实时文章采集(登录密码、手机验证登录采集中心-发现-查看报告)
　　实时文章采集，还有人工翻译~1。文章标题2。文章内容3。登录采集，发现-登录采集中心-发现-同步采集结束-查看报告登录采集中心-发现-同步采集结束-查看报告登录采集中心-发现-同步采集结束-查看报告4。登录密码、手机验证登录采集中心-发现-同步采集结束-查看报告登录采集中心-发现-同步采集结束-查看报告登录采集中心-发现-同步采集结束-查看报告5。
　　发布采集文章6。可以在回复时候看文章出现的几率通过一次发送和回复，多次出现概率就会大大降低，很有可能是回复的少，或者没有回复建议如果怕重复，在同步采集时候，把token修改一下试试。
　　你可以试试mongx-imagebox
　　这个方案已经有朋友提出来了，我觉得比较靠谱：tinygo的在线采集器，-imagebox-web/文章页面的采集，和视频的采集，大概都包含了我之前提到的内容，通过用户自己注册，找一个白名单，就可以导入白名单列表，然后就能采集。当然用户还要自己爬很多内容。
　　后期为了方便爬取，就可以pc端使用spidermonkey。可以在chrome、google+chrome扩展商店搜索。目前有sendmail、sendcloud、sendmore-global，tinygo没有。
　　需要先配置好ip、hosts、token， 查看全部

　　实时文章采集(有没有更好的解决办法么？CDN实时日志一站式解决方案上线
)
　　背景
　　CDN是非常重要的互联网基础设施。用户可以通过CDN快速访问网络上的各种图片、视频等资源。CDN在访问过程中会产生大量的日志数据。随着当今日益复杂的网络环境的变化和业务的快速增长，日志数据变得越来越大，越来越多维度。这些数据通常与用户的下一步业务决策密切相关。
　　
　　在与 CDN 用户的交流中，我们发现用户通常会面临以下困境：
　　• 无用户数据：CDN 访问日志由主要CDN 厂商生成，用户无法直接获取。现阶段大部分CDN厂商只提供离线日志下载，日志数据从生成下载到用户需要几十分钟到几个小时。如此大量的数据产生了延迟，大大降低了实时流处理、告警等对实时性要求高的场景的分析价值。
　　• 多分析需求：为了解决各种定制化的分析需求，通常的做法是搭建和运营开源系统，比如kafka做数据通道，storm或flink做流式分析，spark和spark做数据分析。hadoop等。
　　• 可视化要求：对于最终分析结果的展示，结果存储在数据库（小结果集）和HBase（大结果集）中，然后通过连接各种可视化工具完成。
　　综上所述，对日志进行更实时、更详细的关注和分析的需求逐渐出现。但是对于普通用户来说，对CDN日志进行实时离线分析并不容易。他们需要支付建设、运维和管理费用。为了完成需求，有时需要编写大量代码，但最终未必能得到好的结果。整个CDN实时日志涉及的环节多，对服务质量要求严格，技术挑战比较大。有更好的解决方案吗？
　　CDN实时日志一站式解决方案上线
　　近日，阿里云CDN上线了实时日志功能，开放了日志服务（SLS）的能力，将CDN采集的实时日志在不到60秒的时间内送达日志服务实时、交互式分析和呈现报告。通过CDN日志的实时分析，可以快速发现和定位问题，进而挖掘日志数据，提升数据决策能力，将业务推向新的高度。点击跳转到CDN实时日志页面，详细了解该功能。
　　
　　CDN实时日志服务和日志下载的区别
　　CDN实时日志为实时采集日志数据，日志数据平均延迟不超过30秒。同时CDN开放了日志服务分析能力，为客户定制了4份分析报告，可以快速分析日志，发现问题，及时做出决策。CDN提供的离线日志下载只能下载4小时前的每小时日志数据。
　　CDN实时日志系统中的简化数据流由下图组成：
　　
　　• 实时数据采集：在直播和回放过程中，会产生大量的日志。需要在1秒延迟内将这些日志实时采集发送到日志中心。
　　• 数据清洗：对日志采集后的数据进行清洗，以满足不同场景的处理需求（例如对不同域名的日志进行定制化分析）。
　　• 数据处理和存储：针对不同的应用场景，数据处理和存储方式不同。
　　实时处理：对海量数据进行真正的多维度聚合统计分析。表存储：实时统计后的各种监控指标。对象存储：将日志打包压缩，供用户离线下载。数据仓库：数据离线分析、用户行为分析、物业报表等场景。CDN实时日志1.实时的价值
　　传统的日志分析模式需要您下载日志并再次上传到数据仓库。在数据仓库中进行了一系列的清洗和数据模型定义之后，就需要进行数据分析。这个过程需要更多的人力和更长的维护时间。.
　　CDN实时日志可以是采集来自全球多个地区、上万个节点的日志，一般延迟不超过60秒，否则日志的实时价值会大打折扣. 同时，服务开通后，CDN会自动将日志数据下发给日志服务（SLS），免去繁琐的传统日志分析流程，实时查看日志分析结果。
　　2. 无需写代码，无需运维
　　前面说过，如果要自己搭建日志系统来解决业务定制的需求，开发、运维、管理的成本都比较高。接入CDN实时日志系统，可以让开发者回归到业务本身的创新和性能上。，减少不必要的投资。
　　3. 多维SQL分析，每秒10亿+规模
　　CDN实时日志系统支持每天千亿、万亿日志采集7*24小时不间断，海量日志实时多维分析，流计算系统在毫秒级。让用户远离日志分析中各种复杂的“琐事”，更专注于对更贴近业务、更有价值的数据的“分析”。
　　同时，实时日志可以轻松应对大数据处理组合维度、高计算复杂度、各种流量高峰影响等业务场景。保存日志供用户下载的对象存储系统（Oss）可以提供高吞吐量的数据下载能力，数据仓库系统可以支持复杂的分析场景。
　　4. 数据可视化与大数据挖掘
　　最终分析结果的显示也非常关键。CDN实时日志可以为用户提供基于业务的可视化报表服务。用户可以轻松控制业务健康、缓存命中率、平均下载速度、流量状况、网络速度、运营商和扩展。时间分布等数据。
　　5. 日志、监控、报警联动一站式解决方案
　　CDN场景下，对服务的可用性和性能要求很高，需要对各种异常情况进行实时准确的告警，这就需要一个可靠的监控告警系统。未来CDN日志系统将与监控、报警、处理机制联动，自动解决日常问题，缩短业务故障时间，避免用户损失。
　　五、典型应用场景1.直播
　　在直播场景下，CDN日志实时下发给日志服务后，可以做几个典型的实时分析。
　　直播数据非常重要。拥有直播日志后，您可以控制流媒体终端的各种实时状态：
　　• 推流概览：实时了解当前推流数量、每个推流的流量和速度，以及各省、运营商维度的统计
　　• 推流质量：多维度推流质量统计，关键推流质量实时监控
　　• 错误源追踪：快速定位错误源（直播源、服务器、客户端、运营商）
　　下图展示了直播的各种监控统计。从整体流媒体质量来看，99%以上的流媒体正常，说明流媒体质量非常好。
　　下表统计了各种错误的原因。可以看出，最大的错误来源是客户端主动断开连接。
　　
　　
　　2.CDN 下行链路
