已领到这种数据了，那数据和数据之间是不是存在好多的关系呢？比如说我们常常有这样一个需求，我们遇见一个问题，说那个东西不正常，你知不知道是哪些东西导致的不正常呢？会不会是其他的哪些事情？
　　我们平常在运维中剖析告警时，总是想办法去找跟它相关的这些指标，或者是诱因。这个相关性是可以从历史数据中找到的，如果我们早已把这个东西挖掘挖掘，并且产生一定的知识库，那真的遇见问题的时侯，我们基于这个知识库立即才能发觉是哪些情况。所以我们要挖掘运维数据的关系，并且借助上去。
　　再继续下去，我们不仅仅是管理了所有的指标，还理清楚了这种指标之间的关系，下一步就要凝聚彰显。比方说我这么多指标，密密麻麻上千个，到处发生异常对我来说没哪些意义，我想晓得整个行上面几百到上千个数据库，运行得怎么样，那我怎么样去观察它们？
　　那这个时侯就须要这样一个全局的视图，相当于说我须要数据库的运行状态通过一些有价值的数据指标综合上去，描绘出一个数据库的画像，这样才能从好多数据库运维中立即挑下来说什么数据库运行的状态是属于哪一种类型中，也就是把握住这个数据库的运行特性。
　　然后我们总结了几种类型，描述这个数据库太忙，它是一个事务性集中的数据库，它平常的业务量大而且数据量不多，它的io的承载能力或则各方面的属于中等。这就是一个数据库的画像，这个东西是我下一步会做的事情。
　　二、智能运维
　　其实说了这么多，从我自己的理解来讲，智能运维不是靠人为定义什么规则去开掘指标的关系，去看指标的含意，而是说我通过智能算法把指标采集起来，再把它们给训练和管理，然后智能算法自己从指标里挖关系，把关系提炼上去，最后通过智能算法把核心的指标挑下来，它们能展示我们自己想要的东西。
　　那做这件事情就是为了节约DBA的人力，因为我是个DBA，如果要自己手工做这些事，我相信是不可能发生的。但是自从机器学习比较流行以后，我也是见到了机器学习在数据剖析上的各类能力，所以我认为数据库这个层面，再加上机器学习，互相结合能激发下来火花，完成一些我们之前做不到的事情。
　　为了做这个智能运维，我们首先要对智能运维平台进行构思，比如说我这个平台究竟要做哪些事情，它要监管一些什么样的指标，我这上面有什么估算的内容，这些内容我们应当如何去依托现有的构架去实现，还有大数据量的挖掘和处理。
　　
　　这里我大约提了几个比较重要的点，比如容器化。因为我认为现今云化容器化比较流行，我的估算节点是无状态的，通过容器化的伸缩，很快完成我的目标。事实上也确实是这样，智能运维到如今，监管的对象越来越多，内容越来越扩充，数据量越来越大，训练和实时处理的要求越来越高。自从用了容器化，把我的平台扔进去，我要扩充这方面的性能就显得比较简单。
　　然后关于机器学习的语言选择。其实也没有其他哪些好选的，python是现今最流行的机器学习语言，比较通用，算法包比较多，接口多。我自己作为初学者，来看应当用哪些平台时，python能解决好多开发上的工作，我能很快找到我想要的算法包，很快去把我想要的模型弄下来，研究它的疗效。所以我最终还是选择python，没有选其他高性能的语言，毕竟我那边开发能力资源有限，没有办法去砸很多人把python里的一些算法转化为java、c++高性能语言。
　　选了python以后，也是要在python里找对应的处理框架，最终找的框架帮助我在容器化里做动态的扩充。系统里有好多的高性能实时运算的工作，以前我们在监控的数据，一天的时间有12个亿多，所以你想想每秒里也有一两万的的样子，我要把那些东西全部实时的处理完似乎很困难的，我只能通过分布式框架纵向扩充的方法来解决。
　　最后一个是对象储存，这个是我计划用上去的，我们做python机器学习时，还须要一些地方储存我们的模型，那对象存储和容器化一结合，就解决了整个前前端的过程，解决了容器化无状态的需求。
　　
　　下面会具体讲，我那边究竟做了些什么样的智能运维场景，第一个是异常测量，这个是我们在做智能运维过程中最先想要做的事情，如何把所有的指标进行机器学习的异常检查，而不是基于人为定义规则。
　　第二个比较核心的场景是根因剖析，如何在我测量到异常的情况下才能找到sql是哪些，是那个业务跑过来的。我晓得它跑的是哪些东西。不仅这么我还要去剖析sql为何这个时侯跟先前是否不一样，到底触发了个什么样的问题。
　　最后是做了个智能场景，其实是因为我异常测量的指标太多了，产生的异常也好多，大家对于这种指标也不了解，从我那边来讲，我会把这种指标，尤其是相关性比较强的指标聚合在一起，然后剖析它们在过往的过程中发生了哪些事情，那我把这个事情描述上去，把场景描述上去，我未来的异常测量都会通过场景的方法来进行告警。告诉你们说我用了什么样的场景，虽然说如今是测量到许多指标的异常，这些指标的异常都是说明同一个场景，这个场景是哪些，有什么样的解决办法。
　　
　　首先看异常检查。异常检查我从四点描述，第一是对象，我异常测量的对象是哪些，举个反例，我们如今用数据库，我异常测量的对象是数据库还是sql，那当然挺好剖析。如果我们对一个数据库检测到了，我肯定希望检查全局的指标，如果检查到sql这个级别，sql的对象是不定的，有的时候有有的时侯没有，有的时侯换一个sql进来。所以这就不太好检查。
　　总体来说，光从数据库全局的指标来说，已经是一个很大的对象，比如说我在做DB2的全局指标的时侯，大概监控了四百个指标，然后做MySQL的全局指标的时侯，大概是三百多个指标，所以这个量还蛮大的，一个系统就这么多，然后每位机器每位系统都有这么多数据送过来，这个量还是很庞大的。
　　在确定好了我们要监控的对象以后，下一步要选购什么样的算法。在选购算法的时侯，其实也很简单，因为我们人力有限，所以不能挑有监督的算法，所以象那个分类算法，或者回归算法都不太适宜我们。我们适宜从无监督学习算法上面选购对我们有帮助的，后面会介绍一些算法。
　　到底是使用时间序列算法呢，还是其他算法。这个问题我也考虑了好久，因为选时间序列算法它面临两个问题，第一个问题是时间序列算法会导致检查出的异常点更多，因为它会把整个指标基于时间来剖析，而且我的训练数据也须要向前推，需要更久的历史数据。第二个问题是我用时间算法的话，计算量要比普通算法更高一些，对于我们原本要做太大量的学习指标的期望，是偏颇的，所以一开始就舍弃了时间序列算法。
　　前面谈算法的时侯提到了最关心的性能，性能主要收录两个方面，一方面是这么多的系统，这么多指标，一个系统400个指标，有400个系统，那就是16万训练对象，我要用多少资源训练能够完成呢。因此我对性能有很高的要求，我们在做整个算法的开发过程中，最关注的就是性能，一开始性能比较差，我们使用的原有的算法包里的东西，后来我们决定把算法的思想抽下来，然后把原先的算法包革除掉，只用我们的思想自己做算法，去求阀值的区间。
　　另一方面是实时处理的性能，同样这么多监控指标，每分钟采集一次，时时刻刻往这里怼，我需要解决。最后才是展示，最简单的，展示整个指标的发展曲线是最基本的要素，在前面我们还须要做到我这么多指标如何分层展示，让我有概念，其次昨天说的场景告警，怎么样能够把场景展示下来。
　　
　　大概给你们谈谈我做智能检查的流程，首先我们第一步是从数据库上面获取全局的快照，快照上面主要是含指标的数据，不能说采了就往库上面存，还是要把它异步化，中间用了kafka做流处理，从kafka获取数据后，我的实时处理会对当时的快照和之前的快照做差值，把我们指标在快照间形成的数据估算下来，然后这部份数据会被我当作原创数据扔到数据库里，那定期会对数据库里的数据进行训练，历史数据，保存异常模型。原先我们保存的是模型，现在保存预值，就是由于性能问题以及对象储存的问题。
　　根据这个测量模型，加上上面的流处理接过来的指标，进行实时的异常检查，会最终在通过告警的形式或则电邮提醒用户，那从我的后面页面一样能看到总的异常变化量，在上面的每位指标，指标变化的情况。还会基于根因剖析把指标对应的sql，影响最大的排序，列下来，分析对应的sql情况。
