可靠的采集神器(
10种优秀的网站日志分析工具分析日志咨询工具)
　　网站建设者_可靠的网站建设者抢占市场
　　
　　系统计算关键词的平均排名，这个数据可以作为参考网站和客服总数。
<p>很多 查看全部

　　可靠的采集神器(如何从大数据中采集出有用的信息是大数据发展的最关键因素
)
　　大数据有多种来源。在大数据时代背景下，如何从大数据中获取有用信息是大数据发展的最关键因素。大数据采集是大数据产业的基石，大数据采集阶段的工作是大数据的核心技术之一。为了高效地采集大数据，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个水槽
　　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 采用了多 Master 的方式。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。Gossip 协议用于在 Flume Master 节点之间同步数据。
　　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的场景。因为 Flume 是用 JRuby 构建的，所以它依赖于 Java 运行时环境。Flume 被设计成一种分布式管道架构，可以看作是数据源和目的地之间的代理网络，以支持数据路由。
　　Flume 支持设置 Sink 的 Failover 和负载均衡，以保证在一个 Agent 故障时整个系统仍然可以正常采集数据。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，可以支持用户定制开发。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 客户端是 Avro、Log4J、Syslog 和 HTTP Post。
　　2 流利
　　Fluentd 是另一种开源数据采集架构，如图 1 所示。Fluentd 是用 C/Ruby 开发的，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：易于安装、占用空间小、半结构化数据记录、灵活的插件机制、可靠的缓冲和日志转发。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。与 Flume 相比，Fluentd 的配置相对简单。
　　Fluentd 的扩展性很强，客户可以自己定制（Ruby）Input/Buffer/Output。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 日志存储
　　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的部署架构
　　一个典型的 Logstash 配置如下，包括 Input 和 Filter 的 Output 的设置。
　　input {
file {
type =>"Apache-access"
path =>"/var/log/Apache2/other_vhosts_access.log"
}
file {
type =>"pache-error"
path =>"/var/log/Apache2/error.log"
}
}
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"
}
}
　　几乎在大多数情况下，ELK 同时用作堆栈。在您的数据系统使用 ElasticSearch 的情况下，Logstash 是首选。
　　4 楚夸
　　Chukwa 是 Apache 旗下的另一个开源数据采集平台，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）用于分析采集的大规模数据的适当架构。
　　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 中，由 MapReduce 作业定期处理。
　　Scribe 架构如图 5 所示。
　　
　　图 5 Scribe 架构
　　Scribe 架构比较简单，主要包括三个部分，即 Scribe 代理、Scribe 和存储系统。
　　6 斯普伦克
　　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机器出现故障，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 刮擦
　　Python 的爬虫架构称为 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根据需要轻松修改的架构。还提供了各类爬虫的基类，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运行过程如下：
　　(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，然后在调度中将其作为请求调度。
　　（3）Scrapy 引擎从调度程序获取要抓取的下一页。
　　（4）Schedule 将下一个爬取的 URL 返回给引擎，引擎通过下载中间件将它们发送给下载器。
　　(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引擎接收到下载器的响应，通过爬虫中间件发送给爬虫进行处理。
　　(7）爬虫处理响应并返回爬取的项目，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）步骤之后的操作，直到调度器中没有请求，然后断开Scrapy引擎与域的连接。
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　　可靠的采集神器(如何从大数据中采集出有用的信息是大数据发展的最关键因素
)
　　大数据有多种来源。在大数据时代背景下，如何从大数据中获取有用信息是大数据发展的最关键因素。大数据采集是大数据产业的基石，大数据采集阶段的工作是大数据的核心技术之一。为了高效地采集大数据，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个水槽
　　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 采用了多 Master 的方式。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。Gossip 协议用于在 Flume Master 节点之间同步数据。
　　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的场景。因为 Flume 是用 JRuby 构建的，所以它依赖于 Java 运行时环境。Flume 被设计成一种分布式管道架构，可以看作是数据源和目的地之间的代理网络，以支持数据路由。
　　Flume 支持设置 Sink 的 Failover 和负载均衡，以保证在一个 Agent 故障时整个系统仍然可以正常采集数据。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，可以支持用户定制开发。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 客户端是 Avro、Log4J、Syslog 和 HTTP Post。
　　2 流利
　　Fluentd 是另一种开源数据采集架构，如图 1 所示。Fluentd 是用 C/Ruby 开发的，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：易于安装、占用空间小、半结构化数据记录、灵活的插件机制、可靠的缓冲和日志转发。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。与 Flume 相比，Fluentd 的配置相对简单。
　　Fluentd 的扩展性很强，客户可以自己定制（Ruby）Input/Buffer/Output。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 日志存储
　　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的部署架构
　　一个典型的 Logstash 配置如下，包括 Input 和 Filter 的 Output 的设置。
　　input {
file {
type =>"Apache-access"
path =>"/var/log/Apache2/other_vhosts_access.log"
}
file {
type =>"pache-error"
path =>"/var/log/Apache2/error.log"
}
}
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"
}
}
　　几乎在大多数情况下，ELK 同时用作堆栈。在您的数据系统使用 ElasticSearch 的情况下，Logstash 是首选。
　　4 楚夸
　　Chukwa 是 Apache 旗下的另一个开源数据采集平台，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）用于分析采集的大规模数据的适当架构。
　　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 中，由 MapReduce 作业定期处理。
　　Scribe 架构如图 5 所示。
　　
　　图 5 Scribe 架构
　　Scribe 架构比较简单，主要包括三个部分，即 Scribe 代理、Scribe 和存储系统。
　　6 斯普伦克
　　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机器出现故障，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 刮擦
　　Python 的爬虫架构称为 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根据需要轻松修改的架构。还提供了各类爬虫的基类，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运行过程如下：
　　(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，然后在调度中将其作为请求调度。
　　（3）Scrapy 引擎从调度程序获取要抓取的下一页。
　　（4）Schedule 将下一个爬取的 URL 返回给引擎，引擎通过下载中间件将它们发送给下载器。
　　(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引擎接收到下载器的响应，通过爬虫中间件发送给爬虫进行处理。
　　(7）爬虫处理响应并返回爬取的项目，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）步骤之后的操作，直到调度器中没有请求，然后断开Scrapy引擎与域的连接。
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　　可靠的采集神器(可靠的采集神器,(现在各大app的产品简介))
　　可靠的采集神器,现在各大app的产品简介,还有所有app的下载量都是靠推广和刷量，软件的官网也是这样，也有一些羊毛党可以免费帮助完成采集任务，如果你是苹果用户，可以通过一些谷歌空间购买时间，或者一些国外的服务器，也可以找到很多需要下载的app，有渠道就是有渠道，
　　既然说软件，那我就来推荐我自己的一款。一键采集各大应用商店商品搜索榜、百科词条词条下载量排行榜的信息。
　　这是老调常谈的话题，网上各种方法都有，收费的也有，付费的也有，但，都是传说，我们也是老百姓啊，被骗过，我写了个系列免费为客引流的软件，几十块钱搞定，
　　目前流量有这几个渠道：
　　1、分析市场同类产品，
　　2、看主流的新闻媒体，
　　3、比如我们是通过搜索引擎引流，那就用比如百度或者阿里的产品，用seo的方式将流量引入到我们的产品中去，
　　4、如果我们可以找到一定量级的seo软件，我们就可以通过他们的软件抓取大量的新闻资讯，来为我们的产品做推广，这个属于基本的技巧。上面都是渠道，如果想了解详细，可以私聊。 查看全部