　　播放端（CDN下游）是用户直接接触的，它的好坏直接决定了用户的观看体验。在下游日志中，我也可以从多个维度进行分析：
　　• 总的质量：
　　Health：在所有访问中，有多少请求是成功的
　　缓存命中率：命中率越高，用户访问延迟越低，体验越好
　　下载速度：这也是影响播放质量的重要因素
　　• 多维分析：
　　顶级域名访问量、流量：重点域名访问质量
　　地理和运营商统计：每个环节的质量
　　下载、速度、延迟：多个关键指标
　　• 错误诊断：
　　实时误差QPS，比值：整体误差情况
　　Error Top domain name, URI: 是否与自身相关的错误
　　Error Top Region, Operator：错误与外部因素有关吗？
　　分别报错客户端：是不是新发布的版本引入的问题
　　
　　在下图中，可以看到大部分错误都出现在这个客户端版本中，所以你需要怀疑是不是新版本带来的？
　　
　　3.用户行为分析
　　用户的访问行为最终可以反映在日志中。通过对日志的分析，我们可以了解用户是如何访问的，哪些资源是热门资源。通过用户的来源，我们可以更清楚的了解用户的来源，未来的运营和推广也可以做得更好。这是相关的。另外，监控异常IP可以更早的发现异常，比如高频访问IP，是否有爬取数据的嫌疑。
　　
　　
　　演示演示：
　　当系统出现报警或用户投诉时，一般的处理流程往往是类似的：
　　
　　在这个过程中可以发现，整个分析过程是从上到下，从面到点，交互式分析，涉及到Drill Down/Roll Up等很多方面。因此，灵活性和便利性是系统的两个基本要素。在下面的视频中，我将展示如何在日志服务中交互式分析 CDN 日志。
　　另外，我们还提供了一个Demo，你可以实际体验一下Mock的CDN日志分析：Demo连接
　　六、访问流程
　　目前，CDN控制台已经开通了实时日志功能，用户可以通过简单的操作，快速、无障碍地使用CDN实时日志功能。主要步骤如下：
　　登录CDN控制台。在左侧导航栏中，单击日志。在日志页面，单击实时日志推送。一键创建日志服务。配置Project、Logstore、Region等信息，然后单击下一步。选择关联的域名并绑定，然后单击创建。七、 计费方式和活动
　　一般实时日志是按照推送成功的次数收费的，每万条0.06元收取费用，其中已经收录了日志服务分析的成本。因此，在一定的使用范围内，您无需支付任何日志服务费用。
　　但在以下情况下，您也需要为日志服务付费：
　　1、超过7天的日志存储部分将由日志服务另行收费。
　　2、日志服务的外网读写开销。
　　关于日志服务费，。
　　11月，CDN实时日志服务推出限时50折优惠活动。点击购买，点击跳转到CDN实时日志页面，详细了解该功能。
　　 查看全部

　　实时文章采集(ELK是个啥后，让我们一起动手搭建ELK实时日志分析平台)
　　本文文章主要教大家如何搭建ELK实时日志分析平台。那么，ELK究竟是什么？
　　ELK 是三个开源项目的首字母缩写，分别是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。
　　
　　Elasticsearch 的核心是一个搜索引擎，所以用户开始将其用于日志用例，并希望能够轻松地采集 和可视化日志。鉴于此，Elastic 推出了强大的采集 管道 Logstash 和灵活的可视化工具 Kibana。
　　ELK日志系统的数据流图如下：
　　
　　简单了解一下ELK是什么之后，让我们一起搭建一个ELK实时日志分析平台，首先安装Elasticsearch。
　　注意：ELK 环境的构建版本非常重要。建议统一版本，避免出错，无处下手。我这里选择了7.1.0 版本。
　　ElasticSearch的介绍和安装
　　ElasticSearch的介绍和安装在之前的文章文章中已经讲过了，这里不再赘述。您可以点击以下链接查看：
　　全文搜索引擎 Elasticsearch 入门：集群构建
　　如果您已经了解并安装 Elasticsearch，那么请跟随我进行下一步：了解并安装 Kibana。
　　Kibana 介绍和安装
　　这部分主要讲解如何下载安装Kibana，以及如何安装Kibana插件，并对Kibana界面做一个简单的介绍。
　　首先我们来看看Kibana是什么？
　　Kibana 是什么？
　　Kibana 是一个为 Elasticsearch 设计的开源分析和可视化平台。您可以使用 Kibana 搜索、查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互。您可以轻松实现高级数据分析和可视化，以图标的形式显示。
　　简单了解了 Kibana 之后，让我们来到 Kibana 下载网站，目前使用的是 Windows 系统，所以下载 Windows 版 Kibana 下载包 kibana-7.1.0-windows -x86_64.zip。
　　
　　运行 Kibana
　　下载完成后，解压到本地。如果需要自定义 Kibana，可以编辑 config 目录下的 kibana.yml 文件。在运行 Kibana 之前，需要运行 ElasticSearch（以下简称 ES），因为 Kibana 是基于 ES 的。现在进入 Kibana 可以通过打开 bin 目录下的 kibana.bat 来运行。现在我们打开浏览器。Kibana运行在5601端口，所以打开：5601，打开后会出现如下页面：
　　
　　导入样本数据，查看仪表盘
　　进入首页后，会提示我们添加一些测试数据。在开箱即用的 Kibana 版本中，ES 为我们准备了三个样本数据，电子商务网站 订单，航空公司航班记录，以及 WEB 网站 的日志，我们可以单击添加数据以添加它们。添加完成后，我们可以打开Dashboards界面，可以看到系统已经为我们创建了一个带有数据的Dashboard。
　　
　　首先是电子商务公司的盈利报告。我们可以打开看看：
　　
　　在Dashboard中，我们可以将多组可视化结果整合到一个页面中，然后提供搜索查询或者点击可视化结果中的某个元素来指定过滤条件，从而实现结果过滤。Dashboard 可以帮助我们更全面的了解整个日志。内容，并将每个视觉结果与日志相关联。以上是 Kibana 的 Dashboard 功能。
　　开发工具
　　接下来，我将介绍 Dev Tools，Kibana 中非常有用的工具。实际上，在 Kibana 中执行 ES 中的一些 API 很容易。比如我们上面提到的检测哪些节点在运行：GET /_cat/nodes?v，这样我们就可以在Kibana中运行ES命令了。
　　
　　另外Kibana的Dev Tools还有很多快捷菜单操作，比如Ctrl+/查看API帮助文档，大家可以自行探索。
　　安装和查看插件
　　Kibana 可以在 Kibana 中提供一些特定的应用或通过插件增强图表显示的功能。Kibana 安装插件与 ES 非常相似。