　　我们作为专业的DBA，尤其是采集了这么多专业的性能数据，sql的详情页面，也基本上能够晓得sql出了哪些问题。
　　
　　做异常测量的时侯，肯定选无监督学习，人工无法标明异常。然后在做异常检查过程中须要多用几种算法，因为每种算法思路不太一样，它的最终的疗效不太一样。结合几种算法以后，结果会更准确。最后能单并发十分钟训练400+指标模型。
　　
　　下面关于根因剖析，根因剖析主要做的事情，一种是核心指标，cpu的消耗和总的执行时间是核心指标，一种是异常指标，当前页面上曝出的异常指标，这些指标无论是那个，我点击那些指标，然后查看我这些sql对它的贡献度，然后按照贡献度把sql找下来，在sql生成详尽的剖析报表。最终达到说我从发觉异常到找到问题sql，并且基于提示的sql指标能定位sql的问题是哪些。
　　
　　问题根因模型，从监控里看见等待时间比较长，我会去看下什么sql占的等待时间比较高，那找到这种sql以后，我回家看单独的sql它历史的执行情况，能看到有些低点，在低点上面这个时刻它的时间分布是如何的，右边这个饼图讲执行时间的分布，分布上面会听到说，磁盘上面读或写的时间比较多，这种一般会说明问题，问题还须要剖析就不继续说了。
　　
　　在上面两个做完的基础上，做了前面这个智能场景。第一智能场景是属于异常指标的凝聚，我把我时常发生的指标凝聚在一起，告诉他说的这是一个哪些场景。第二我给你除了报了命中这个场景，我还基于当时已然发生问题的指标，将它所关联的sql进行排序，告诉你命中这个场景，很大可能是这个sql引起的。这就是我要做的事情。
　　当然做完这种事情过后，从展示、告警各方面我们会有很多可以做的东西。比如我做了个大屏展示，也做了系统排名，命中的场景，系统上面能看到异常这样，现在异常量比较多，过去一个小时有多少个指标发生异常了，异常越多的一般是数据库当前运行状况变化比较大的系统，我肯定会关注异常比较多的系统，从我自己是个dba，从管理所有数据库的角度来看的。作为应用人员来讲，他须要关心的只是自己的系统。比如说我是个emu系统的负责人，我只须要看我emu系统的数据库，它所命中的是哪些场景。而我是个dba，我会挑异常量比较多的系统来看前面命中的异常场景。
　　针对DB2我早已做了28个异常场景，里面有日志写盘、回滚异常，锁异常，这些都挺好理解，所以从不太好理解的指标我们凝聚成一个挺好理解的智能场景，那我们就把这件事情做上去了。
　　
　　日志写盘异常的反例：
　　LOG_DISK_WAITS_TOTALLOG_DISK_WAIT_TIMETOTAL_COMMIT_PROC_TIMETOTAL_commit_TIME
　　比如说这四个指标一般一起发生的，或者两两发生，都是为了说明同一个问题，日志写盘时间慢了还是怎么样，我那边会解释说是什么样的场景，可能须要再去剖析哪些东西，这相当于我最终给用户提供下来的解释。
　　
　　在上面这个基础上我还做了个一键智能剖析，就像我们刚刚见到系统有26个异常，作为一个非DBA，或者只是个应用负责人，那你就须要我这边开发一键剖析按键，只要点这个按键，它就把当前所有指标基于异常场景剖析，告诉你说你的关联sql是哪些，这就是给普通用户使用的。
　　对DBA来讲，我希望大家细致些，仔细看完上面的指标，比方说第一个日志写盘的场景，里面有个哪些log_disk_wait，两两一块出现是相关性很高的指标，你看见以后呢，作为DBA来说会看log_disk_wait是个哪些含意，怎么回事。普通用户只须要看异常的剖析，解决的方案就可以了。
　　三、算法推荐
　　下面介绍一些在做智能运维过程中采用的算法。
　　首先谈异常检查算法，最简单的就是3σ原则，这种原则虽然是我们觉得，指标的数据会存在一定分布机率，假设它是符合正态分布的。事实上是不是这样呢？其实不是完全这样的，因为一个指标反馈的事情不一定是一个行为造成的，每个行为都存在自己的正态分布，合到一起后，指标数据由于遭到各自的影响，正态分布就不好说了。不管怎么说，作为最基础的算法，我们还是要讲讲这个3σ。
　　
　　这个算法是假设这个指标符合均值和标准差的分布，如果超过三倍标准差的话，分布的机率就是0.003%左右了。通常来说，整个数据的集合上面，千分之三外边是属于不太容易发生的，所以3σ作为最普通的算法你们可以了解一下。
　　
　　这个算法挺好，叫孤立森林，孤立森林的思路很简单，数据排好了以后，我通过建立孤立树的方法去来孤立样本，如果我在捅了无数次，能将样本最终孤立下来，很快并多次被孤立下来的样本，分布式应当是比较负疚的，所以它可能就是个异常点。
　　我第一步在整个数据里捅一刀，之后左右分，大于它的和大于它的，小于它的上面再随便捅，大于它的上面也随便菜刀，一层层往下捅，控制下捅的次数。10次或则100次，这是算法里的超参数，之后我们会发觉有些部份数据量还超过多少个，有些可能捅了一两个，那个地方数据量就剩一两个，没法再捅了。所以多次很快就无法下刀的树，就是异常点，这就是算法的核心思想。
　　通过这个算法，砍树行为，我虽然连正常数据标准化都不需要做了，因为我捅的时侯，按照最大最小值中间随机捅一刀，无所谓是1到100还是0到1，好处是不需要对数据进行预处理，并且算法支持非单一指标的测量。
　　
　　后面讲个很重要的dbscan算法。这个算法是我做异常测量的核心算法，dbscan是无监督的聚类算法。看这个图右下角，Dbscan将数据分为三类，除了那些分类的数据外，还有边边角角的点不属于任何一类，因为距得很远了。从这个思路来讲，因为定义好密度后，这个点落在圈上面，我的密度足够，我的点是正常的一类点，那我认为ok，如果恰好在边上，属于临界点，也还ok，也还挺紧靠正常点。画的圈上面，数据点够不上这个密度，也达不到更其他点在一起，就是异常点。
　　
　　结合三种算法后，做了集成疗效，第一个是孤立森林，第二个是dbscan，分为红色和白色两类，游离在其他地方就是异常点，第三个是3σ正态分布，很大量都是异常点，对我来说不太能接受，最后集成三种算法，如图右下角，形成最终检测出的异常点。
　　
　　挖掘数据相关性，第一个是最常用皮尔逊相关系数，根据公式做数据标准化处理后，结果就是想要的相关系数。结果是1的表示正相关，同起同落，-1就是负相关，你高我就低此类，不管是哪种都是能说明相互之间是有关系，然后聚在一起，人为去看它的涵义。
　　
　　下一个是apriori，这种算法比相关性更不好理解和更不好处理点。因为它是基于机率的算法，不是基于离散型数据的。指标值上上下下是离散型的，那用这个算就无法做。但我们有异常检查能打标签呀，打完标签以后的标签数据给这个算法用就再合适不过了。
　　最后基于0和1的标签关系，计算下这种指标是不是同时发生异常，发生异常的比列怎么样，我就可以得到，他们相关性的结果，它们核心的支持度、置信度、提升度在这里可以去看一下，跟机率相关的。 查看全部

　　织梦（Dedecms）采集侠定向采集文章URL设置大全
　　昨天飒飒在使用织梦（Dedecms）采集侠时，在定向采集文章URL设置过程中遇见了不少问题，虽然有官方演示做参照，但是亦不认为全面，导致常常会采集失败。下面飒飒来给你们列举一些官方文档没有详尽明说的定向采集文章URL设置。
　　
　　官方文档给出的列表URL设置方式如下：
　　例：
　　比如我要采集站长之家优化栏目上面的文章，他们的文章URL是
　　通配后的URL就是：(*)/(*)/(*).shtml
　　
　　但是大多数时侯我们会设置成：
　　(*).shtml或
　　(*).shtml或
　　(*)/(*).shtml或
　　(*)/0988/(*).shtml
　　虽然以上的通配URL也能实现采集，但是不是完整的通配。
　　小技巧：以后在设置列表URL时，遇见数字的全部采用转义，准没错！
　　
　　以下来说说官方文档未列举但又常见的URL：
　　例1：
　　这样的文章链接该怎么写通配URL呢？想必有不少小伙伴会如下写：
　　(*)/(*).html
　　但是采集测试时，会告诉你采集失败，说明通配URL错误，那该怎么设置呢？