　　可靠的采集神器(可靠的采集神器！亲测好用！设置之后收录)
　　可靠的采集神器！亲测好用！设置之后收录在口袋动物网站的动物数据通过api接口直接收录的，
　　动物宝，数据靠谱；制作人牛逼，但是发链接给我，很慢。还有做自媒体的，如果不发链接，在文章里嵌入点外链用的有很多，百度、谷歌搜都有，一个搜索结果出十多个，也不慢。新出的群落，能把很多人收藏的电子书上传下来，也很快。然后，你收到了数据，可以提取来搜索。网站做的不错，数据靠谱，制作人靠谱，用的爽。
　　又是一个刷题打卡软件？？？？？
　　我最近也用了这个app，太坑了，收集很久的数据上传到了一个网站上结果审核了半天，一次收到只有2000条。速度慢的让我怀疑人生，发布的数据不能改动名字。最可气的是把shi写在里面，直接审核了五分钟，进去和官方人员申诉他们说检查了，问我最开始能提供什么资料。还让我填收集的那天也就是上传后的第六天。还把我提交的资料改的面目全非，审核更慢了。
　　我真的急死了，同学用猴子把数据上传上去，才2000条就审核通过了，据说就连我只有2000条，分配给他收集的，收集到200000多条数据，审核时间就已经审核三四天了。
　　我们学校在新校区的老师都有留意这个app，每天的数据非常丰富。当然的老师都是使用自己学校的app并且不喜欢用外面的软件。但app有一个很大的问题就是广告太多了，关键是有的，每一条动物的质量不高，且还没有权威网站上的认证。 查看全部

　　可靠的采集神器(
飞跃业主名录是一款强大的互联网在线搜索采集软件，日日同步更新)
　　
　　飞跃业主名录是一款功能强大的互联网在线搜索采集软件，每天同步更新，信息来源为房地产行业网、分类信息网等知名网站。必备工具。
　　【特征】
　　1、提取最新的业主数据，可以帮助您快速识别目标客户，进行充分的市场调研，为您的销售管理和营销管理做好充分准备。为您提供直接与目标客户互动的机会
　　2、软件24小时自动采集，每天都能获取当天最新的车主数据。充值后，采集可以无限访问。价格可根据个人需求（一个月、三个月、一年）灵活购买。
　　3、搜索到的数据都是真实的车主数据，数据准确率高达90%！可免费测试，采集数据每日更新。信息名称包括姓名、公寓类型、区域、电话号码、地址等字段。
　　4、收录主要地产行业及分类信息网站如58同城、安居客、土巴兔、房天下等，屏蔽中介商户，无重复，可分进入区域采集、采集 无限制。
　　【特征】
　　1、在线采集最新车主资料；
　　2、数据每天与网络同步更新；
　　3、支持全国指定区域批量采集；
　　4、信息来自地产行业网、分类信息网等知名网站，真实可靠；
　　5、数据过滤：过滤重复数据，让客户数据管理更精准；
　　6、精准数据：专业实名制数据，图片防骚扰数据；
　　7、采集中的数据可以导入个人电脑，支持EXCEL、TXT文本等格式。 查看全部

　　可靠的采集神器(可靠的采集神器，一秒钟搞定，自带批量处理功能)
　　可靠的采集神器哦！平时可能大家会找，但是用起来超方便，一秒钟搞定，自带批量处理功能。让你什么都能采摘，大批量的！采集快手抖音小红书等等热门视频。
　　最近发现一个挺不错的app，名字叫搜狗浏览器，很适合自媒体个人做内容创业。操作简单，没有一点门槛，只要一个手机号注册即可直接登录，还可以上传微信号、微博、头条等一系列平台上的内容。不要问我为什么，因为我也没有弄懂这是个啥app，
　　采集大师，国内唯一支持搜狗搜索的采集软件，个人在做自媒体上用了很久了，搜狗搜索在谷歌工具箱里面，无广告无捆绑，操作简单，安全无广告，就看你有没有兴趣。
　　大搜车采集爱奇艺、优酷、腾讯视频、b站、哔哩哔哩等所有资源。
　　【粉丝管家】操作方法：
　　1）在百度
　　2）输入【粉丝管家】，找到的第一家，
　　3）双击打开，
　　1、下载安装完成后，
　　2、打开软件，
　　3、选择“移动端”
　　4、点击“保存文件”
　　5、随便选择一个平台，
　　6、随便保存到电脑，
　　7、不会登录电脑，
　　8、会登录电脑，随便发布，
　　9、转化到微信，“流量管家”会主动去自动投放软件自动帮你发布文章，引流到微信，及时沟通， 查看全部

　　可靠的采集神器(可靠的采集神器，推荐一个叫bouncerun的网页链接)
　　可靠的采集神器推荐一个叫bouncerun的采集器，能采集，京东，美团，大众点评，百度百科，新闻联播等等所有类型网站的网页链接。重点是支持国内所有主流浏览器，包括chrome，firefox，
　　在《需要你懂得信息提取及自动提取技术之页面技术》中提到的两种方法：1.搜索引擎2.云采集
　　/
　　上面说的都不靠谱，现在有个clickhouse上面的都是免费信息，关键是时效性好还是热门话题的，
　　csdn
　　看了很多回答都没有提到搜索引擎，对采集公司来说，如果要获取互联网信息，那么第一步肯定是需要建立自己的网站，那么第一步就是要找到互联网上有价值的信息，随着互联网的发展，搜索引擎的功能越来越强大，通过其搜索到关键词我们可以筛选出我们想要的内容，然后通过他们的平台把这些内容发布到我们自己的网站上，一步步将所有的内容整合起来。
　　找到这些目标信息之后呢？还有其他办法呢，一般情况下信息的传播都会利用微博来进行传播，那么通过微博我们就可以了解到很多的互联网信息，然后根据用户的浏览习惯和需求去推送我们想要的信息，那么发现信息之后，我们就可以通过注册其公司的ip地址或者用户的设备号的方式把它推送到我们的目标信息量比较多的大型机构，而大型机构会向他们的用户进行推送，然后这些信息通过qq或者微信等方式发布出去。
　　你会发现，那些热门的网站都是被这样循环的推送过来的。那这些信息是怎么被传播的呢？你在登录百度的账号之后，所有的信息都会进入百度的“大数据统计的推荐模块”，这些都是基于百度网站和搜索引擎的统计数据，最后在一些大型的应用平台上放置搜索链接，让用户直接跳转过去，他们在这个链接里面再对这些信息进行再加工，最后将内容发送到网站上，这也就是搜索引擎的价值所在。了解更多，请关注公众号：看人头的反牛逼传播学。 查看全部