　　输入 kibana-plugin install kibana-plugin install 下载 LogTrail 插件。
　　在cmd中输入kibana-plugin list查看本机安装的Kibana插件。
　　
　　如果要删除插件，可以使用kibana-plugin remove logtrail 命令删除插件。
　　至此，我们已经下载安装了 Kibana，简单介绍了 Kibana 的主要功能，也介绍了 Dev Tools。你可以自己在当地练习。
　　目前是ELK三兄弟中的最后一个：Logstash，让我们一起学习。
　　Logstash 介绍和安装
　　这部分主要是下载安装Logstash，通过Logstash将测试数据集导入ES。
　　闲话少说，我们先来了解一下Logstash是什么？
　　什么是 Logstash？
　　Logstash 是一个开源的服务器端数据处理管道，可以同时转换来自多个来源的数据采集，然后将数据发送到您喜欢的存储库。
　　Logstash 可以动态地采集，转换和传输数据，无论格式或复杂程度如何。使用 Grok 从非结构化数据中推导出结构，从 IP 地址解码地理坐标，匿名化或排除敏感字段，并简化整体处理过程。
　　数据往往以各种形式存在于许多系统中，分散或集中。Logstash 支持多种输入选项，可以同时从多个常见来源捕获事件，并且可以以连续流的方式轻松检索您的日志、指标、Web 应用程序、数据存储和各种 AWS 服务。采集数据。
　　了解之后，让我们下载安装Logstash。
　　安装 Logstash
　　进入Logstash官网，进入下载页面。下载时注意与ES和Kibana版本一致。这里下载的版本是7.1.0版本logstash-7.1.0.zip。
　　
　　下载后解压，或者进入conf目录修改logstash.conf进行配置。运行时可以指定配置文件logstash -f logstash.conf进行数据插入和转换。
　　安装完成后，我们使用Logstash将数据导入ES。
　　使用 Logstash 导入 ES
　　我们导入测试数据集，首先修改logstash.conf文件，内容为：
　　input {
file {
path => ["D:/SoftWare/logstash-7.1.0/csv/movies.csv"]
start_position => "beginning"
sincedb_path => "D:/SoftWare/logstash-7.1.0/csv/null"
}
}
filter {
csv {
separator => ","
columns => ["id","content","genre"]
}
mutate {
split => { "genre" => "|" }
remove_field => ["path", "host","@timestamp","message"]
}
mutate {
split => ["content", "("]
add_field => { "title" => "%{[content][0]}"}
add_field => { "year" => "%{[content][1]}"}
}
mutate {
convert => {
"year" => "integer"
}
strip => ["title"]
remove_field => ["path", "host","@timestamp","message","content"]
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => "http://localhost:9200"
index => "movies"
document_id => "%{id}"
}
stdout {}
}
　　测试数据集来自Movielens:，你可以去下载。根据你下载的测试文件的路径修改配置文件中的路径。另外，配置文件的逻辑会在以后的文章中说明。
　　现在执行命令logstash -f logstash.conf 将数据导入ES。当看到数据打印到控制台时，数据也正在写入ES中。
　　
　　至此，我们已经成功安装了Logstash，并通过Logstash将测试数据集写入ES，我们的ELK实时日志分析平台就搭建完成了。
　　添加
　　将测试数据集通过Logstash写入ES后，小伙伴们会发现电影索引状态是黄色的，别着急，黄色表示有shard的副本没有分配。
　　因为本地机器上只启动了一个节点，并且电影的索引设置了一个主分片和一个副本分片，所以不能在一个节点上分配主分片和从分片。
　　解决方法：修改index设置，replica设置为0，或者在集群中增加一个节点，状态会变成green。
　　总结
　　本文主要是了解ELK是什么，然后通过实际操作和大家一起搭建一个ELK日志分析平台。施工过程中如有问题，欢迎留言讨论。
　　如果ELK安装包或测试数据集下载速度慢，可以在【吴佩轩】公众号回复elk资料获取。
　　参考
　　Elasticsearch核心技术与实战 查看全部

　　实时文章采集(优采云·云采集服务平台如何获取股票实时数据（采集东方财富）)
<p>优采云·云采集服务平台优采云·云采集云采集服务平台如何获取实时股票数据（采集东方《财富》）随着互联网大数据的发展，大数据分析对各行各业都产生了不同程度的影响。金融业是一个很有代表性的行业。本文将以金融行业为例。大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开。归根结底，“数据为王”。谁拥有数据，谁就有能力为风险定价，谁就能获得高风险回报，最终赢得竞争优势。所以，网络相关数据的有效获取和利用，是做好金融行业的重要一环。金融行业极度依赖数据，具有数据量大、时效性高等特点。在考虑爬取网页数据的方式时，也必须充分考虑这些特性。优采云采集器易上手，功能强大，云特色采集：海量企业云24*7不间断运行，实时采集所需数据；不用担心IP被封，网络中断，可以瞬间采集海量数据。以下是优采云采集东方财富网的完整示例。示例中采集为东方财富网-上海证券交易所A股数据。采集&lt; @网站:/center/list.html#10第 1 步：超链接“/article/javascript:;” 创建采集任务1）进入主界面选择，选择定义如何获取实时股票数据(采集东方财富) 图12）复制粘贴以上网址的网址进入 查看全部

　　实时文章采集(python新媒体运营之实时文章采集群发给朋友圈)
　　实时文章采集，是实时的，但是数据是半结构化的，以前用dropbox来采集数据，结果很糟糕。如果用专门的文本采集软件，可以达到excel格式的数据，
　　手机转发一篇文章,设置自动转发,群发给朋友圈,有可能给你以独家福利.