　　正确设置方式：(*)-(*)-(*)/(*).html
　　例2：
　　这是动态页面，没有生成伪静态或静态URL，也同样可以使用通配规则吗？
　　飒飒在此将结果告诉你：可以使用通配规则
　　正确设置方式：(*)
　　TIPS：当然，必须补充一点，不是所有文章URL设置正确以后就可以采集，采集器都是有限制的，比如那种网站设置了防采集功能，无论你在采集设置里面做多少努力，都是徒劳，所以，在设置采集时，先测试，很重要！一些大站或则牛逼的网站一般都有防采集设置！
　　总结
　　1.当设置文章通配URL时，如遇见非数字的，一律不能用转义(*)，必须保留，方可正确采集。URL中常见的非数据有英语字母，-，_，?等。
　　2.URL通配规则一定要写全，写完后注意检测通配URL中是否富含数字，如富含，则通配URL为完成，将数字更改成键值以后再保存采集，在将来对方网站修改URL命名时，方能以不变应万变。屏蔽你采集IP除外。 查看全部

　　优采云数据采集器破解版
　　优采云数据采集器破解版是一款著名的数据采集软件，依托云计算平台，能够在顿时读取超多数目的信息，一键生成图表，数据传输专业、安全，你值得拥有，需要的同学欢迎来当易网免费下载！
　　重要说明
　　某些杀毒软件，如360可能会报毒，请先关掉杀软或则添加信任；
　　当易网的解压缩密码都是统一的，为：
　　软件介绍
　　专业的网页采集软件，使用的开发语言是C#，运行在windows系统。拥有任务云采集控制，云集成数据管理，快速获取网页数据等多种功能。优采云网采集器以完全自主研制的分布式云计算平台为核心，可以在太短的时间内，轻松从各类不同的网站或者网页获取大量的规范化数据，帮助任何须要从网页获取信息的顾客实现数据自动化采集、编辑、规范化，摆脱对人工搜索及搜集数据的依赖，从而减少获取信息的成本、提高效率。涉及到政府、高校、企业、银行、电商、科研、汽车、房产、媒体等诸多行业及领域。
　　
　　优采云采集器如何用
　　优采云是模拟人浏览网页的行为进行数据采集的，比如打开网页、点击某个按键等。在优采云采集器客户端中，我们可以自行配置这种流程。数据采集，一般有以下几个基本流程，其中打开网页、提取数据是不可或缺的，其他流程可根依照自身需求进行增删。
　　1、打开网页
　　本步骤按照设定的网址打开网页，一般为网页采集流程的第一个步骤，用来打开指定的网站或者网页。如果有多个类似的网址须要分别打开执行同样的采集流程，则应当放置在循环的内部，并作为第一个子步骤。即使用URL循环打开网页。
　　2、点击元素
　　本步骤对网页上指定的元素执行键盘左键单击动作，比如点击按键、点击翻页，点击跳转到其他页面等等。
　　3、输入文本
　　本步骤在输入框中输入指定的文本，例如输入搜索关键词，输入帐号等。 将设定的文本输入到网页的某个输入框中，如使用搜索引擎时输入关键字。
　　4、循环
　　本步骤拿来重复执行一系列步骤，根据配置不同，支持多种循环形式。1）循环单个元素：循环点击页面中的某个按键； 2）循环固定元素列表：循环处理网页中固定数量的元素； 3）循环不固定元素列表：循环处理网页中不固定数量的元素； 4）循环URL列表：循环打开一批指定网址的网页，然后执行同样的处理步骤；5）循环文本列表：循环输入一批指定文字，然后执行同样的处理步骤。
　　5、提取数据
　　本步骤按照自身需求提取网页中自己所须要的数据数组，要那个就点击选择那个。除从网页中提取数据，同时还可添加特殊数组：当前时间、固定数组、空数组、当前网页网址等。
　　一个完整的采集任务必需收录“提取数据”，且提取数据中起码要有一个数组。如果没有，当启动采集时程序会报错，提示“没有配置采集字段”。
　　另外，优采云的规则市场有很多早已做好的规则，可直接下载后导出优采云使用。
　　1、如何下载采集规则
　　优采云采集器外置了规则市场，由用户分享配置好的采集规则，互帮互助。 使用规则市场下载规则，可以不用耗费时间研究和配置采集流程。很多网站的采集规则都可以在规则市场中搜索到，下载运行即可采集。
　　下载规则有以下三种形式：打开优采云官网（）-&gt;爬虫规则；打开优采云采集器客户端-&gt;市场-&gt;爬虫规则；直接在浏览器中访问数多多官网（）-&gt;爬虫规则。
　　2、如何使用规则
　　一般从规则市场下载的规则是.otd为后缀的规则文件，4.*以后的版本中会手动导出下载的规则文件。以前的版本中须要自动导出下载的规则文件。将下载好的规则储存到相应位置。然后打开优采云客户端-&gt;任务-&gt;导入-&gt;选择任务。从电邮或则qq，微信接收到的规则同理。
　　优采云采集器怎么卸载
　　1、控制面板&gt;程序&gt;卸载程序中找到该软件，右键选择卸载即可；
　　2、在360软件管家中找到软件，最左边有个一键卸载。
　　软件特色
　　云采集
　　5000台云服务器，24*7高效稳定采集，结合API可无缝对接内部系统，定期同步爬取数据
　　智能防封
　　自动破解多种验证码，提供代理IP池，结合UA切换，可有效突破封锁，顺利采集数据
　　全网适用
　　眼见即可采，不管是图片电话，还是帖吧峰会，支持所有业务渠道的爬虫，满足各类采集需求
　　简单易用
　　无需再学爬虫编程技术，简单三步就可以轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导入，快速导出数据库
　　稳定高效
　　分布式云集群服务器和多用户协作管理平台的支撑，可灵活调度任务，顺利爬取海量数据
　　海量模板
　　内置数百个网站数据源，全面覆盖多个行业，只需简单设置，就可快速确切获取数据
　　安装步骤
　　1.先解压所有文件。
　　2.请双击OctopusSetup.exe开始安装。
　　3.安装完成后在开始菜单或则桌面均可以找到优采云采集器快捷方法。
　　4.启动优采云采集器，需要先登入能够使用各项功能。
　　5.如果早已在优采云网站（）注册并激活帐号，请使用该帐号登入。
　　如果没有注册过，请点击登陆界面的“免费注册”链接，或者直接打开，进行注册和激活帐号。
　　安装提示：
　　本软件须要.NET3.5 SP1支持，Win 7早已外置支持，XP系统须要安装，部分Win10系统可能也须要安装。
　　软件会在安装时手动检查是否安装了.NET 3.5 SP1，如果没有安装则会手动从谷歌官方在线安装，
　　开发商说明
　　深圳视界信息技术有限公司，一家以构建大数据平台为目标，致力于提供大数据软件与行业解决方案的国家高新企业。公司旗下有2个品牌：优采云大数据采集平台、云听cem顾客管理体验平台。优采云大数据采集平台是深圳视界信息技术有限公司自主研制，整合了网页数据采集、移动互联网数据及api接口服务（包括数据爬虫、数据优化、数据挖掘、数据储存、数据备份）等服务为一体的数据服务平台，连续4年蝉联互联网数据采集软件榜单第一名。自2016年，优采云积极开拓海外市场，分别在英国、日本推出了数据爬虫平台octopus和octopus.jp。截止2018年，优采云全球用户突破110万。 云听cem顾客管理体验平台是深圳视界信息技术有限公司经过10多年不断筑牢自身数据处理能力以及在优厚数据资产积累的基础上，推出的ai数据服务新产品。云听cem通过ai自然语言剖析技术帮助国外著名消费品牌塑造客户体验管理全流程，覆盖各大电商平台、微博、知乎等主流发声平台，获取用户一手数据与反馈，提高了品牌企业营运效率，有效拉近了品牌与用户的距离。
　　更新日志
　　v7.6.0（正式） 2019-01-04
　　主要体验改进
　　【自定义模式】新增json采集功能
　　【自定义模式】新增滑动验证码识别
　　【自定义模式】优化效率，列表辨识速率翻番
　　【自定义模式】自动辨识网页ajax点击，自动配置ajax超时时间，配置任务更方便
　　【自定义模式】改进算法，选择网页元素更精准
　　【本地采集】采集速度整体提高10~30%，采集效率急剧增强