　　可靠的采集神器(信息采集的难点是什么？分类数据库有三个最新解析)
　　信息采集有什么难度？数据复杂，形式多样；下载后有什么困难？数据管理。
　　网络信息采集master（NetGet）的主要作用就是解决这两个问题。一般数据采集是有针对性的，通常针对一个或一些网站，采集某些类别的数据。如采集几个网站人才招聘信息、产品信息、供求信息、公司图书馆信息等。对这些网站的数据结构进行简单分析后，设置对应的采集规则，你可以下载所有你想要的数据到本地。软件支持分类，分类的目的是方便数据管理和统计分析。
　　现有功能介绍：
　　1. 软件可以采集任何类型的网站信息。包括htm、html、ASP、JSP、PHP等。采集速度快，信息一致准确。支持 网站 登录。
　　2. 类别。分类的目的是便于数据的管理。可以添加、删除和修改类别。分类库有3个最新的备份，放在\files目录下，为数据安全提供了可靠的保障。
　　3. 任务。任务是 采集 任务。显示为相应的 采集 规则。任务可以随时启动、暂停和停止。该软件支持多任务处理，即同时采集不同的数据。
　　4. 数据导出。采集 中的数据可以通过三种方式导出：文本、Excel 和数据库。您可以根据需要导出为不同的格式。
　　5. 数据库。目前测试的是 Access 和 SqlServer 数据库。数据库功能包括导入数据库和查询数据。
　　6. 菜单功能扩展。一般是扩展数据分析功能。比如你自己开发了一个数据库软件，这个软件是用来分析采集的数据的，这个软件可以附在这个软件上方便使用。
　　7. 日志。记录每一个重要动作。比如类别的维护，任务的维护等等。可以清理和备份日志。 查看全部

　　可靠的采集神器(构建一个垂直搜索系统的采酷服务器开发插件(图))
　　Cycrawl Server 是世界上第一个免费的可编程采集服务器。该服务器由一个强大的多线程采集核心和一组支持特性组成。为了保持服务器稳定和健壮。这些支持功能大多使用工业级开源解决方案。对于网站data采集、结构化信息处理、数据库持久化方案、定时任务、后端索引，Caiku server都可以得心应手。
　　海量的任务吞吐量使得彩酷服务器几乎可以处理任何类型的信息采集。不管你想要什么网站采集，不管它导出到什么格式，不管它导入到什么数据库。或者你打算开发一个无人值守的定时采集程序（所谓的小偷采集）。当然，他对各种开源辅助功能的无缝集成也让你轻松搭建垂直搜索系统。
　　当我们要实现一个网站data采集时，我们只需要实现一个任务。一个任务，类似于服务器中的插件。服务器启动时。它将驱动部署在服务器中的大量任务来执行数据采集。使用彩酷服务器，二次开发者只需要面对一个简单的界面进行编程，可以大大降低工作强度。这是一个漂亮的数据采集 解决方案，它将特定的采集 逻辑与信息引擎松散耦合。明确工作职责，明确整个系统架构。
　　与市面上大部分采集软件相比，彩酷服务器没有可视化的编辑界面。熟悉Java语言的二次开发者只需要实现三个接口即可完成一个任务的开发。正是这种实现为信息的采集 带来了无限的灵活性。也正因为如此，才酷服务器被称为垂直搜索引擎。
　　Cycrawl Server Eclipse Plugin 是一个 Eclipse 插件，可用于任务开发和调试。这个插件的功能会越来越丰富。
　　彩酷服务器完全免费！ 查看全部

　　可靠的采集神器(办公神器——办公软件和网站的日常工作中助力)
　　作为办公同志，我用的东西不多，但是用过很多软件和网站，不仅学习编程语言或者软件应用，还使用了一些教程网站，在此为大家推荐几款办公神器，希望对大家的日常工作有所帮助~
　　01 黑马程序员视频库
　　我先推荐自己。黑马程序员视频库拥有超多学科，涵盖IT互联网的Java、C/C++、Python、前端等，以及新媒体运营、影视制作、UI/UE等超免费教程，海量源材料可免费查找和管理
　　
　　02 数据类，优采云数据采集
　　小白神器免费使用所有强大的采集功能，优采云采集器，操作简单，功能强大，3个简单步骤，每日采集百万数据。全网独有的云采集功能，7*24小时高效稳定采集。
　　
　　03 PPT模板，优秀的PPT
　　海量PPT模板随时下载。由于我使用了这个PPT模板网站，所以我只需要在内部报告时获取材料。
　　
　　04 在线文件转换器
　　完全免费、易用、丰富的PDF处理工具，包括：合并、拆分、压缩、转换、旋转和解锁PDF文件，以及为PDF文件添加水印的工具等。只需几秒钟即可完成完成，PDF可以随意转换，在线文件转换器，经常接触WPS的朋友可以考虑使用，希望能提高工作效率
　　
　　05 窗帘iLovePDF | PDF爱好者的在线PDF文件处理工具05窗帘
　　很多朋友都会用X-mind来画思维导图，不过还有一个工具可以试试。窗帘有极简轮廓注| 一键生成思维导图、大纲笔记、思维导图一键转换，再也不用担心编辑思维导图
　　窗帘帮助您节省宝贵的精力，让您专注于内容创作。安利现在
　　
　　这篇文章我先分享这么多，大家多多关注我会持续更新的~
　　如果觉得有用，请点赞+关注~关注我，不要迷失在IT领域！！ 查看全部

　　可靠的采集神器(可靠的采集神器在学习网站中可以找到许多做弊神器！)
　　可靠的采集神器在学习网站中可以找到许多做弊神器！不过像爱站这种代码检测神器大家没必要了解，网站没有必要养一群二皮脸！网站收集在学校的门户里，最近国内网站有点水！我都是让百度做流量代理，按年支付。基本做上两个月，每个月固定稳定收入1300。开始时会感觉有点小苦，但是一次次坚持下来，
　　网赚这个东西因人而异吧。我说一点我自己用的办法。1，电脑，手机或者平板2，手持身份证照片3，视频输出账号，如微博，youtube，twitter，b站，快手，斗鱼，虎牙等账号4，账号，特价处理账号5，
　　纯手工刷单，免费领取，免费讲解，免费学习！目前单量1w之内一小时，想单子达到2w+一单！想学习的可以联系我，
　　把自己的过去半年的不赚钱的经历写下来，最好是下面两点，老铁双击了。1.你现在做的东西利润是多少，成本是多少，对方自己的手工费2.你现在做的东西竞争力有多大，可以提高多少利润如果上面两点你能都能满足，那你可以大胆放心大胆的去干！如果不满足，
　　网络赚钱，没有工资，卖货也就是类似于普通电商了（别弄那些什么纯天然的，假的，不可能挣钱，我说的是真的）也有靠卖货过日子，但是量大了也可以自己开店面， 查看全部