　　我不确定能不能实现。但是做公众号的一般不用美图秀秀吧，用lr还可以。
　　谢邀！这个是可以实现的。我是从做公众号—>运营公众号—>新媒体运营这个行业转过来的，我第一时间想到的是python。因为我知道这个技术的流程。不过无论什么语言编写，我想通过谷歌搜索不会有太大的问题。
　　1、关键词搜索技术能实现我找到类似的文章：“六个男人和五个女人和一个巨婴”
　　2、python程序我曾经也写过这样的代码：刚刚做了一下，
　　1、数据：能找到一些高相关性的图文
　　2、问题：如果是实际的问题，我实在想不出我该如何去实现，毕竟是短视频；如果是抽象的问题，我只想说，python运用这么多。
　　3、所以，实现的方式：用爬虫，看懂了数据后就可以爬出来了，爬虫不懂的话可以再看一下。
　　3、看一下爬虫：爬虫的话可以用python爬虫培训我写的《python爬虫从入门到精通》培训的aboutlearningpython(二维码自动识别) 查看全部

　　实时文章采集(第二版：性能提升第一版的性能瓶颈在统计结果持久化上)
　　有赞使用storm近3年，稳定支持实时统计、数据同步、账户对账、监控、风控等服务。实时订单统计是典型的业务之一。它对数据的准确性和性能有很高的要求。它也是在线时间最长的实时计算应用程序。通过实时订单统计，描述使用Storm时遇到的准确性、性能、可靠性问题。
　　实时订单统计进化第一版：流程经过
　　在使用 Storm 之前，显示实时统计数据一般有两种方案：
　　既要业务与统计解耦，又要满足指标的快速查询。基于Storm的实时计算解决方案可以满足这两个需求。
　　Storm应用程序的基本结构分为三部分：数据源、Storm应用程序和结果集。Storm应用程序从数据源读取数据，计算后将结果持久化或发送消息给其他应用程序。
　　
　　第一版的实时订单统计结构如​​下图所示。数据来源方面，最早尝试登录业务代码，但总有业务分支无法覆盖，采集的数据不完整。我们的业务数据库是mysql，然后我们尝试使用基于mysql binlog的数据源，使用阿里开源的canal，可以完成业务数据变化的采集。
　　在对结果数据的处理中，我们将统计结果持久化到mysql中，并通过另一个后台应用的RESTful API对外提供服务。一个mysql可以满足数据读写要求。
　　
　　为了提高实时统计应用的吞吐量，需要提高消息的并发性。消息缓冲区设置在 spout 中。只要消息缓冲区未满，就会不断地从消息源通道中拉取数据并分发到多个螺栓上。
　　第二版：性能提升
　　第一个版本的性能瓶颈是统计结果的持久性。为了保证数据的准确性，所有统计指标都持久化在一个数据库事务中。订单状态更新后，交易中会有两种操作：
　　为此，数据库事务已被精简：
　　最后，第二版的实时订单统计结构如​​下。主要的变化是引入了MQ，使用redis作为消息状态的存储。从最初的一个应用程序，它被拆分成多个应用程序。
　　
　　第三版：精度提升
　　第二版优化后，实时统计的吞吐量不再是问题，但仍然遇到大数据最重要的精度问题：
　　为了解决这个问题，所有与两天前相关的数据都将通过离线计算提供。最终呈现给用户的数据是历史离线统计数据，会上传今天和昨天的实时统计数据。为什么是今天和昨天的实时统计？因为离线统计有数据准备、建模、统计的过程，需要几个小时，而且有可能每天凌晨都没有前一天的离线统计结果。
　　一旦统计口径发生变化，只需重新运行离线统计任务即可修复历史数据，实现冷热数据分离。
　　
　　实时计算的常见问题
　　通过实时订单统计的案例，可以抽象出一些基于Storm实时计算的常见问题。
　　消息状态管理
　　Storm 不提供消息状态管理，为了实现横向扩展，消息之间最好不要有状态。对于数据量大、精度低的应用，需要无状态。但是，在数据量不是太大的场景，比如实时订单统计，但是精度要求极高的场景下，就需要记录消息的处理状态。为了应对重启和分布式扩容场景，往往需要额外的媒体来存储状态。状态信息通常以kv的形式进行读写。在实际应用中，我们使用了redis和HBase作为存储。
　　消息不丢失、不重复、不乱序
　　对于精度要求较高的场景，需要保证数据正确且只消费一次。Storm 有三种消息处理模式：
　　对于消息重复、乱序的场景，不是简单的消息幂等可以解决的，有以下处理思路：
　　对于时序判断，尽量不要使用时间戳，因为在分布式系统中，服务器时间不一致是一个常见的问题。
　　我们会在运行过程中尝试重启消息源、storm应用、storage/MQ等下游系统，或造成网络丢包、延迟等异常，并手动触发可能的消息丢失、重复、乱序场景来验证我们的应用性能. 是否对应这些异常情况。
　　复杂拓扑
　　在storm文档中，有很多类似下图的复杂应用。
　　
　　对于需要可靠消息处理的场景，不适合这种复杂的拓扑结构。如何回滚一些失败，以及所有的bolt都处理完后是否ack，是一个需要面对的问题。太长的拓扑链接，里面的慢逻辑会降低整体性能。
　　您可以考虑使用更简化的拓扑结构来尽可能地解耦不同的逻辑。当需要使用bolt的结果时，可以将数据持久化或推送到MQ。
　　
　　监视器
　　监控在生产环境中是必不可少的。除了对服务器的基本监控外，还增加了很多针对storm的监控：
　　另外，会有针对各种应用的监控，一般将离线计算的结果与实时计算的结果进行比较。对于数据同步应用，数据量比较大，可以采用抽样进行验证。
　　后记
　　最近，Spark Streaming、Flink等其他实时计算框架也很火。由于技术栈的维护成本，我们没有使用太多的新技术。将太多的框架维护在一起并不容易。
　　基于Storm的实时计算应用开发有几个痛点：
　　未来我们会考虑将实时计算平台化，解决或缓解上述痛点，降低开发和维护成本。 查看全部

　　实时文章采集(3种软件系统的数据采集方法，重点关注实现过程与各自的优缺点)
　　现在谈论大数据已经不是什么新鲜事了。各种产品、平台、公司都被贴上了大数据的标签，但大数据并没有引起预期的飓风，甚至被贴上了“伪命题”的烙印。
　　把车放在马前，数据采集是大数据产业的基石。他们都在谈论大数据应用和大数据价值挖掘，但他们不想知道没有数据如何应用和价值。这就像不开采石油，只想得到汽油。当然，榨油并不容易。包括政府部门在内的各行业信息化建设都是封闭式进行的。海量数据密封在不同的软件系统中，数据来源多样，数据量大，更新速度快。
　　大数据时代最不可缺少的就是数据。但面对数据资源，如何挖掘？挖矿使用什么工具？如何以最低的成本挖矿？
　　今天和大家一起讨论3种软件系统的数据采集方法，重点说说实现过程和各自的优缺点。
　　一、软件接口方法
　　各种软件厂商提供数据接口，实现数据采集聚合。
　　实施过程：
　　· 协调多方软件厂商工程师在场，了解所有系统业务流程和数据库相关表结构设计等，商议细节，确定可行性方案；
　　· 编码
　　· 测试调试阶段
　　· 送货
　　
　　接口对接方式数据可靠性和价值高，一般不存在数据重复；数据通过接口实时传输，满足实时数据的要求。
　　接口对接方式的缺点是接口开发成本高；各个软件厂商的协调，协调难度大，人力投入大；可扩展性不高，例如：由于业务需要，每个软件系统开发新的业务模块，与大数据平台兼容。两者之间的数据接口需要进行相应的修改和更改，甚至要推翻之前所有的数据接口代码，工作量大，耗时长。
　　二、打开数据库方法
　　要实现采集数据的聚合，打开数据库是最直接的方式。
　　两个系统都有自己的数据库，同类型数据库之间更方便：
　　1. 如果两个数据库在同一台服务器上，只要用户名设置没有问题，就可以直接互相访问。您需要在 from 之后带上数据库名称和表架构所有者。select * from DATABASE1.dbo.table1
　　2. 如果两个系统的数据库不在同一台服务器上，建议使用链接服务器进行处理，或者使用openset和opendatasource。这需要为数据库访问配置外围服务器。
　　
　　不同类型数据库之间的连接比较麻烦，需要很多设置才能生效，这里不再赘述。