　　【任务列表】重构任务列表界面，大幅提升性能表现，大量任务管理不再卡顿
　　【任务列表】任务列表加入手动刷新机制，可随时查看任务最新状态
　　bug修补
　　修复云采集查看数据平缓问题
　　修复采集错误报告排版错乱问题
　　修复「打开网页时会出现乱码」问题
　　修复拖动流程后忽然消失的问题
　　修复定时导入、自动入库工具手动弹出问题
　　修复低格时间类型数据出错问题
　　v7.5.12（beta） 2018-11-26
　　主要体验改进
　　【本地采集】采集速度整体提高10~30%，采集效率急剧增强
　　【自定义模式】改进算法，选择网页元素更精准
　　【自定义模式】优化效率，列表辨识速率翻番
　　【自定义模式】自动辨识网页ajax点击，自动配置ajax超时时间，配置任务更方便
　　【任务列表】任务列表加入手动刷新机制，可随时查看任务最新状态
　　bug修补
　　修复「打开网页时会出现乱码」问题
　　修复拖动流程后忽然消失的问题
　　修正车辆之家元素辨识失效问题
　　v7.5.10（beta） 2018-11-02
　　主要体验改进
　　【自定义模式】新增json采集功能
　　【自定义模式】新增滑动验证码识别
　　bug修补
　　修复云采集查看数据平缓问题
　　修复采集错误报告排版错乱问题 查看全部

　　织梦DedeCms采集规则图文教程
　　楚截图和文字分不清楚，因此用黄色背景来分辨。
　　第一步、确定采集的网站(我们以DEDE的官方站做为采集站做示范)
　　Quote:
　　第二步、确定被采集站的编码。打开被采集的网页以后，查看源代码(IE：查看 - &gt; 源代码)
　　
　　在 之间找到 charset 这个，后面就显示网页的编码了，截图的是 “gb2312”
　　第三步、采集列表获取规则写法
　　来源网址写法 很明显pageno是表示分页页脚 那么有多页列表的采集就要用“[var:分页]”来替换分页页脚，截图如下
　　plus/list.php?tid=10&amp;pageno=[var:分页]
　　
　　文章网址需收录 网址不能收录 这两个通常不用写，用于采集列表范围有很多不需要的联接才用到他来做过滤使用。
　　上面的网址并没有带有至于 为什么要在上面加上，这个就不要我说了吧。
　　如果只有一个列表页，那么在来源网址就直接写上网址就OK了。
　　
　　注意这儿，最关键就是这儿。
　　下面就是“采集获取文章列表的规则写法”，
　　就是里面打开的被采集页面的源代码文件，找到文章列表之前 和本页面没有其他相同的代码
　　在DedeCms官方站的列表页文章列表之前和以后近来的且没有相同的是“
　　”和“ ”，分别写入“起始HTML”和“结束HTML”，写法看截图
　　
　　第四步、采集文章标题，文章内容，文章作者，文章来源等规则写法，分页采集等。
　　“起始HTML”和“结束HTML”写法参考第三步中的“获取文章列表的规则写法”
　　
　　下面讲的是怎样采集分页内容 看截图圈着的地方 截图
　　文档是否分页 里面选择“全部列举的分页列表”
　　“起始HTML”和“结束HTML”写法参考第三步中的“获取文章列表的规则写法” 查看全部

　　现在是互联网的时代，可能有些人见到这篇文章之后觉得不理解，因为对互联网的接触还不够深，没关系！只要你想要学习互联网技能，想要借助互联网进行创业，进行发展！那么你就可以加这个群：215--113--587，在这里，你可以每晚学习到互联网新知识，每天还会有互联网专业人士为你们分享学习技能！在这里，你一定可以学习到你想要学习的东西！
　　网站收录不稳定的诱因主要有服务器问题和网站自身内容的问题，服务器问题会导致网站经常打不开，而网站内容问题会导致搜索引擎收录又删掉网站内容。
　　1、新站收录不稳定
　　新站因为权重低、搜索引擎给与的信用度也十分低。所以在网站收录前期可能会收录了又删掉，如此反复就会渐渐稳定出来。新站不管是内容质量高还是低都有可能出现这样的情况，而假如质量特别低就有可能太长时间不被收录或则收录后网站被降权。
　　2、采集内容
　　网站采集了大量的内容，前期由于网站具有一定的权重而且更新频度高，搜索引擎会收录那些内容。但是当下一次更新时一旦搜索引擎发觉这种内容太垃圾才会删掉内容。这也就是为何很多人发觉自己的网站内容太差之后不断的更改，纵使有几百万个页面。
　　3、空间不稳定
　　空间不稳定或则打开速率慢会导致用户有时候打不开或则蜘蛛来抓取的时侯难以抓取到内容，如此几次都会形成大量的死链接。死链接的作用就是蜘蛛对你的网站非常不信任，所以才会舍弃收录内容。
　　解决的办法就是换一个稳定的空间，慢慢的蜘蛛都会来收录了。
　　4、改版形成死链接
　　网站总是不断的小范围改版，总是形成一些死链接。如果这种页面内容抢占到网站内容的一定比列都会影响到整站的收录，所以不建议网站经常改版。如果要微调也不建议形成大量的死链接，把不需要的内容隐藏就可以了。
　　5、算法更新
　　比如13年的算法更新造成好多站点收录大幅下降，甚至到收录为1的地步（降权）。如果算法在不断的变动，收录也会变动。如果是算法更新，收录都会有可能升高好多。
　　解决办法是不要做一些违法的优化，13年的算法更新造成大量站点收录增长就是由于使用了一些作弊的优化方式。
　　6、百度数据问题
　　有时候百度数据会出现显著错误，比如快照回到还没建站的时间。如果是因为非正常诱因引起收录变少，不用害怕过几天才会恢复了。
　　7、查询工具问题
　　作为SEOer每晚查询几次网站数据是很正常的事情，但是查询工具也不是万能的，有时候也会有一点点差别。例如一个网站的收录上一次查询是1090，再查询一下就是991。其实这个数据差别是十分小的，你再刷新一下可能又是1090了。这不是收录不稳定的缘由，是查询工具的缘由，遇到这些情况一定要淡定处理。返回搜狐，查看更多 查看全部

　　#_rnd89
　　操作参见图。
　　
　　二、建立整理箱进行内容映射
　　点击操作栏中的“创建规则”，点击新建，给整理箱取一个名称，整理箱就是储存数据的地方，比如“列表”，箱子必须有，否则程序不知道把采集下来的数据放哪儿。
　　
　　接下来告诉整理箱要采集的数据有什么，分别取个名子。右击“列表”，选择“添加”，选择“包容”。
　　
　　输入抓取内容的名称（博主名称）之后，后点击保存。
　　
　　接下来，右击“博主名称”，选择“添加”，选择“其后”，同理，输入抓取内容的名称后点击保存。
　　
　　前面说了，我们要采集博主名称、微博内容、发博日期、微博内容、转发数、评论数和点赞数这种数组，那就重复上一步操作分别添加。
　　接下来要告诉爬虫什么内容是想采集的（内容映射）——
　　
　　在MS谋数台的浏览器窗口，点击博主名称以后，会手动定位到网页标签中的A节点，双击展开A节点，找出收录博主名称的#text节点，我们看见文本内容窗口显示的内容是王宝宝，说明博主名称对应的节点选对了右击#text节点，选择“内容映射&gt;博主名称”，这时定位编号的数字由-1弄成了负数，说明映射到了
　　上面的操作相当于告诉MS谋数台“博主名称”抓哪些。
　　同理，其他的抓取内容也按此操作，先在MS谋数台浏览器中点击要抓取的内容，双击展开在网页标签窗口中定位到的区块节点，找到#text节点，内容映射给抓取内容的名称。
　　三、样例复制采集多条微博
　　点击“测试”按钮，弹出一个设置关键内容的框，之后将博主名称设置为关键内容，其实你可以设置任何一个抓取内容为关键内容，只要这个内容一定会在网页中出现就行了。
　　
　　再次点击“测试”按钮，看到输出信息中只有一条微博内容。
　　
　　要实现采集博主主页上的多条微博，那么就要做样例复制操作，看图。
　　将键盘定位到整理箱的容器节点“列表”（容器节点能够做样例复制）,勾选启用点击网页上的第一个样例（红框），自动定位后，往上逐层点击找到能框住整个样例的区块节点，然后右击映射给样例1同理，选中相邻的下一个区块节点，映射给样例2
　　
　　接着点击测试，发现转发数、评论数和点赞数采集的内容不准了，这个缘由旁边的教程会详尽讲解。