　　可靠的采集神器(G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值是什么？
)
　　cms 采集器
　　cms(Concurrent Mark Sweep)采集器是一个旨在获得最短恢复暂停时间的采集器。这与那些集中在互连网站的服务器或B/S系统上的非常一致。应用程序，这些应用程序非常重视服务的响应速度。从名字（“Mark Sweep”）可以看出，它是基于“mark-sweep”算法实现的。
　　cms采集器工作的整个过程分为以下4个步骤：
　　由于整个进程中耗时最长的并发标记和并发清除进程采集器线程可以与用户线程一起工作，一般情况下，cms采集器的内存回收过程是与用户线程并发执行的。下图可以清楚的看到cms采集器的操作步骤中的并发和暂停时间：
　　
　　优势
　　cms 是一位优秀的采集器。它的主要优点已经体现在名称上：并发采集、低暂停，所以cms采集器也被称为并发低暂停采集器（Concurrent Low Pause Collector）。
　　缺点
　　G1采集器
　　G1（Garbage-First）采集器是当今采集器技术发展中最前沿的成果之一。它是服务器端应用程序的垃圾采集器。HotSpot 开发团队赋予它一个使命（在长期）未来替换 JDK 1.5 中发布的 cms 采集器。与其他GC采集器相比，G1具有以下特点：
　　跨越整个堆内存
　　G1之前的其他采集器的采集范围是整个年轻代或年老代，但G1不再如此。当使用 G1 时，Java 堆的内存布局与其他采集器有很大不同。它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region）。虽然仍然保留了新生代和老年代的概念，但是新生代和老年代在物理上不再是分离的，而是一部分Region的集合（不一定是连续的）。
　　构建可预测的时间模型
　　G1 采集器可以建立可预测的暂停时间模型，因为它可以系统地避免整个 Java 堆中的垃圾采集。G1跟踪每个Region的垃圾累积值（回收获得的空间量和回收所需时间的经验值），在后台维护一个优先级列表，每次根据允许的回收时间，优先级为给予回收价值最高的区域（这就是垃圾优先这个名字的由来）。这种使用Region来划分内存空间和优先区域回收，保证了G1采集器在有限的时间内获得尽可能高的采集效率。
　　避免全堆扫描-Remembered Set
　　G1 将 Java 堆划分为多个 Region，即“拆分成部分”。但是，Region 不能孤立。一个Region中分配的对象可以与整个Java堆中的任何一个对象都存在引用关系。在做可达性分析判断对象是否存活时，需要扫描整个Java堆来保证准确性，这显然对GC效率是一个很大的危害。
　　为了避免全堆扫描的发生，虚拟机在G1中为每个Region维护了一个对应的Remembered Set。虚拟机发现，当程序写入Reference类型数据时，会产生Write Barrier来暂时中断写操作，并检查Reference引用的对象是否在不同的Region（生成的例子中，就是检查老年代是否在对象是指新生代中的对象），如果是，则通过CardTable将相关引用信息记录在被引用对象所属Region的Remembered Set中。回收内存时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set，可以保证不扫描满堆，不会有遗漏。
　　如果不计算维护Remembered Set的操作，G1采集器的操作大致可以分为以下几个步骤：
　　下图可以清晰的看到G1采集器的操作步骤中的并发和暂停阶段（在Safepoint）：
　　
　　总结采集器表：
　　 查看全部

　　可靠的采集神器(优化大陆线路除了硬件的可靠性，租用香港站群还有一个好处)
　　网站采集
是为了快速提高网络排名，增加网站收录和整体内容的丰富度，将他人的整个网站数据下载到自己的网站或将他人网站的部分内容保存到自己的服务器上。从内容中提取相关字段发布到您自己的网站系统，或者您需要将网页相关文件保存在本地，如图片、附件等。香港站群服务器专业用于网站SEO优化。非常适合采集
内容和快速部署站点组！
　　优化大陆航线
　　除了硬件的可靠性，租用香港站群的另一个好处是有CN2直连线，特别是一些部署在大陆服务器上的目标网站。使用CN2直连线可以非常稳定的将数据采集回自己的服务器。，并且在采集
过程中出现空采集
的概率很低。
　　IP不容易被封
　　采集工具的原理是通过正常的http访问来读取目标网站的内容，所以如果量太大或者频率太高，很容易被目标网站当作CC攻击而拒绝，导致在抓取空内容时，如果服务器本身IP资源充足，可以模拟多个不同的服务器进行访问，从而避开目标网站的反采集机制，自然采集内容​​和发布更稳定。
　　硬件配置合适
　　现在很多用户都在租用香港站点组服务器来搭建站点组服务，但实际上站点组服务器非常适合部署采集系统。现在市面上主流的采集系统都需要部署在liunx系统上，配置要求一般。都需要相对稳定的配置，才能保证采集过程中性能的稳定性，而且由于站点组服务器承担的服务一般都是高并发的服务，安装liunx系统部署采集软件即可确保长期稳定。
　　品质售后
　　采集站和一般网站最大的区别是，内容更新的时候可以不管，一旦服务器出现故障，站长很难及时了解情况。这时候就需要专业的机房，提供专业的24小时在线运维服务，进行实时监控。目前香港只有少数大型机房能支持如此高的上网率，所以这些机房提供的服务器更可靠。 查看全部

　　可靠的采集神器(花瓣客户端官方安装版图片采集工具介绍及管理收集图片)
　　花瓣客户端官方安装版是一款优秀的图片工具采集。花瓣客户端也是花瓣网络的延伸和扩展。花瓣客户端可以帮助用户更方便、更高效地管理和采集图片。有需要的朋友快来下载吧。
　　
　　常见问题
　　Q：原来的网页已经不存在了，可以保留采集吗？
　　别担心！采集使用花瓣时，原页面的图片会保存到服务器。即使网页不存在，图片也会留在花瓣中。
　　问：如何在浏览时打开另一个窗口？
　　如果你是一个习惯于打开另一个窗口的用户，我给你一个温馨的建议：点击采集时按住键盘的Ctrl键。另外我们做了很多用户调查，因为花瓣的图片很多，这个页面跳转的方法可以有效防止迷路在花丛中~
　　问：我可以一次上传/获取多张图片吗？
　　目前不支持一次上传/获取多张图片。华小班希望这种相对谨慎的采集方式，能让采集更有价值，让其他朋友发现更多精彩。
　　Q：如何取消对第三方（微博豆瓣人人等）的绑定？
　　进入第三方应用，取消授权。但是，您将无法一键登录！如果你怕泄露小秘密，就在你的个人设置中选择：选择不展示花瓣，不让别人找到你，就可以了。
　　问：如何举报不良图片？
　　糟糕的画面真的让华小班气愤恨恨！清理团队24/7实时待命。您可以使用采集详情页底部的举报按钮、用户反馈和电子邮件来举报以支持我们的工作。
　　更新日志
　　修理
　　添加图片创建采集，有一定概率创建重复的采集；
　　输入关键字过滤左侧画板时，部分打开采集大图的快捷键无效； 查看全部