　　开放式数据库方法可以直接从目标数据库中获取所需数据，准确率高，实时性好，是最直接、方便的方法。
　　但是开放数据库方式还需要协调各个软件厂商的开放数据库，难度很大；如果一个平台同时连接多个软件厂商的数据库，实时获取数据，这也是对平台性能的巨大挑战。但是，出于安全原因，软件供应商通常不会打开自己的数据库。
　　三、数据直接采集基于底层数据交换的方法
　　通过获取软件系统底层数据交换，软件客户端与数据库之间的网络流量包，基于底层IO请求和网络分析技术，采集目标软件产生的所有数据，数据为转换和重组，输出到新的数据库，供软件系统调用。
　　技术特点如下：
　　1. 无需原软件厂商合作；
　　2.实时数据采集，数据端到端响应速度达到秒级；
　　3. 兼容性强，可以采集采集Windows平台上的各种软件系统数据；
　　4. 输出结构化数据作为数据挖掘和大数据分析应用的基础；
　　5. 自动建立数据关联，实施周期短，简单高效；
　　6. 支持历史数据自动导入，通过I/O人工智能自动将数据写入目标软件；
　　7. 配置简单，实施周期短。
　　
　　基于底层数据交换的直接数据采集方式，摆脱对软件厂商的依赖，没有软件厂商的合作，不仅需要投入大量的时间、精力和资金，而且不需要担心系统开发团队解体、源代码丢失等原因导致系统数据采集成为死胡同。
　　直接从各个软件系统中挖掘数据，持续获取准确实时的数据，自动建立数据关联，输出利用率极高的结构化数据，使不同系统的数据源有序、安全、可控。公司提供决策支持，提高运营效率，创造经济价值。返回搜狐查看更多 查看全部

　　实时文章采集(欢迎你目前职业有爬虫技术百度谷歌，)
　　实时文章采集:csdn、百度文库、知乎、豆瓣、360文库、东方网等等；优惠券:、京东、苏宁易购、当当网、亚马逊、亚马逊会员日等等，力度根据情况进行活动宣传；ppt文档：office文档中心、清博旗下大英百科网站、ppt快手、中国协同办公平台等等；新闻站：新京报，新华社，新浪网等等；社交媒体：微博、知乎、博客、豆瓣、知乎日报等等；学习求职：51job，智联招聘，中华英才网，拉勾网等等；。
　　网络搜索爬虫,python3欢迎你目前职业有爬虫技术
　　百度谷歌，，或者少数垂直门户，你可以试着做一个。
　　首页-4399特权。主要针对安卓手机用户。可以下载免费app，比如腾讯应用宝，360手机助手。想要有比较高的质量和在线时长都是可以达到的。就和微信一样，有朋友圈，公众号可以联系和交流，还可以实现和家人朋友微信互动，非常方便。而且是4399手机游戏应用商店中首页排名第一的分类--广告机，不光可以显示优质的开发者，而且可以防止广告拦截，和绿色和谐。
　　在普通版和增值版。最前面左右边都会有搜索框，非常人性化的。经过本人亲测，399元一年的会员，你可以联系小二为你额外提供1到2个质量较高的机子。还有想去用什么就去，也是非常方便的，而且会员就有很多非常好的活动，我之前常去的是1999一年的会员，机子质量和活动质量真的很不错，还有免费试玩和其他活动。 查看全部

　　实时文章采集(【干货】个人总结原则（二）：数据采集原则)
　　个人总结原则
　　首先抛开技术框架的讨论，个人总结一下Binlog日志数据采集的主要原理：
　　分别说明这三个原则的具体含义
　　原则一
　　在数据采集中，数据登陆一般采用时间分区进行登陆，所以我们需要确定一个固定的时间戳作为时间分区的基本时间序列。
　　这种情况下，业务数据上的timestamp字段，无论是从实际开发中获取时间戳的角度，还是实际表中都会有这样的时间戳，都不可能所有表都完全满足.
　　举个反例：
　　表：业务时间戳
　　表 A：create_time、update_time
　　表 B：创建时间
　　表 C：create_at
　　表 D：无
　　像这样的情况，理论上可以通过在设计表时限制RD和DBA对表结构的正则化来统一和限制时间戳和命名，但在实际工作中，这种情况基本不可能做到我相信很多读者都会遇到这种情况。
　　可能很多做数据采集的同学会想，能不能请他们制定标准？
　　我个人的观点是，是的，但大数据的底层数据采集并不是完全依赖于这种相互发展的标准。原因有以下三个：
　　因此，如果要使用唯一的固定时间序列，必须将其与业务数据分离，并且我们想要的时间戳不受业务数据变化的影响。
　　原则二
　　在业务数据库中，必然存在表结构变化的问题。大多数情况下是添加列，但也有列重命名、列删除等情况，字段变化的顺序不可控。
　　这个原理想描述的是，导入数据仓库的表必须适应数据库表的各种操作，以保持其可用性和列数据的正确性。
　　原则三
　　这个数据可以追溯，包括两个方面
　　第一个描述是在采集binlog采集端，可以再次按下位置采集binlog。
　　第二个描述是消费binlog登陆结束时，可以通过重复消费重新登陆数据。
　　这是笔者的个人总结，无论选择什么样的技术选择进行组合施工，都需要具备这些原则。
　　实施方案及具体操作
　　技术架构：Debezium + Confluent + Kafka + OSS/S3 + Hive
　　基于原理一的解决方案
　　Debezium 提供了 New Record State Extraction 的配置选项，相当于提供了一个转换算子来提取 binlog 中的元数据。
　　对于0.10版本的配置，可以提取表、版本、连接器、名称、ts_ms、db、server_id、file、pos、row等binlog元数据信息。
　　其中，ts_ms是binlog日志的生成时间，这个是binlog元数据，可以应用到所有数据表，而且这个固定的时间戳可以在不完全了解数据表内部结构的情况下，完全实现我们的原理一。
　　关于Debezium，不同版本之前的配置参数可能不同。读者如果需要练习，需要在官方文档中确认对应版本的配置参数。
　　对于其他框架，比如市面上比较常用的Canal，或者读者需要自己开发数据采集程序，建议提取binlog的所有元数据，可能会用到这个过程和后续过程。到达。
　　基于原理2的解决方案
　　对于Hive，目前主流的数据存储格式有Parquet、ORC、Json、Avro。
　　暂且不谈数据存储效率的讨论。
　　对于前两种数据格式，是列存储。也就是说，这两种数据格式的数据读取将严格依赖于我们数据表中数据的存储顺序。这种数据格式不能满足数据列的灵活性。添加、删除等操作。
　　Avro 格式是行存储，但需要依赖 Schema Register 服务。考虑到Hive的数据表读取完全依赖外部服务，风险太大。
　　最后决定使用Json格式进行数据存储。这种读取和存储效率虽然没有其他格式高，但是可以保证业务数据的任何变化都可以在hive中读取。
　　Debezium组件采集binlog的数据为json格式，符合预期的设计方案，可以解决原理2带来的问题。
　　对于其他框架，比如市面上比较常用的Canal，可以设置成Json数据格式进行传输，或者读者如果需要自己开发数据采集程序，同样的道理是真的。
　　基于原理三的解决方案
　　在采集binlog采集端，可以再次按下位置采集binlog。
　　官方 Debezium 网站 上也提供了该方案的实现。需要一般说明。需要Kafkacat工具。
　　对于采集的每一个mysql实例，在创建数据采集任务时，Confluent都会创建连接器的采集元数据的主题（即采集程序） 因此，
　　对应的时间戳、文件位置和位置都会存储在里面。您可以通过修改此数据来重置 采集binlog 日志的位置。
　　值得注意的是，这个操作的时间节点也是有限制的，这和mysql的binlog日志的存储周期有关，所以用这种方式回溯的时候，需要确认mysql日志还存在。
　　将数据放回地面以供重复使用。
　　因为这个方案是基于Kafka的，所以网上有很多Kafka重新设计消费抵消消费站点的方案，这里不再赘述。
　　供读者自行实现，需要确认的所选MQ支持此功能。
　　#how_to_change_the_offsets_of_the_source_database
　　业务场景影响下的重要操作