　　
　　点击测试，将整理箱的定位偏好改为“偏好class”。
　　
　　四、保存规则，运行DS打数机抓取数据
　　再次点击测试，采集内容确切了，确认规则没错后点击“存规则”，然后点击“爬数据”，期间会弹出DS打数机在采集数据，不要关掉它
　　
　　DS打数机页面弄成空白表示采集已经完成，点击“文件&gt;存储路径”可以看见DS打数机采集的数据保存在本地哪了
　　
　　在本地“DataScraperWorks”文件夹中可以看以该规则命名的一个子文件，用浏览器将子文件中的XML格式打开，看到孩子的第一页微博数据都采集下来了，bingo~
　　
　　看到这儿，留下两个问题——
　　怎么将XML格式的文件转为Excel格式？怎么采集多页的微博数据呢？
　　后面再学。 查看全部

　　
　　数据挖掘是从庞大的数据源中提取有效信息，并将该信息转换为潜在有用且最终便于理解的模式，以供进一步使用。正如 Wikipedia 所解释的，它除了包括数据处理和管理，而且还涉及机器学习，统计和数据库系统的智能技巧。
　　数据挖掘也是数据科学领域中最重要的技术，在2016年至2018年Glassdoor的“美国50最佳工作”列表中，数据挖掘排行第一。 此外，与2016年的1700个职位空缺相比，这两年内列举的职位空缺数目显著降低了160％。
　　为了帮助你们把握数据科学技术，我们之前出版了80本值得一读的最佳数据科学书籍和88种成为数据科学家的资源和工具。 因此，在本文我将专注于数据挖掘领域，并总结10个您须要的基本技能。
　　计算机科学技能
　　1. 编程/统计语言：R，Python，C ++，Java，Matlab，SQL，SAS，shell / awk / sed…
　　数据挖掘在很大程度上依赖于编程，但如今尚无定论那个才是数据挖掘的最佳语言。这完全取决于您处理的数据源。彼得·格里森（Peter Gleeson）提出了四个频谱供您选择哪种编程语言：特异性，通用性，生产率和性能，可以将它们视为一对轴（特异性-通用性，性能-生产率）。 大多数语言都有利有弊。根据KD Nuggets的研究，R和Python是数据科学中最受欢迎的编程语言。
　　更多资源：
　　您应当为数据科学学习什么语言[ Freecode Camp ]
　　R中的数据挖掘算法[ Wikibooks ]
　　用于数据挖掘的最佳Python模块[ KD Nuggets ]
　　2. 大数据处理框架：Hadoop，Storm，Samza，Spark，Flink
　　处理框架对系统中的数据进行估算，例如从非易失性储存中读取数据并将数据吸收到数据系统中，这是从大量单个数据点中提取信息和洞察力的过程。它可以分为3类：仅批处理，仅流和混和。
　　
　　Hadoop和Spark是迄今为止施行最多的框架。如果无需考虑时间成本，Hadoop是批处理工作负载的一个不错选择。与其他施行相比，Hadoop的实现成本更低。 而Spark是混和工作负载的不错选择，它可以为流提供更高速率的批处理和微批处理。
　　更多资源：
　　Hadoop，Storm，Samza，Spark和Flink：大数据框架比较[ Digital Ocean ]
　　数据挖掘的数据处理框架[ Google Scholar ]
　　3. 操作系统：Linux
　　对于数据挖掘科学家来说，Linux是一种流行的操作系统，对于操作小型数据集而言，Linux愈发稳定和高效。如果您了解Linux的常用命令，并且还能在Linux上布署Spark分布式机器学习系统，那么这是一个减号。
　　4. 数据库知识：关系数据库和非关系数据库
　　要管理和处理小型数据集，您必须把握关系数据库的知识，例如SQL或Oracle，或非关系数据库，其主要类型为：列：Cassandra，HBase； 文件：MongoDB，CouchDB； 关键值：Redis，Dynamo。
　　统计与算法方法
　　5. 基本统计知识：概率，概率分布，相关性，回归，线性代数，随机过程…
　　相关，回归，线性代数，随机过程…
　　回顾一下数据挖掘的定义，我们就晓得数据挖掘除了涉及编码或计算机科学，而是处于多个科学领域的交叉点上，其中统计学是不可或缺的一部分。 统计学的基本知识对于数据挖掘者至关重要，它可以帮助您辨识问题、获得更准确的推论、区分因果关系和相关性以及量化发觉结果的确定性。
　　更多资源：
　　我应当晓得哪些统计才会做数据科学[ Quora ]
　　数据挖掘的统计方式[ Research Gate ]
　　6. 数据结构与算法
　　数据结构包括链表，链表，堆栈，队列，树，哈希表，集合等，而常见的算法包括排序，搜索，动态编程，递归等
　　精通数据结构和算法对于数据挖掘至关重要，它可以在处理大量数据时为您提供更具创造性和效率的算法解决方案。
　　更多资源：
　　数据，结构和数据科学传递[ IBM Developer ]
　　Cousera：数据结构和算法[ 加利福尼亚大学圣地亚哥分校]
　　7. 机器学习/深度学习算法
　　这是数据挖掘的最重要部份之一。 机器学习算法可构建样本数据的物理模型，以进行预测或决策，而无需进行明晰编程即可执行任务。 深度学习是更广泛的机器学习方法系列中的一部分。机器学习和数据挖掘一般采用相同的方式，并且存在显著的重叠。
　　更多资源：
　　使用Python和R代码的机器学习算法的要点[ Analytics Vidhya ]
　　很棒的机器学习框架，库和软件的清单（按语言）[ Github josephmisiti ]
　　8. 自然语言处理
　　自然语言处理（NLP）作为计算机科学和人工智能的子领域，可帮助计算机理解，解释和操纵人类语言。 NLP被广泛用于动词，语法和语义剖析，自动摘要和文本收录。 对于须要处理大量文本的数据采集器来说，了解NLP算法是必不可少的技能。
　　更多资源：
　　面向数据科学家的10个NLP任务[ Analytics Vidhya ]
　　很棒的机器学习框架，库和软件的清单（按语言）[ Github josephmisiti ]
　　开源NLP库：Standford NLP；Apache OpenNLP ; Naturel语言工具包
　　其他
　　9. 项目经验
　　您的项目经验是您数据挖掘技能的最省力的证明。 当被问到怎样获得数据科学的第一份工作时，DataCamp的首席数据科学家David Robinson说：“对我来说，最有效的策略是从事公共工作。在博士后期间我进行了好多开源开发并写博客。这些都为我的数据科学技能提供了公开证据。” 如果您希望获得更多的数据挖掘经验，请尝试在12个最受欢迎的数据科学计划平台中中查找最佳项目。
　　10. 沟通与抒发方法
　　数据挖掘者除了要处理数据，而且还负责向其他人，甚至是非技术受众，例如营销团队，解释从数据中获取的结果和看法。 您应当才能以口头，书面和陈述的形式挺好地解释数据结果，讲故事。 查看全部

　　伪原创工具(伪原创文章生成器)是一款的伪原创的文章，我们的这款软件可以制做出互联网上具有唯一性的伪原创文章，支持英文和法文伪原创。本软件是一款免费的专业伪原创文章生成器，其专门针对百度和google的爬虫习惯以及动词算法而开发，通过本软件优化的文章，将更被搜索引擎所追捧。群发用户，SEO者不可多得的神器，也是网站推广者必备工具。感觉平衡性挺好，尤其是其默认词库的选择非常好。比其他一些工具不知道好几百倍！我认为这是一款很不错的软件。毕业论文还在烦恼吗？我认为是的，毕竟毕业论文动不动就是上万个字。是不是都要写的语塞了，不用害怕，我们来帮你完成，快来下载我们这款软件吧！
　　
　　软件优点1、伪原创工具在世界范围内首创了：本地和网路2种不同伪原创形式；
　　2、支持英文和法文伪原创；
　　3、采用独有的动词引擎，完全匹配baidu和google的习惯.同时我们提供免费的开发参数嗲用插口，使用-help查看.
　　4、独有的同义词和近义词引擎，可以适当改变文章语义，特有算法进行控制.