　　可靠的采集神器(独立站新店开业,快速上传产品信息的妙招！)
　　1）前言介绍：
　　独立站新开店，产品上架很头疼。店里一下子搞上几百个产品很难，今天给大家推荐一款可以“采集别人shopify产品到你自己的shopify店铺”神器！不仅有ERP的功能采集，但更强大的是一个可以采集对等的独立站！
　　
　　Shopify采集工具可以一键采集全店对方的商品，或者采集对方某品类的商品，以及采集特定的商品，是不是很神奇？相信很多时候最头疼的就是列出产品信息。当一个产品被选中并准备进行测试时，该产品的登陆页面非常大。今天给大家介绍一个快速上传产品信息的妙招。
　　例如，如果您看到汽车玻璃冰铲，您只需下载这个东西。面对产品描述不知道怎么写怎么办？
　　
　　神奇的汽车刮冰机
　　这时候你打开谷歌搜索
　　inurl: 神车刮冰器，那么返回的结果应该是这个
　　的种类
　　
　　这些是目前使用shopify建立网站并出售这款神奇汽车刮冰机的商店。
　　打开，拿一些来看看他们的着陆页是什么样子，只需选择一个你认为最好的着陆页，然后将其选中。当然，在这一步，你可以手动复制，一点一点地添加到你的商店中。
　　如果你还是觉得麻烦，那我给你推荐一个妙招，打开shopify采集工具
　　. 将刚刚选中的商品链接复制到单个商品，然后提交
　　
　　好了，喝口水润喉，等几分钟，打开产品管理，你会发现这个产品已经采集成功了，然后选择导出shopify的csv文件，到你的shopify后台导入完成，如何方便？
　　
　　2）注册流程：
　　首先，注册很简单，我就不介绍了。注册后登录，点击导航栏中的Shopify采集进入Shopify采集系统，先来熟悉一下这个工具吧！
　　
　　3）后台介绍：
　　界面清新简洁，让我们对这个工具一目了然。虽然很简单，但是功能很强大。
　　
　　在左边的导航中，我们找到采集Management，里面有两个按钮，一个是导入Excel采集，一个是采集产品分类。导入 excel采集 main 是针对单个产品采集。浏览同行网站的时候，发现很多产品的落地页都很好，那你可以记录下来保存在这个excel模板中批量采集，可以下它的产品的所有登陆页面都给你，是不是很有效率？
　　
　　采集商品分类是shopify店铺的分类。当然，如果你为产品类别选择all，那将是所有采集。您可以在其他商店获得所有产品！
　　
　　4）采集 结果：
　　接下来是 采集 结果。里面有三个项目。一是任务清单。这个任务列表就是你提交的采集任务列表。你可以清楚地看到你想要多少产品采集。采集到达了多少，是否结束，等等；另一个是产品管理，就是管理你采集到达的产品。您可以查看此列表中的产品采集。编辑，如价格、SEO等信息；
　　最后一个是批量上架的任务，也就是你要把你选择的商品同步到你的店铺。它可以是 shopify 商店或 shoplazza 商店。这里会有一个列表，告诉你同步了多少，成功了多少。什么时候开始，什么时候结束！
　　
　　方便吗？
　　接下来给大家介绍店铺和订单管理。您可以将您的shopify店铺或shoplazza店铺绑定到此工具，这样您就可以直接将商品同步到您的店铺，还可以在这里统计您采集到货的订单信息！
　　这么好的店铺神器，值得大家拥有吗？去试试吧！！！
　　5）怎么联系？
　　网站 链接：/
　　
　　还有做Facebook时需要用到的查询工具~
　　
　　该工具非常有用：
　　
　　如果遇到不明白的问题，请联系下方二维码。不明白的可以联系客服。如果你是独立站，可以试试这个工具。它真的很方便，你可以使用它！（原文来自知乎作者火火，如有侵权联系删除）
　　网站 链接：/ 查看全部