　　本部分仅描述如何在作者的技术架构下实现以下操作。读者可以根据他们选择的技术组件探索不同的技术解决方案。
　　数据库分库分表情况
　　基于Debezium的架构，一个Source只能对应一个采集的mysql实例。对于同一个实例上的表拆分，您可以使用 Debezium Topic Routing 功能。
　　通过采集过滤binlog时，将需要采集的对应表按照正则匹配写入指定主题。
　　在子库的情况下，还需要在sink端添加RegexRouter变换算子，进行topic之间的合并和写入操作。
　　数据增量采集和全量采集
　　对于采集组件，当前的配置是基于增量作为默认的，所以无论你选择Debezium还是Canal，正常配置都可以。
　　但是，在某些情况下，会出现需要采集 的整个表的情况。作者还给出了全量数据的方案采集。
　　选项一
　　Debezium本身自带这样的功能，你需要
　　将snapshot.mode参数选择设置为when_needed，这样就可以做全表的采集操作。
　　在官方文档中，这里的参数配置有更详细的说明。
　　#快照
　　选项二
　　同时使用sqoop和增量采集。
　　该方案适用于已经有很多表数据，但当前binlog数据频率不高的情况，使用该方案。
　　值得注意的是，有两点：
　　脱机重复数据删除条件
　　数据落地后，通过json表映射出binlog原创数据，那么问题来了，我们如何找到最新的那条数据呢？
　　或许我们可以简单的想，用刚才提取的ts_ms，然后再做反演，是不是就可以了？
　　在大多数情况下，这确实是可能的。
　　但是在实际开发中，笔者发现这样的情况并不能满足所有的情况，因为在binlog中，可能有两个数据和ts_ms和PK一样，但是确实不同。
　　那么我们如何同时解析两条数据呢？
　　答案就在上面，我们只是建议提取所有 binlog 元数据。
　　SELECT*FROM(SELECT*,
row_number()over(partitionBYt.idORDERBYt.`__ts_ms`DESC,t.`__file`DESC,cast(t.`__pos`ASint)DESC)ASorder_byFROMtest tWHEREdt=&apos;{pt}&apos;ANDhour=&apos;{now_hour}&apos;) t1WHEREt1.order_by=1
　　解释一下这个sql中row_number的条件
　　__ts_ms：binlog中的ts_ms，即事件时间。
　　__file：是binlog数据的文件名。
　　__pos：是binlog中数据所在文件在文件中的位置，为数据类型。
　　这样组合条件取出的数据是最新的。
　　有读者可能会问，如果这条数据被删除了怎么办？你这样检索出来的数据是不是错了？
　　这个Debezium也有相应的操作，有相应的配置选项让你选择如何处理删除行为的binlog数据。
　　作为给大家参考，作者选择了rewrite的参数配置，这样上面的sql最外层只需要判断“delete='false'”是正确的数据即可。
　　架构总结
　　在技​​术选择和整体细节结构上，作者始终坚持一个原则——
　　过程应该尽可能简单，而不是越简单越好。数据链路越长，出现问题的链路就越多。后期的锁死问题和运维也会很困难。
　　所以笔者在技术选型上考虑了Flink+Kafka的方式，但是基于当时的情况，笔者并没有选择这样的技术选型，笔者也详细阐述了原因。
　　综上所述，我当时就想到了 Flink。如果Flink不是基于平台的开发运维监控，可以作为一个临时解决方案，但如果后期在这样的开发过程下缝补了，那就是多人开发了。很容易出问题，或者大家都在这样的程序框架下造轮子，造的越多越慢。而且后期的主要项目方向并没有把Flink平台化提上日程，所以也是考虑到了部分未来情况的选择。
　　所以当我最终决定技术选择的时候，我并没有选择 Flink。
　　结束语
　　这篇文章文章比较理论，也是这个场景的技术理论总结。如果文章中还有其他不清楚的操作，可以参考作者之前的文章详细代码级操作。
　　技术架构方案有很多种。我只是选择了其中之一来实施。也希望大家有其他的技术方案或理论进行交流。请纠正我。 查看全部

　　实时文章采集(大数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是这两年非常火的)
　　有可能一些合作伙伴提供的数据需要通过Ftp/Http等方式定期获取，DataX也可以满足这种需求。
　　4、其他数据源
　　比如一些人工录入的数据，只需要提供一个界面或者一个小程序就可以完成。
　　大数据存储与分析
　　毫无疑问，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台的完美数据存储解决方案。
　　离线数据分析计算，即对实时性要求不高的部分。在笔者看来，Hive依然是首选，数据类型丰富，内置函数；ORC文件存储格式，压缩率非常高；非常方便的SQL支持，使得Hive基于结构化数据的统计分析效率远超MapReduce。一条SQL就可以完成需求，开发MR可能需要几百行代码；
　　
　　当然，使用Hadoop框架自然也提供了MapReduce接口。如果你真的很乐意开发Java或者不熟悉SQL，你也可以使用MapReduce进行分析和计算；
　　Spark在过去两年非常流行。经过实践，它的性能确实比MapReduce好很多，而且它与Hive和Yarn的结合也越来越好。因此，它必须支持使用 Spark 和 SparkSQL 进行分析和计算。因为已经有了 Hadoop Yarn，所以其实用 Spark 是非常容易的，不需要单独部署 Spark 集群。
　　大数据共享
　　这里的数据共享其实是指之前的数据分析计算的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
　　之前使用Hive、MR、Spark、SparkSQL的分析计算结果还在HDFS上，但是大部分业务和应用无法直接从HDFS获取数据，所以需要一个数据共享的地方，方便所有业务和产品获取数据; 而数据采集层到HDFS正好相反，这里有一个工具，用于将数据从HDFS同步到其他目标数据源。同样，DataX 也可以满足。
　　另外，一些实时计算结果数据可以直接写入实时计算模块的数据共享中。
　　大数据应用
　　1、商业产品（CRM、ERP等）
　　业务产品使用的数据已经存在于数据共享层，可以直接从数据共享层访问；
　　2、报表（FineReport，业务报表）
　　对于同一个业务产品，报表中使用的数据一般都是在数据共享层采集存储；
　　3、临时查询
　　有许多用户进行临时查询。他们可能是数据开发人员、网站 和产品运营商、数据分析师，甚至是部门老板。他们都需要临时查询数据；
　　这种临时查询通常是现有的报表和数据共享层数据不能满足他们的需求，需要直接从数据存储层查询。
　　即席查询通常通过 SQL 完成。最大的难点在于响应速度。使用 Hive 有点慢。您可以使用 SparkSQL。它的响应速度比Hive快很多，并且兼容Hive。
　　当然，如果您不关心平台中的多一个框架，您也可以使用Impala。
　　4、OLAP
　　目前很多OLAP工具不支持直接从HDFS获取数据。它们都通过将所需数据同步到关系数据库来执行 OLAP。但是，如果数据量很大，关系型数据库显然不够用；
　　这时候就需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP功能；例如：根据用户在界面上选择的不确定维度和指标，通过开发界面，从HBase中获取数据进行展示。
　　5、其他数据接口
　　这种接口是通用的或定制的。比如Redis获取用户属性的接口是通用的，所有业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
　　实时数据计算