　　5、独有段落和段内迁移功能；
　　6、伪原创内容支持导出导入为txt或html等格式，方便顾客迁移数据；
　　7、独家支持在线自能伪原创动易、新云、老丫、dede、帝国、PHPCMS、zblog等主流小型CMS系统；
　　8、绿色软件免安装，容量小，软件下载包只有1M多，占系统资源少，是同类软件的1/3；
　　9、可以制做收录html标签的伪原创文章；
　　10、可以制做收录图片，flash等多媒体格式的伪原创文章；
　　11、在线升级，全免费，每月定时为您升级程序，保证同步baidu和google的更新算法；
　　12、提供“替换链接”的贴心功能，有效降低SEO外链；
　　13、原生编译代码，通喝win2000以上的所有平台，包括winxp,win2003,vista等等；
　　14、多内核系统，制作上万字的伪原创文章，速度极快； 更新日志1、修复了综合采集中的一些问题；
　　2、改进了内存管理；
　　3、再次更改标题抬头； 查看全部

　　商品属性
　　安装环境
　　商品介绍
　　购买须知：
　　（1）因互站安装费用的调整，故须要安装的顾客请先联系我们！无联系硬拍的谨慎！
　　（2）联系好了安装的顾客请自行备好服务器域名等...
　　（3）素质低下，贪小便宜，追求完美者请绕路！
　　（4）手动发货通常发互站注册的qq邮箱！一般发货时间为8:30-21:30.超时次日补发邮箱！
　　开发环境 ：VS2008 + C# + SQL2008_r2
　　该框架采用逻辑上的三层模式开发业务处理和数据处理完全分开，采用C#语言和MSSQL进行开发，主要实现了菜单建立，系统用户，权限分配等等功能，这也是每一个项目上面都必须具备的东西，UI层通过业务层来调用数据层的相关函数实现数据操作，前台界面方面使用的是多文档的布局类似选项卡的款式，可以随便的拖动窗体到任何地方，舍弃了MDI的窗口模式，整个项目的工具栏比较统一，每一个界面都是一样的工具栏，这也为后续的权限控制做了一个铺垫。美工方面采用了DevExpress的风格，程序上面只是承继了DevExpress，用到了其中的美化疗效，客户端并不需要装DevExpress,只要程序运行的根目录上面存在DevExpress的几个Dll支持文件即可，如果须要降低新的功能，只须要将创建的窗体名称在菜单上面进行注册，然后通过权限管理来进行授权后即可使用，不需要其他非常的处理。另外还降低了软件生成注册码的控制，可以为您的软件加密。代码里没有任何sql句子，全部采用存储过程实现，如更改只要更改存储过程而不用代码重新编译生成。
　　源码收录：DevExpress控件+破解补丁+框架源码+框架源码开发文档
　　功能简介
　　菜单管理：可灵活自定义菜单
　　角色管理：可随便降低不同角色
　　用户管理：可便捷添加多个用户
　　权限管理：可任意分配不同权限
　　支持各主流数据库：包括mssql、mysql、oracle等
　　软件加密：可为软件生成注册码
　　数据库管理：可在软件里执行sql脚本句子
　　软件皮肤修改：可更换20多种软件风格式样
　　多语言：支持多种语言文字
　　适用人群：
　　学习C#开发的初学者。此框架有统一的编码风格和规范。框架用到的技术收录封装、继承、多态、反射、文件IO操作、存储过程、加密算法、注册表、WCF、WebService等技术。
　　经常接包的同事。一般中小企业软件可以直接套用此框架。通用的什么功能作者早已做完了（如：菜单管理、数据显示、日志、用户管理、权限管理、加密、密码更改、界面皮肤等等），你只要做实际需求的功能即可，这大大节省了你的开发时间。
　　
　　
　　
　　
　　 查看全部

　　昨天有一个网友说，他近来笔试了几家公司，有一个问题被问到了好几次，每次都回答的不是很好。
　　
　　面试官：比如有10万个网站需要采集，你有哪些方式快速的获取到数据？
　　想回答好这个问题，其实须要你有足够的知识面，有足够的技术储备。
　　最近，我们也在急聘，每周还会笔试十几个人，感觉合适的也就一两个，大多数和那位网友的情况差不多，都欠缺整体思维，那怕这些有三四年工作经验的老司机。他们解决具体问题的能力太强，却极少能由点及面，站在一个新的高度，全面思索问题。
　　10万个网站的采集覆盖度，已经比大多数的专业舆情监控公司的数据采集范围都广了。要达到面试官说的采集需求，就须要我们从网站的搜集，直到数据储存的各个方面进行综合考虑，给出一个合适的方案，以达到节约成本，提高工作效率的目的。
　　下面我们就从网站的搜集，直到数据储存的各方面，做个简单的介绍。
　　一、10万个网站从那里来？
　　一般来说，采集的网站，都是依照公司业务的发展，逐渐积累上去的。
　　我们如今假定，这是一个初创公司的需求。公司刚才创立，这么多网站，基本上可以说是冷启动。那么我们怎么搜集到这10万个网站呢？可以有以下几种形式：
　　1)历史业务的积累
　　不管是冷启动，还是哪些，既然有采集需求，一定是有项目或产品有这方面的需求，其相关的人员前期一定督查过一些数据来源，采集了一些比较重要的网站。这些都可以作为我们搜集网站和采集的原创种子。
　　2)关联网站
　　在一些网站的顶部，一般都有相关网站的链接。尤其是政府类型的网站，通常会有下级相关部门的官网。
　　
　　3)网站导航
　　有些网站可能为了某种目的(比如引流等)，采集一些网站，并对其进行归类进行展示，以便捷人们查找。这些网站可以快速的为我们提供第一批种子网站。然后，我们再通过网站关联等其他形式获取更多的网站。
　　
　　4)搜索引擎
　　也可以打算一些与公司业务相关的关键词，去百度、搜狗等搜索引擎中搜索，通过对搜索结果进行处理，提取相应的网站，作为我们的种子网站。
　　
　　5)第三方平台
　　比如一些第三方的SaaS平台，都会有7~15天的免费试用。所以，我们就可以借助这段时间，把与我们业务相关的数据采集下来，然后提取出其中的网站，作为我们初始采集种子。
　　虽然，这种方法是最有效，最快的网站采集方法。但是在试用期内，获取10万个网站的可能也极小，所以尚须要结合上述的关联网站等其他形式，以便快速获取所需网站。
　　通过以上五种方法，相信我们可以很快的搜集到，我们须要的10万个网站。但是，这么多网站，我们该怎么管理？如何晓得其正常与否呢？
　　二、10万个网站如何管理？
　　当我们搜集到10万个网站以后，首先面对的就是怎样管理、如何配置采集规则、如何监控网站正常与否等。
　　1)如何管理
　　10万个网站，如果没有专门的系统来管理，那将是一场灾难。
　　同时，可能因为业务的须要，比如智能推荐等，需要我们对网站进行一些预处理(比如打标签)。此时，一个网站管理系统将是必须的。
　　
　　2)如何配置采集规则
　　前期我们搜集的10万个网站只是首页，如果只把首页作为采集任务，那么就只能采集到首页极少的信息，漏采率很大。
　　如果要按照首页URL进行全站采集，则对服务器资源消耗又比较大，成本偏高。所以，我们须要配置我们关心的栏目，并对其进行采集。
　　
　　但是，10万个网站，如何快速、高效的配置栏目呢？目前，我们以手动解析HTML源码的方法，进行栏目的半自动化配置。
　　
　　当然，我们也试验过机器学习的方法来处理，不过疗效还不是很理想。
　　由于须要采集的网站量达到10万级别，所以一定不要使用xpath等精确定位的方法进行采集。否则，等你把这10万网站配置好，黄花菜都凉了。
　　同时，数据采集一定要使用通用爬虫，使用正则表达式的形式来匹配列表数据。在采集正文时，通过使用算法来解析时间、正文等属性；
　　3)如何监控
　　由于有10万网站，这些网站中每晚还会有网站改版，或者栏目改版，或新增/下架栏目等。所以，需要按照采集的数据情况，简单的剖析一下网站的情况。
　　比如，一个网站几天都没有新数据，一定是出现了问题。要么网站改版，导致信息正则失效常，要么就是网站本身出现问题。
　　
　　为了提升采集效率，可以使用一个单独的服务，每隔一段时间，检测一次网站和栏目的情况。一是测量网站、栏目是否能正常访问；二要检查配置的栏目信息正则表达式是否正常。以便运维人员对其进行维护。
　　三、任务缓存
　　10万个网站，配置完栏目之后，采集的入口URL应当会达到百万级别。采集器怎么高效的获取这种入口URL进行采集呢？
　　如果把这种URL放在数据库中，不管是MySQL，还是Oracle，采集器获取采集任务这一操作，都会浪费好多时间，大大增加采集效率。