　　可靠的采集神器(11月23日，阿里正式开源可观测数据采集器iLogtail)
　　简介：11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
　　
　　作者 | 袁毅
　　来源 | 阿里巴巴技术公众号
　　11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
　　一个 iLogtail 和可观察性
　　
　　可观察性并不是一个新概念，而是从IT系统中的监控、故障排除、稳定性构建、运行分析、BI、安全分析等逐步演化而来。与传统监控相比，可观察性是核心进化是采集尽可能多的可观察数据以达到白盒的目的。iLogtail的核心定位是可观察数据的采集器，可以采集尽可能多的采集各类可观察数据，帮助可观察平台打造各种上层应用场景。
　　
　　2. 阿里巴巴可观察数据采集的挑战
　　
　　对于可观察数据采集，有很多开源代理，比如Logstash、Filebeats、Fluentd、Collectd、Telegraf等，这些代理的功能非常丰富，这些代理和一些扩展的组合基本可以满足各种内部数据采集的要求。但由于性能、稳定性、控制等关键挑战不尽人意，我们最终选择进行自研：
　　1、资源消耗：目前阿里有上百万台主机（物理机/虚拟机/容器），每天产生几十PB的可观察数据，每1M减少内存，每1M/s性能下降。改善对于我们的资源节约来说是巨大的，节约的成本可能是几百万甚至几千万。目前很多开源代理的设计更注重功能而不是性能，改造现有的开源代理基本不可行。例如：
　　2、 稳定性：稳定性是一个永恒的话题。数据的稳定性采集，除了保证数据本身采集的准确性外，还要保证采集的Agent不能影响业务应用，否则影响是灾难性的。至于稳定性建设，除了Agent本身的基本稳定性外，还有很多目前开源Agents还没有提供的特性：
　　3、 可控：可观测数据的应用范围很广。几乎所有的业务、运维、BI、安全等部门都会用到它，各种数据都会在一台机器上生成。同一台机器产生的数据也会被多个部门的人使用。例如，在 2018 年，我们计算出平均而言，一个虚拟机上有 100 多种不同类型的数据。采集，设计了10多个不同部门的人想要使用这些数据。除了这些，还有很多其他的企业级功能需要支持，比如：
　　
　　基于以上背景和挑战，我们从2013年开始逐步优化和改进iLogtail，解决性能、稳定性、可控性等问题。我们经历了多次double十一、double十二、 Spring的考验联欢晚会红包等物品。目前iLogtail支持Logs、Traces、Metrics等多种数据的统一采集。核心功能如下：
　　三大 iLogtail 发展历程
　　秉承阿里人简约的特点，iLogtail的命名也很简单。我们一开始就期望有一个统一的工具来记录Tail，所以叫做Logtail。加“i”的原因主要是当时使用了inotify技术。, 可以在毫秒级别控制日志采集的延迟，所以最后称为iLogtail。从2013年开始，iLogtail的整个发展过程大致可以分为三个阶段，分别是飞天5K阶段、阿里集团阶段和云原生阶段。
　　
　　1个飞天5K舞台
　　作为中国云计算领域的里程碑，2013年8月15日，阿里巴巴集团正式运营5000（5K）服务器规模的“飞天”集群，成为国内首家自主研发大型云计算的企业。 - 规模的通用计算平台。全球首家对外提供5K云计算服务能力的公司。
　　飞天5K项目始于2009年，从最初的30台逐步发展到5000台，不断解决系统的规模、稳定性、运维、容灾等核心问题。这个阶段iLogtail诞生的时候，是从5000台机器的监控、问题分析、定位（现在称为“可观察性”）开始的。在从 30 到 5000 的飞跃中，可观察到的问题面临诸多挑战，包括单机瓶颈、问题复杂性、故障排除的难易程度和管理复杂性。
　　
　　在5K阶段，iLogtail本质上解决了单机、小规模集群到大规模运维监控的挑战。iLogtail现阶段的主要特点是：
　　2 阿里小组赛
　　iLogtail在阿里云飞天5K项目中的应用，解决了日志统一采集和监控的问题。当时阿里巴巴集团、蚂蚁金服等还缺乏统一的一、可靠日志采集系统，所以我们开始推广iLogtail作为集团和蚂蚁的日志采集基础设施。从一个相对独立的项目比如5K到一个全集团的应用，并不是简单的复制问题，而是我们要面对的是更多的部署、更高的要求、更多的部门：
　　百万级运维问题：此时整个阿里巴巴和蚂蚁的物理机和虚拟机都超过了百万。我们希望用1/3的人力来运营和维护百万级的Logtail。更高的稳定性：iLogtail 最初，采集的数据主要用于故障排除。集团广泛的应用场景对日志可靠性的要求越来越高，比如计费计量数据和交易数据，同时也需要满足十一、十二级超大压力测试的双重要求数据流。多部门、多团队：从服务5K团队到近千个团队，不同的团队会使用不同的iLogtail，一个iLogtail也会被多个不同的团队使用。
　　经过与阿里、蚂蚁数年的合作打磨，iLogtail在多租户和稳定性方面取得了长足的进步。iLogtail现阶段的主要特点是：
　　
　　日志保存采集方案原理（详见《iLogtail技术分享（一)：轮询+Inotify组合日志保存采集方案》）
　　
　　多租户隔离的整体流程（详见《iLogtail技术分享（二)：多租户隔离技术+双十一实战效果》）
　　3 云原生阶段
　　随着阿里巴巴所有IT基础设施的全面云化，以及iLogtail产品SLS（日志服务）在阿里云上的正式商用，iLogtail开始全面拥抱云原生。从阿里巴巴内部的商业化和对外提供各行业公司的服务来看，iLogtail面临的挑战重点不是性能和可靠性，而是如何适应云原生（容器化、K8s、适应云环境）以及如何兼容有了开源协议，碎片化的需求如何处理。这个阶段是iLogtail发展最快的时期，经历了很多重要的变化：
　　
　　iLogtail Kubernetes日志采集原理（详见《Kubernetes Log解析采集原理》）
　　
　　iLogtail插件系统整体流程（详见《iLogtail插件系统介绍》）
　　四大开源背景与期待
　　闭源构建的软件永远跟不上时代的潮流，尤其是在如今的云原生时代。我们坚信开源是iLogtail最好的发展策略，也是释放其最大价值的方式。作为可观察领域最基础的软件，我们开源iLogtail，希望与开源社区共同构建，持续优化，努力成为世界一流的可观察数据采集器。对于 iLogail 未来的发展，我们期待：
　　与其他开源采集软件相比，iLogtail在性能和资源消耗方面具有一定的优势。与开源软件相比，在数千万次部署、每天数十PB数据的规模下，它为我们减少了100TB的内存和一年。1 亿 CPU 核心小时。我们也希望这个采集软件可以为更多的企业提高资源效率，实现可观察数据的“共同繁荣”采集。目前iLogtail只在阿里巴巴内部和极少数云上的公司（虽然有几万，但这个数字在全球几千万家公司面前还是很小的），相对来说还有几个场景。我们希望有更多不同行业、不同特点的公司能够使用iLogtail，并提出更多数据源、处理、输出目标的需求，丰富iLogtail支持的上下游生态。性能和稳定性是iLogtail最基本的追求。我们也希望通过开源社区吸引更多优秀的开发者共同构建iLogtail，继续提升这个可观察数据的性能和稳定性采集器。
　　原文链接 查看全部

　　可靠的采集神器(2个比较实用的大部分网页来说，不需要任何编码)
　　这里简单介绍两个比较实用的设备，一个是提速器，一个是提速器。对于大多数网页，这两个可以很容易采集，不需要任何编码。我将在下面简要介绍它们。看看这两个软件的安装和使用，感兴趣的朋友可以下载试试：
　　快点采集器 这是一个非常智能灵活的数据，完全可以供个人使用。无需任何编程配置即可自动识别和采集网页数据。先简单介绍一下这个软件：
　　1.首先是数据采集器，下载速度在采集器，这个可以直接从官网下载，如下，目前支持Windows、Linux、Mac3平台，选择版本适合您的平台：
　　2.安装后数据采集器，打开软件，主界面如下，这里我们可以直接输入需要采集的网址，取同城租房数据一个例子：
　　3.点击智能采集按钮，然后点击数据采集器，软件会自动打开对应页面，尝试所有可识别的数据采集，如下，非常智能，这里你也可以自定义采集方法删除无用或不相关的数据：
　　
　　4.设置好数据后采集器，直接点击右下角的开始采集按钮，软件会自动启动采集进程，试试翻页功能,success采集后的数据如下，会以表格的形式展示，一目了然：
　　
　　5.这里可以根据你需要的数据将采集中的数据保存成任何你需要的格式采集器。Excel、CSV、数据库等一应俱全，非常方便：
　　
　　速上采集器这也是很不错的资料采集软件资料采集器，个人使用完全免费，基本功能类似速上采集器，不需要编码，那就是你可以很方便的采集网页上的数据，下面我简单介绍一下这个软件：
　　1.首先是数据采集器，在采集器上下载速度，这个也可以直接从官网下载，如下，每个平台都有版本，随便选一个适合您自己的平台：
　　2.安装好数据后采集器，打开这个软件，主界面如下，这里我们选择“自定义采集”，点击立即使用，如下：
　　3. 然后在新建任务页面输入采集采集器所需的网页地址数据。保存网址后，软件会自动打开对应的页面，如下，这里以招联招聘数据为例。可以直接用鼠标选择你需要的数据采集，按照提示一步步操作，非常简单：
　　
　　4.设置好数据采集器后，启动本地采集，软件会自动启动数据采集进程，如下，成功后的数据采集也会以表格的形式展示出来，一目了然：
　　
　　5.这里也可以根据你需要的数据采集器，把采集变成你需要的格式，比如Excel、CSV等，非常方便：
　　
　　至此，我们就完成了速商采集器和速商采集器两款数据采集软件采集器的安装和使用数据。总的来说，这两个软件使用起来非常简单。只要熟悉使用过程，多练习几次，就能很快掌握。当然还有很多其他的数据采集软件，比如speed上面，数学等等也很不错，网上有相关的教程和资料，介绍的很详细，有兴趣的话，大家可以搜索一下，希望上面分享的内容对大家有帮助，也欢迎大家评论留言。补充。 查看全部