　　现在业务需要越来越多的实时数据仓库，比如：实时了解网站的整体流程；实时获取广告的曝光度和点击量；海量数据下，依靠传统的数据库和传统的实现方式基本上是做不到的。需要一个分布式、高吞吐量、低延迟、高可靠的实时计算框架；Storm在这方面比较成熟，但是我选择Spark Streaming的原因很简单，我不想再向平台引入一个框架。另外，Spark Streaming 的延迟比 Storm 稍高，对于我们的需求可以忽略。
　　我们目前使用Spark Streaming来实现两个功能：实时网站流量统计和实时广告效果统计。
　　方法也很简单。Flume在前端日志服务器上采集网站日志和广告日志，实时发送到Spark Streaming。Spark Streaming 完成统计，将数据存储在Redis中，业务通过访问Redis实时获取。
　　任务调度与监控
　　在数据仓库/数据平台中，有很多程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
　　除了计划任务之外，这些任务还具有非常复杂的任务依赖关系。比如数据分析任务必须等到对应的数据采集任务完成后才可以开始；数据同步任务需要等到数据分析任务完成后才能开始；
　　这就需要一个非常完善的任务调度和监控系统。作为数据仓库/数据平台的中心，负责调度和监控所有任务的分配和运行。 查看全部

　　实时文章采集(
日志服务LogHub提供日志数据实时采集功能支持30+种手段)
　　
　　21CTO 社区指南：日志服务 LogHub 提供日志数据的实时采集和消费。其中，实时采集功能支持30+种方法。下面简单介绍一下各个场景的采集方法。
　　日志服务LogHub功能提供日志数据的实时采集和消费。实时采集功能支持30+种方法。下面简单介绍一下各个场景的接入方式。
　　
　　data采集一般有两种方式，区别如下。这里主要讨论通过LogHub采集进行流式导入（实时）。
　　背景
　　“我要点外卖”是一个基于平台的电商网站，用户、餐厅、送餐员等，用户可以通过网页、App、微信、支付宝等方式下单；商家收到订单后开始处理，并自动通知周边快递员；快递员将食物送到用户手中。
　　
　　操作要求
　　在运行过程中，发现了以下问题：
　　获取用户难。向渠道（网页、微信推送）投放大量广告费，接收部分用户，但无法判断各渠道效果
　　用户经常抱怨发货慢，但是下单、发货、处理的慢在什么阶段？如何优化？
　　用户操作，经常搞一些优惠活动（送优惠券），却得不到效果
　　排期问题，如何在高峰时段帮助商家提前备货？如何派送更多的快递到指定区域？
　　客服，用户反馈下单失败，用户背后是什么操作？系统是否有错误？
　　数据采集难点
　　在数据操作的过程中，第一步是如何集中采集分散的日志数据，会遇到以下挑战：
　　我们需要采集分散的外部和内部日志进行统一管理。以前这个区域需要做很多工作，现在可以通过LogHub采集函数访问。
　　
　　统一的日志管理和配置
　　创建一个管理日志项目Project，例如叫myorder
　　创建日志存储Logstore，用于从不同数据源生成日志，例如：
　　如果需要清理原创数据和ETL，可以创建一些中间结果logstore
　　（更多操作请参考快速入门/管理控制台）
　　用户推广日志采集做法
　　定义如下注册服务器地址，生成二维码（传单、网页）供用户注册和扫描。当用户扫描页面进行注册时，他知道用户是通过特定来源进入并记录日志的。
　　;ref=kd4b
　　当服务器接受请求时，服务器输出如下日志：
　　2016-06-2019:00:00e41234ab342ef034,102345,5k4d,467890
　　采集方式：
　　1. 应用通过Logtail将日志输出到硬盘采集
　　2. 应用是通过SDK编写的，见SDK
　　服务器数据采集
　　支付宝/微信公众号编程是典型的web端模式，日志一般分为三种：
　　
　　实践
　　日志写入本地文件，通过Logtail配置正则表达式写入指定Logstore
　　Docker中生成的日志可以使用容器服务集成日志服务
　　Java程序可以使用Log4J Appender日志，无需日志记录，LogHub Producer Library（客户端高并发写入）；Log4J 附加程序
　　可以使用SDK编写C#、Python、Java、PHP、C等
　　Windows服务器可以使用Logstash采集
　　最终用户日志访问
　　Web/M 站点页面用户行为
　　页面用户行为采集可以分为两类：
　　1. 页面与后台服务器交互：如下单、登录、退出等。
　　2. 页面无后台服务器交互：前端直接处理请求，如滚动、关闭页面等。
　　实践
　　第一个可以参考服务器采集方法
　　第二个可以使用Tracking Pixel/JS Library来采集页面行为，参考Tracking Web interface
　　服务器日志运维
　　例如：
　　
　　实践
　　不同网络环境下的数据采集
　　LogHub在每个区域提供接入点，每个区域提供三个接入点：
　　更多信息请参考网络接入，总有一款适合您。
　　其他
　　查看LogHub的完整采集方法。
　　查看日志实时消耗，涉及流计算、数据清洗、数据仓库、索引查询等功能。
　　作者：简志，阿里云计算高级专家，擅长日志分析处理领域 查看全部

　　实时文章采集(乐思实时信息采集开发包()(乐思)中)
　　乐思实时信息采集开发包
　　乐思实时信息采集开发包是为开发者提供的网络信息采集自动化对象。它提供了一套通过 COM 对象提取网络信息的核心方法。开发者可以用任何支持WindowsCOM调用的语言（如VB、VC、Delphi、ASP、ASP.NET、PowerBuilder）调用这个组件，完成网络数据提取和集成，无需担心HTTP请求和数据处理的细节，所以以便轻松开发适合您需求的网络信息提取和集成应用程序和网站。
　　
　　它能做什么？
　　元搜索引擎：通过后台调用各大搜索引擎，对各大搜索引擎的返回结果进行整合处理，实时返回给查询用户。
　　行业搜索集成门户：通过将用户查询关键词提交到多个行业网站查询，并返回每个结果页的关键内容（去除与查询无关的页眉、页脚和列），广告, 动画) 集成在一个页面中并返回给用户。
　　网站整合：提取各下属单位网站的重点内容，整合显示在一个页面上，如省政府网站、下属市政府网站。
　　新闻文章爬取：您可以开发自己的新闻文章爬取程序，主要来自网站或文章的新闻标题、作者、来源、内容等. 保存到数据库。
　　实时信息捕捉：您可以在您的应用程序中集成来自互联网的实时信息：股票报价、投注赔率、天气预报、热点新闻等。
　　RSS信息抓取：从多个网站 RSSXML文件中提取文章标题和内容，并在您的网站或应用程序中显示。
　　竞争情报监控：提取每个竞争者的最新消息、招聘信息、人事变动网站并整合到一个窗口中进行展示，通过谷歌或百度搜索自己和竞争者的姓名和相关产品的关键词, 搜索结果被集成到一个窗口中以显示或保存到数据库中。 查看全部

　　实时文章采集(测试用ab对Apache进行访问日志收集(组图)！)
　　Fluentd 是一个日志采集系统。它的特点是它的零件是可定制的。您可以通过简单的配置将日志采集到不同的地方。
　　目前开源社区贡献了以下存储插件：MongoDB、Redis、CouchDB、Amazon S3、Amazon SQS、Scribe、0MQ、AMQP、Delayed、Growl等。
　　本文将介绍最新版本的 Fluentd 中内置的 MongoDB 支持。主要通过一个采集Apache日志的例子来说明它的使用：
　　机构图
　　
　　安装
　　为了完成相关测试，需要安装以下组件：
　　Fluentd的最新安装包已经收录了MongoDB插件，也可以使用命令
　　gem install fluent-plugin-mongo
　　安装
　　配置
　　如果使用上述deb/rpm包安装Fluentd，则配置文件位置为：/etc/td-agent/td-agent.conf，否则其位置应为：/etc/fluentd/fluentd.conf