　　如何解决这个问题呢？内存数据库便是首选，如Redis、 Mongo DB 等。一般采集用Redis来做缓存。所以，可以在配置栏目的同时，把栏目信息同步到Redis中，作为采集任务缓存队列。
　　
　　四、网站如何采集？
　　就像是你想达到月薪百万，最大机率是要去华为、阿里、腾讯这些一线大厂，而且还须要到一定的级别才行。这条路注定不易。
　　同样，如果须要采集百万级别的列表URL，常规的方式也一定是难以实现。
　　必须使用分布式+多进程+多线程的形式。同时，还须要结合显存数据库Redis等做缓存，已实现高效获取任务，以及对采集信息进行排重；
　　
　　同时，信息的解析，如发布时间、正文等，也必须使用算法来处理。比如现今比较火的GNE，
　　有些属性，可以在列表采集时获取的，就尽量不要放在和正文一起进行解析。比如：标题。一般情况下，从列表中获取到的，标题的准确度，要远小于算法从信息html源码中解析的。
　　同时，如果有一些特殊网站、或者一些特殊需求，我们再采用订制开发的方法进行处理即可。
　　五、统一数据储存插口
　　为了保持采集的及时性，10万个网站的采集，可能须要十几二十台服务器。同时，每台服务器上又布署N个采集器，再加上一些订制开发的脚本，整体采集器的数目将会达到上百个。
　　如果每位采集器/定制脚本，都自行开发一套自己的数据保存插口，则开发、调试都会浪费不少时间。而且后续的运维，也将是一件非揪心的事情。尤其是业务有所变化，需要调整时。所以，统一数据储存插口还是太有必要的。
　　由于数据储存插口统一，当我们须要相对数据做一些特殊处理时，比如：清洗、矫正等，就不用再去更改每位采集存储部份，只须要更改一下插口，重新布署即可。
　　快速、方便、快捷。
　　六、数据及采集监控
　　10万个网站的采集覆盖度，每天的数据量绝对在200万以上。由于数据解析的算法无论多精确，总是不能达到100%（能达到90%就十分不错了）。所以，数据解析一定会存在异常情况。比如：发布时间小于当前时间、正文中收录相关新闻信息等等。
　　但是，由于我们统一了数据储存插口，此时就可以在插口处，进行统一的数据质量校准。以便按照异常情况，来优化采集器及订制脚本。
　　同时，还可以统计每位网站或栏目的数据采集情况。以便才能及时地判定，当前采集的网站/栏目信源是否正常，以便保证仍然有10万个有效的采集网站。
　　七、数据储存
　　由于每晚采集的数据量较大，普通的数据库(如：mysql、Oracle等)已经难以胜任。即使象Mongo DB这样的NoSql数据库，也早已不再适用。此时，ES、Solr等分布式索引是目前最好的选择。
　　至于是否上Hadoop、HBase等大数据平台，那就看具体情况了。在预算不多的情况下，可以先搭建分布式索引集群，大数据平台可以后续考虑。
　　为了保证查询的响应速率，分布式索引中尽量不要保存正文的信息。像标题、发布时间、URL等可以保存，这样在显示列表数据时可以降低二次查询。
　　在没有上大数据平台期间，可以把正文以固定的数据标准，保存到txt等文件系统中。后续上大数据平台后，再转存到HBASE中即可。
　　八、自动化运维
　　由于服务器、采集器，以及订制脚本较多，单纯的靠人工进行布署、启动、更新、运行情况监控等，已经变得十分的繁杂，且容易出现人为失误。
　　所以，必须有一套自动化运维系统，能够实现对采集器/脚本进行布署、启动、关闭、运行等，以便才能在出现变动时快速的响应。
　　“比如有10万个网站需要采集，你有哪些方式快速的获取到数据？”，如果你能回答出这种，拿到一个不错的offer应当没哪些悬念。 查看全部

　　例如，方便的软件〜适合您的使用~~一键式采集Web数据，所有平台都可以使用Win / Mac / Linux，采集和导出都是免费的，无限制使用，可以在后台运行，并实时显示速度.
　　优采云采集器是由原创Google技术团队创建的网络数据采集软件，只需在其上单击即可
　　
　　软件功能
　　1. 可视化的自定义采集过程
　　完整的问答指南，可视化操作，自定义采集过程
　　自动记录和模拟网页操作顺序
　　高级设置可以满足更多采集需求
　　2，单击以提取网页数据
　　鼠标单击以选择要爬网的Web内容，操作简单
　　您可以选择提取文本，链接，属性，html标记等.
　　3. 运行批量数据采集
　　该软件会根据采集过程和提取规则自动分批采集
　　快速稳定地实时显示采集速度和过程
　　可以将软件切换为在后台运行，而不会影响前台工作
　　4. 导出并发布采集的数据
　　采集的数据将自动制成表格，并且可以自由配置字段
　　支持将数据导出到Excel等本地文件
　　一键式发布到CMS网站/数据库/微信公众号及其他媒体
　　
　　使用方法
　　自定义采集百度搜索结果数据的方法
　　第1步: 创建采集任务
　　1）启动优采云采集器，进入主界面，选择自定义采集，然后单击创建任务按钮以创建“自定义采集任务”
　　2）输入百度搜索的网址，包括三种方式
　　1. 手动输入: 直接在输入框中输入网址，多个网址之间必须用换行符分隔
　　2. 单击以从文件中读取: 用户选择一个文件来存储URL. 文件中可以有多个URL地址，并且这些地址需要用换行符分隔.
　　3. 批量添加方法: 通过添加和调整地址参数来生成多个常规地址 查看全部

　　SPSS18.0统计软件是一个非常有用的数据统计分析工具. 该软件不再是必需的模块. SPSS的每个模块可以独立安装和运行，也可以将多个模块组合在一起. 每个模块都具有数据访问，数据管理和绘图功能，可以使您的分析结果和决策过程更加可信.
　　
　　[功能]
　　1. [新模块使分析技术更容易]
　　PASW自举模块方便分析人员使用自举技术
　　借助PASW Direct Marketing模块，分析师可以独立运行一些重要的分析过程
　　新产品PASW Statistics Developer可以轻松使用R程序或共享程序
　　2，[提高计算速度和灵活性]
　　自动数据准备功能（收录在PASW数据准备模块中）可帮助您快速查找和更正数据中的错误或缺失值，并提供易于理解的报告以帮助您确定要处理的数据类型分析并提供建议和可视化
　　3. [增强了分析和报告功能]
　　新的非参数测试（收录在PASW Statistics Base模块中）
　　计算后的分类，即在创建表后（包括在PASW自定义表模块中）计算表中的新分类
　　重要性测试（收录在“ PASW自定义表格”模块中）
　　辅助SPC图表中的规则检查（包括在PASW Statistics Base模块中）
　　提高性能和可扩展性的新技术
　　改进了PASW Statistics中某些算法和过程的性能
　　增强的模型窗口使您可以更清楚地了解ADP的结果，两步聚类和非参数测试（包括在PASW Statistics Base模块中）以及自动数据准备过程（包括在PASW Data Preparation模块中） ）
　　改善了频率分析，交叉列联表和描述性统计信息（包括在PASW Statistics Base模块中）之类的常用分析程序的性能
　　
　　[破解教程]
　　1. 安装完成，直到出现“在线注册”（左下角）界面，并且在此界面中应取消选中“在线注册”；下一个界面是“许可证授权向导”，请参见不要在此界面上继续，只需单击“取消”. 然后，用EQX文件夹的全部内容替换安装文件夹中同名的文件.
　　2. 破解完成后，您可以运行软件来使用它（安装完成后，帮助文件为英文，但是您可以使用68楼引入的中文包将帮助文件转换为中文）. 将来无需运行“许可证授权向导”. 尝试将系统日期调整为几年后，该软件仍然可以使用，并且不会过期. 该功能应该完整，至少我还没有发现任何限制. 安装该软件后，它将占用580 MB以上的硬盘空间（包括中文帮助语言包）. 查看全部

　　优采云采集器是主要主流文章系统和论坛系统使用的多线程内容采集和发布程序. 使用优采云采集器，您可以立即建立一个内容丰富的网站. zol提供了优采云采集器的正式版本供下载.
　　优采云采集器系统支持远程图片下载，图片批量水印，Flash下载，下载文件地址检测，自制和发布的cms模块参数，自定义发布的内容以及其他相关的采集器. 优采云采集器的数据采集可以分为两部分，一个是采集数据，另一个是发布数据.