　　可靠的采集神器(自动发现使用场景介绍与Prometheus基于文件、DNS进行发现)
　　本章主要讲自动发现使用场景介绍和Prometheus基于文件和DNS的自动发现配置
　　当我们使用各种exporter分别监控系统、数据库、HTTP服务时，我们使用Prometheus的静态配置函数static_configs来监控所有监控指标对应的Target的运行状态和资源使用情况。
　　手动添加主机IP和端口，然后重新加载Prometheus要发现的服务。
　　对于服务器数量相对较少的测试环境，这种手动添加配置信息的方法是最简单的方法。但是，在实际生产环境中，对于数百个节点组成的大型集群或者Kubernetes这样的大型集群来说，手工方式显然被拉长了。
　　为此，Prometheus 提前设计了一套服务发现功能。
　　Prometheus 服务发现可以自动检测分类，并且可以识别新节点和更改节点。也就是说，可以自动发现和监控容器或云平台中的节点或更新节点，动态处理数据采集。
　　目前Prometheus已经支持了很多常见的自动发现服务，比如consul ec2 gce serverset_sd_config openStack kubernetes等。
　　我们常用的就是sd_config、DNS、kubernetes、consul，这些就够了。如果需要讨论其他配置，可以和我沟通，我可以弥补。
　　本章将讲解Prometheus自动发现中的基于文件和DNS发现。Consul如何完美解决当前场景下的各种常见的服务发现监控，后面会单独展开。
　　为什么要使用自动发现？
　　在基于云（IaaS 或 CaaS）的基础设施环境中，用户可以按需使用各种资源（计算、网络、存储），如水和电。按需使用意味着资源是动态的，这些资源可以随着需求规模的变化而变化。例如，AWS 提供了专属的 AutoScall 服务，可以根据用户定义的规则动态创建或销毁 EC2 实例，使用户在 AWS 上部署的应用程序能够自动适应访问规模的变化。
　　这种按需资源使用意味着监控系统没有固定的监控对象，所有监控对象（基础设施、应用、服务）都在动态变化。对于Nagias等传统的基于Push模式的监控软件，意味着每个节点都必须安装相应的Agent程序，通过配置指向中心的Nagias服务，被监控的资源与中心的资源之间存在强耦合关系。监控服务器。，要么直接将 Agent 构建到基础架构镜像中，要么使用一些自动化的配置管理工具（如 Ansible、Chef）来动态配置这些节点。当然，除了实际场景中的基础设施监控需求，我们还需要监控部署在云上的各种服务，例如应用程序和中间件。实施这种集中监控系统的成本和难度是显而易见的。
　　对于Prometheus这个基于Pull模式的监控系统，显然不能继续使用static_configs方法来静态定义监控目标。对于 Prometheus，解决方案是引入一个中间代理（服务注册中心）。该代理持有当前所有监控目标的访问信息。Prometheus 只需要询问代理有哪些监控目标控件可用。这种模型称为服务发现。
　　服务转移
　　在不同的场景下，不同的东西会扮演代理（服务发现和注册中心）的角色。比如在AWS公有云平台或者OpenStack私有云平台中，由于这些平台自己控制着所有的资源信息，所以这些云平台此时自己就扮演了代理的角色。Prometheus 可以通过平台提供的 API 找到所有需要监控的云主机。在Kubernetes这样的容器管理平台中，Kubernetes掌握和管理着所有的容器和服务信息。这时候Prometheus只需要和Kubernetes打交道，就可以找到所有需要监控的容器和服务对象。Prometheus 也可以直接与一些开源服务发现工具集成。比如在微服务架构应用中，经常使用Consul等服务发现注册软件。Promethues 还可以与其集成，以动态发现需要监控的应用程序。服务实例。Prometheus除了可以与这些平台级的公有云、私有云、容器云、专门的服务发现注册中心集成，还支持基于DNS和文件的监控目标动态发现，大大减少了云原生、微服务的数量以及云模式下监控实施的难度。
　　推拉推
　　如上图，展示了Push系统和Pull系统的核心区别。与Push模式相比，Pull模式的优势可以简单总结如下：
　　基于文件的服务发现
　　在 Prometheus 支持的众多服务发现实现中，基于文件的服务发现是最常见的方式。这种方法不需要依赖任何平台或第三方服务。Prometheus 不可能支持所有平台或环境。在基于文件的服务发现模式下，Prometheus 会定期从文件中读取最新的 Target 信息。因此，您可以通过任何方式写入监控 Target 信息。
　　用户可以通过 JSON 或 YAML 格式的文件定义所有监控目标。比如下面的yaml文件中定义了两个采集任务，每个任务对应的目标列表：
　　yaml 格式
　　- targets: [&#x27;192.168.1.220:9100&#x27;]
labels:
app: &#x27;app1&#x27;
env: &#x27;game1&#x27;
region: &#x27;us-west-2&#x27;
- targets: [&#x27;192.168.1.221:9100&#x27;]
labels:
app: &#x27;app2&#x27;
env: &#x27;game2&#x27;
region: &#x27;ap-southeast-1&#x27;
　　json格式
　　[
{
"targets": [ "192.168.1.221:29090"],
"labels": {
"app": "app1",
"env": "game1",
"region": "us-west-2"
}
},
{
"targets": [ "192.168.1.222:29090" ],
"labels": {
"app": "app2",
"env": "game2",
"region": "ap-southeast-1"
}
}
]
　　同时，你也可以给这些实例添加一些额外的标签信息，比如使用env标签来表示当前节点所在的环境，这样来自这些实例的样本信息采集就会收录这些标签信息，以便标签可以根据环境对数据进行统计。
　　创建 Prometheus 配置文件 /data/prometheus/conf/prometheus-file-sd.yml 并添加以下内容：
　　 - job_name: &#x27;file_sd_test&#x27;
scrape_interval: 10s
file_sd_configs:
- files:
- /data/prometheus/static_conf/*.yml
- /data/prometheus/static_conf/*.json
　　这里定义了一个基于file_sd_configs的监控采集test任务，模式的任务名称是file_sd_test。在 yml 文件中，可以使用 yaml 标签覆盖默认的作业名称，然后重新加载 Prometheus 服务。
　　service prometheus restat
　　在Prometheus UI的Targets下，可以看到targets.json文件中动态获取的目标实例信息以及监控任务的采集状态。同时，在Labels栏下，会有用户添加的自定义标签：
　　file_sd_-test
　　Prometheus 默认每 5m 重新读取一次文件内容。当需要修改时，可以通过refresh_interval进行设置，例如：
　　 - job_name: &#x27;file_sd_test&#x27;
scrape_interval: 10s
file_sd_configs:
- refresh_interval: 30s # 30s重载配置文件
files:
- /data/prometheus/static_conf/*.yml
- /data/prometheus/static_conf/*.json
　　这样，Prometheus 会定期自动读取文件内容。当文件中定义的内容发生变化时，无需重启Prometheus。
　　这种通用的方式可以衍生出很多不同的玩法，比如结合自动化配置管理工具（Ansible），结合Cron Job等等。对于一些Prometheus不支持的云环境，比如国内的阿里云、腾讯云等，也可以使用这种方式通过一些自定义程序与平台交互，自动生成监控Target文件，从而实现基础架构在这些云环境中。自动监控支持。
　　基于 DNS 的发现
　　对于某些环境，当文件和领事服务发现不能再满足时，我们可能需要 DNS 来进行服务发现。在互联网架构中，我们通常使用不对外暴露IP的主机节点或Kubernetes集群。这就需要我们在内部局域网或专用网络中部署DNS服务器，利用DNS服务完成内部网络的域名解析工作。
　　这时候我们就可以使用Prometheus DNS服务发现了。Prometheus DNS 服务发现有两种方法。第一种方法是使用 DNA A 记录进行自动发现。第二种方法是DNS SRV。第一种方法显然没有SRV。资源记录更方便。在这里，我会做所有的两个配置。您可以根据自己的环境决定使用什么。
　　DNA A记录发现配置，首先需要你的内网有DNS服务器，也可以直接自己配置解析记录。我这里使用的dnsmasq服务是在内网上测试的
　　# 验证 test1 DNS记录
nslookup test1.example.com
Server: 127.0.0.53
Address: 127.0.0.53#53
Non-authoritative answer:
Name: test1.example.com
Address: 192.168.1.221
# 验证 test2 DNS记录
nslookup test2.example.com
Server: 127.0.0.53
Address: 127.0.0.53#53
Non-authoritative answer:
Name: test2.example.com
Address: 192.168.1.222
　　普罗米修斯配置
　　 # 基于DNS A记录发现
- job_name: &#x27;DNS-A&#x27; # job 名称
metrics_path: "/metrics" # 路径
dns_sd_configs:
- names: ["test1.example.com", "test2.example.com"] # A记录
type: A # 解析类型
port: 29100 # 端口
　　重启Prometheus，可以看到targets中的dns-a记录
　　dns-a
　　DNS SRV是DNS资源记录中的一种记录类型，用于指定服务器地址和端口，可以设置每个服务器的优先级和权重。本地DNS解析器在访问服务时，从DNS服务器获取地址列表，然后根据优先级和权重选择一个地址作为本次请求的目标地址。
　　SRV记录格式：
　　_service._proto.name。TTL 类 SRV 优先权重端口目标
　　范围
　　操作说明
　　_服务
　　服务名，前缀_是为了防止与DNS标签（域名）冲突
　　原型
　　服务使用的通信协议通常是tcp udp
　　名称
　　此记录的有效域名
　　TTL
　　标准 DNS 类字段，例如 IN
　　优先事项
　　记录优先级，值越小，优先级越高。0-65535
　　重量
　　记录重量，数值越大，重量越高。0-65535
　　港口
　　服务端口
　　目标
　　使用服务的主机地址名称
　　这里不使用named，而是使用dnsmasq 进行测试。添加SRV记录后，需要重启dnsmasq服务才能生效。
　　# 配置dns解析
cat /etc/dnsmasq.d/localdomain.conf
address=/test1.example.com/192.168.1.221
address=/test2.example.com/192.168.1.222
# 添加 SRV 记录
cat /etc/dnsmasq.conf
srv-host =_prometheus._tcp.example.com,test1.example.com,29100
srv-host =_prometheus._tcp.example.com,test2.example.com,29100
# 验证srv服务是否正确，192.168.1.123 是内部DNS服务器，
dig @192.168.1.123 +noall +answer SRV _prometheus._tcp.example.com
output...
_prometheus._tcp.example.com. 0 IN SRV 0 0 9100 test1.example.com.
_prometheus._tcp.example.com. 0 IN SRV 0 0 9100 test2.example.com.
　　Prometheus配置完成后，重新加载Prometheus服务。
　　 - job_name: &#x27;DNS-SRV&#x27; # 名称
metrics_path: "/metrics" # 获取数据的路径
dns_sd_configs: # 配置使用DNS解析
- names: [&#x27;_prometheus._tcp.example.com&#x27;] # 配置SRV对应的解析地址
　　这时候就可以在target中看到DNS自动发现的记录了。
　　DNS-SRV
　　此时，我们正在添加一条新的自动发现记录。
　　# 添加test0解析
cat /etc/dnsmasq.d/localdomain.conf
address=/test1.example.com/192.168.1.221
address=/test2.example.com/192.168.1.222
address=/test0.example.com/192.168.1.220
# 添加 test0 SRV 记录
cat /etc/dnsmasq.conf
srv-host =_prometheus._tcp.example.com,test1.example.com,29100
srv-host =_prometheus._tcp.example.com,test2.example.com,29100
srv-host =_prometheus._tcp.example.com,test0.example.com,19100
# 验证dns SRV记录是否成功
dig @192.168.1.123 +noall +answer SRV _prometheus._tcp.example.com
_prometheus._tcp.example.com. 0 IN SRV 0 0 19100 test0.example.com.
_prometheus._tcp.example.com. 0 IN SRV 0 0 29100 test2.example.com.
_prometheus._tcp.example.com. 0 IN SRV 0 0 29100 test1.example.com.
　　这时候观察target，就会发现test0是可以自动找到的。
　　DNS-SRV-1 查看全部