　　优采云采集器功能:
　　LocoySpider是一款功能强大且易于使用的专业采集软件. 强大的内容采集和数据导入功能可以将您采集的任何网页数据发布到自定义的远程服务器上
　　优采云采集器徽标
　　优采云采集器徽标
　　Yi用户cms系统模块，无论您的网站是什么系统，都可以使用上优采云采集器. 系统随附的模块文件支持: 新闻文章，dongyi文章，dongwang论坛，PHPWIND论坛，Discuz论坛，phpcms文章，phparticle文章，LeadBBS论坛，magic论坛，Dedecms文章，Xydw文章，Jingyun文章和其他模块文件. 有关更多cms模块，请参考生产和修改，或访问官方网站与您联系. 同时，您还可以使用系统的数据导出功能，并使用系统的内置标签将采集的数据对应表的字段导出到任何本地Access，MySql，MS SqlServer.
　　LocoySpider用Visual C编写，可以在Windows2008下独立运行（windows2003附带.net1.1框架. 优采云采集器的最新版本是2008版本，需要升级到.net2.0框架以用于使用），例如，如果您在Windows2000，XP和其他环境下使用它，请首先从Microsoft官方下载.net framework2.0或更高版本的环境组件. 优采云采集器V2009 SP2 4月29日
　　数据捕获原理
　　优采云采集器如何捕获数据取决于您的规则. 如果要获取列的网页中的所有内容，则需要首先提取该网页的URL. 这是URL. 该程序将根据您的规则对列表页面进行爬网，从中分析URL，然后对获取URL的网页内容进行爬网. 根据采集规则，分析下载的网页，分离标题内容和其他信息并保存. 如果选择下载图片等网络资源，则程序将分析采集的数据，找出图片，资源等的下载地址，然后在本地下载.
　　数据发布原则
　　我们采集数据后，默认情况下将数据保存在本地. 我们可以使用以下方法来处理数据.
　　1. 不会进行任何处理. 由于数据本身存储在数据库中（访问，db3，mysql，sqlserver），因此，如果仅查看数据，则可以使用相关软件直接打开.
　　2，通过Web发布到该网站. 该程序将模仿浏览器将数据发送到您的网站，从而达到手动发布的效果.
　　3，直接进入数据库. 您只需要编写一些SQL语句，程序就会根据您的SQL语句将数据导入数据库.
　　4. 另存为本地文件. 该程序将读取数据库中的数据，并以某种格式将其保存为本地sql或文本文件.
　　工作流程
　　优采云采集器的数据采集分为两个步骤，一个是采集数据，另一个是发布数据. 这两个过程可以分开.
　　1. 采集数据，包括采集网站和采集内容. 此过程是获取数据的过程. 我们制定规则，并在采集过程中处理内容.
　　2. 发布内容是将数据发布到自己的论坛. CMS的过程也是实现现有数据的过程. 它可以通过WEB在线发布，存储在数据库中或保存为本地文件.
　　具体用法实际上非常灵活，可以根据实际情况确定. 例如，我可以在采集时先采集而不释放，然后在有空时释放，或者同时采集和释放，或者先进行释放配置，或者可以在采集后添加释放配置. 简而言之，具体过程取决于您，优采云采集器的强大功能之一体现在灵活性上.
　　优采云采集器V9.9版本
　　1. 优化效率并解决运行大量任务时卡住的问题
　　2. 解决了使用大量代理时配置文件锁定程序退出的问题
　　3. 修复在某些情况下无法连接mysql的问题
　　4. 其他界面和功能优化
　　优采云采集器V9.8版本
　　1: “远程管理”正式升级为“私有云”，并进行了全面的优化和调整.
　　2: 发布模块添加自定义标头信息.
　　3: 调整采集线程间隔并添加自定义间隔设置.
　　4: 长时间使用后的运行滞后问题已解决.
　　5: 第二级代理，IP输入框更改为普通的TextBox. 增强免代理认证功能.
　　6: 数据包丢失和死循环问题已修复.
　　7: ftp上传，添加超时处理.
　　优采云采集器优采云采集器V9.6
　　1: 多级URL列表，为列表名称添加重命名功能和上下调整功能.
　　2: 解决了无法以SqlServer数据库格式正确显示集合数的问题.
　　3: 添加新标签时，如果最后一次编辑是固定格式的数据，则新标签将显示错误的内容.
　　4: 解决了在数据包登录期间登录失败的情况下无法自动重新登录的问题.
　　5: 修复FTP上传失败后本地数据也被删除的问题.
　　6: 解决了采集和发送文件上传FTP失败的问题.
　　7: 在Excel中保存时，针对ID将PageUrl显示的列的位置优化.
　　8: 解决了无法多选任务的问题.
<p>9: 采集和发布时，将调整最大发布数功能（以前: 最大发布数无效. 现在: 最大发布数生效，任务完成后，上一个未发布的数据将不会再次发布） 查看全部

　　优采云采集器是一种高效的Web信息采集软件，支持99％的网站数据采集. 该软件可以生成Excel表，api数据库文件和其他内容，以帮助您管理网站数据信息. 如果您需要指定要采集的网页数据，请使用此软件. 它是爬虫技术的具体体现，具有非常简单的界面和详细的功能，因此普通用户也可以在夜间爬网他们想要的信息. 例如，小编使用此软件抓取了一些受欢迎的新颖网站. 小说，因为每个新章节都有一个大的广告，感觉很麻烦，所以我直接爬进了小说的文本内容，并自动生成了文本，方便在休闲时观看. 同样，用户可以使用该软件来爬网一些知名论坛或购物门户的内容列表，以分析各个领域的当前发展或用于数据统计的当前流行产品！
　　
　　软件功能1，向导模式
　　易于使用，只需单击鼠标即可轻松自动生成脚本
　　2，定时运行
　　可以按计划定期运行，而无需手动
　　3. 原创高速核心
　　自主开发的浏览器内核速度很快，远远超出了对手
　　4. 智能识别
　　智能识别网页中的列表和表单结构（多选框下拉列表等）
　　5. 广告屏蔽
　　自定义广告阻止模块，与AdblockPlus语法兼容，可以添加自定义规则
　　6. 各种数据导出
　　支持Txt，Excel，MySQL，SQLServer，SQlite，Access，网站等.
　　核心技术
　　7. 自动识别列表数据，并通过智能算法一键提取数据.
　　8. 自动识别和寻呼技术，通过算法智能识别和采集寻呼数据
　　9. 混合浏览器引擎和HTTP引擎，同时考虑了易用性和效率. 软件功能1，路由拨号功能
　　原理是通过脚本自动登录到路由器，找到网络的连接和断开功能，先断开网络，然后再重新连接以交换IP. 界面和操作类似于编辑预采集脚本.
　　2，ADSL拨号
　　支持本地ADSL拨号，动态IP拨号（淘宝上有很多）和重拨.
　　3. 先进的过滤功能
　　通过设置某些条件（包括条件（不包括，必须包括，数字小于，数字大于，日期大小等）来筛选出指定类型的数据
　　使用过程
　　1. 输入采集网址
　　打开软件，创建一个新任务，然后输入要采集的网站地址.
　　2. 智能分析，在整个过程中自动提取数据
　　进入第二步后，优采云采集器会自动智能地分析网页并从中提取列表数据.
　　3. 将数据导出到表，数据库，网站等
　　运行任务，将采集的数据导出到Csv，Excel和各种数据库，并支持api导出. 软件突出显示一键式数据提取
　　易于学习，通过可视界面，只需单击鼠标即可捕获数据
　　快速高效
　　内置一组高速浏览器内核，再加上HTTP引擎模式，以实现快速数据采集
　　适用于各种网站
　　可以采集99％的Internet网站，包括单页应用程序Ajax加载等. 动态网站使用方法步骤1: 输入采集URL
　　打开软件，创建一个新任务，然后输入要采集的网站地址.
　　第2步: 智能分析，在整个过程中自动提取数据
　　进入第二步后，优采云采集器会自动智能地分析网页并从中提取列表数据.
　　第3步: 将数据导出到表格，数据库，网站等
　　运行任务，将采集的数据导出到Csv，Excel和各种数据库，并支持api导出. 更新日志1.添加插件功能
　　2. 添加导出txt（将一个文件另存为文件）
　　3. 多值连接器支持换行符
　　4. 修改数据处理的文本映射（支持搜索和替换）
　　5. 修复登录时的DNS问题
　　6. 解决图片下载问题
　　7. 修复json的一些问题 查看全部