　　可靠的采集神器(做采集工具选择什么样的香港站群服务器好呢？硬件配置更合适)
　　目前无论是小说网站还是图片网站，如果想要快速提升排名，使用采集工具采集内容可以有效保证网站内容的更新，从而增加网站收录和整体内容的丰富性，所以现在对采集的需求比较大，所以很多公司选择做采集业务，那么do 采集 选择什么工具香港站群服务器怎么样？
　　首先我们来分析一下我们为什么选择香港服务器租用？
　　硬件配置更合适
　　目前有很多用户部署网站在香港站群服务器上搭建业务。市面上主流的采集系统，无论是优采云还是优采云，都需要部署在windows系统上，一般都需要相对稳定的配置要求，以保证优采云期间的性能稳定采集 进程。由于香港站群服务器部署业务通常是高并发业务，安装Windows系统部署采集软件可以保证长期稳定。
　　独立IP不易被封
　　采集 工具的工作原理是通过正常的http访问读取目标网站的内容，所以如果数量过大或者频率过高，很容易判断为目标网站的CC攻击，导致抓取空内容。但是，如果服务器本身有足够的IP资源，可以模拟多个不同的网站进行访问，从而避开目标网站的反采集机制，自然采集内容发布更稳定。
　　
　　CN2二路直连线
　　除了硬件的可靠性，租用香港站群服务器还有一个好处，支持cn2双向直连线路，特别是部分目标部署在大陆服务器网站，使用CN2直连连接线可以更稳定的将数据采集回自己的服务器，采集过程中出现空采集的概率很低。
　　可靠的售后服务
　　不管是什么业务，一旦服务器出现故障，都会对业务产生很大的影响。因此，在选择香港机房时，应选择能够提供24小时在线售后服务，并支持多种通讯工具的专业机房。您可以随时联系机房技术人员，目前香港服务器的售后服务和相应的速度都优于其他海外服务器。
　　为什么选择盘石云天
　　盘石云天自营香港机房提供7*24小时专业技术售后服务，支持随时升级或更改服务器配置。拥有丰富的海外IDC管理经验。海外服务器租用支持免费测试。有需要的用户可咨询24小时在线客服。 查看全部