　　首先我们在配置文件中编辑source来设置日志源
　　
type tail
format apache
path /var/log/apache2/access_log
tag mongo.apache
　　在：
　　type tail：tail方法是Fluentd内置的输入法，其原理是不断从源文件中获取新的日志。format apache：指定使用 Fluentd 的内置 Apache 日志解析器。path /var/log/apache2/access_log：指定日志文件的位置。tag mongo.apache：指定tag，tag用于对不同的日志进行分类
　　让我们再次编辑输出配置，配置日志采集并将其存储在 MongoDB 中
　　
# plugin type
type mongo
# mongodb db + collection
database apache
collection access
# mongodb host + port
host localhost
port 27017
# interval
flush_interval 10s
　　match标签后面可以跟一个正则表达式来匹配我们指定的标签，只有匹配成功的标签对应的日志才会使用里面的配置。配置中的其他项比较容易理解，看注释就行了，其中flush_interval用来控制日志写入MongoDB的频率。
　　测试
　　使用ab工具访问Apache生成对应的访问日志进行采集
　　$ ab -n 100 -c 10 http://localhost/
　　然后我们就可以在MongoDB中看到采集到的日志了
　　$ mongo
> use apache
> db.access.find()
{ "_id" : ObjectId("4ed1ed3a340765ce73000001"), "host" : "127.0.0.1", "user" : "-", "method" : "GET", "path" : "/", "code" : "200", "size" : "44", "time" : ISODate("2011-11-27T07:56:27Z") }
{ "_id" : ObjectId("4ed1ed3a340765ce73000002"), "host" : "127.0.0.1", "user" : "-", "method" : "GET", "path" : "/", "code" : "200", "size" : "44", "time" : ISODate("2011-11-27T07:56:34Z") }
{ "_id" : ObjectId("4ed1ed3a340765ce73000003"), "host" : "127.0.0.1", "user" : "-", "method" : "GET", "path" : "/", "code" : "200", "size" : "44", "time" : ISODate("2011-11-27T07:56:34Z") }
　　来源：
　　翻译： 查看全部

　　实时文章采集(大数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是这两年非常火的)
　　有可能一些合作伙伴提供的数据需要通过Ftp/Http等方式定期获取，DataX也可以满足这种需求。
　　4、其他数据源
　　比如一些人工录入的数据，只需要提供一个界面或者一个小程序就可以完成。
　　推荐Spring Boot的实战项目：
　　02 大数据存储与分析
　　毫无疑问，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台的完美数据存储解决方案。
　　离线数据分析计算，即对实时性要求不高的部分。在我看来，Hive仍然是首选，数据类型丰富，内置函数；ORC文件存储格式，压缩率非常高；非常方便的SQL支持，使得Hive基于结构化数据的统计分析效率远超MapReduce。一条SQL就可以完成需求，开发MR可能需要几百行代码；
　　当然，使用Hadoop框架自然也提供了MapReduce接口。如果你真的很乐意开发Java或者不熟悉SQL，你也可以使用MapReduce进行分析和计算；
　　Spark在过去两年非常流行。经过实践，它的性能确实比MapReduce好很多，而且和Hive和Yarn结合越来越好。因此，它必须支持使用 Spark 和 SparkSQL 进行分析和计算。因为已经有了 Hadoop Yarn，所以其实用 Spark 是非常容易的，不需要单独部署 Spark 集群。
　　推荐我做的Spring Cloud的实际项目：
　　03 大数据共享
　　这里的数据共享其实是指之前的数据分析计算的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
　　之前使用Hive、MR、Spark、SparkSQL的分析计算结果还在HDFS上，但是大部分业务和应用无法直接从HDFS获取数据，所以需要一个数据共享的地方，方便所有业务和产品获取数据; 而数据采集层到HDFS正好相反，这里有一个工具，用于将数据从HDFS同步到其他目标数据源。同样，DataX 也可以满足。
　　另外，一些实时计算结果数据可以直接写入实时计算模块的数据共享中。
　　04 大数据应用
　　1、商业产品（CRM、ERP等）
　　业务产品使用的数据已经存在于数据共享层，可以直接从数据共享层访问；
　　2、报表（FineReport，业务报表）
　　对于同一个业务产品，报表中使用的数据一般都是在数据共享层进行采集和存储；
　　3、临时查询
　　有许多用户进行临时查询。他们可能是数据开发人员、网站 和产品运营商、数据分析师，甚至是部门老板。他们都需要临时查询数据；
　　这种临时查询通常是现有的报表和数据共享层数据不能满足他们的需求，需要直接从数据存储层查询。
　　Ad hoc 查询一般通过 SQL 完成。最大的难点在于响应速度。使用 Hive 有点慢。您可以使用 SparkSQL。它的响应速度比Hive快很多，并且兼容Hive。
　　当然，如果您不关心平台中的多一个框架，您也可以使用Impala。
　　4、OLAP
　　目前很多OLAP工具不支持直接从HDFS获取数据。它们都通过将所需数据同步到关系数据库来执行 OLAP。但是，如果数据量很大，关系型数据库显然不够用；
　　这时候就需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP功能；例如：根据用户在界面上选择的不确定维度和指标，通过开发界面，从HBase中获取数据进行展示。
　　5、其他数据接口
　　这种接口是通用的或定制的。比如Redis获取用户属性的接口是通用的，所有业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
　　05 实时数据计算
　　现在业务需要越来越多的实时数据仓库，比如：实时了解网站的整体流程；实时获取广告的曝光度和点击量；海量数据下，依靠传统的数据库和传统的实现方式基本上是做不到的。需要一个分布式、高吞吐量、低延迟、高可靠的实时计算框架；Storm在这方面比较成熟，但是我选择Spark Streaming的原因很简单，我不想再向平台引入一个框架。另外，Spark Streaming 的延迟比 Storm 稍高，对于我们的需求可以忽略。
　　我们目前使用Spark Streaming来实现两个功能：实时网站流量统计和实时广告效果统计。
　　方法也很简单。Flume在前端日志服务器上采集网站日志和广告日志，实时发送到Spark Streaming。Spark Streaming 完成统计并将数据存储在 Redis 中。业务实时访问Redis获取。
　　06 任务调度与监控
　　在数据仓库/数据平台中，有很多程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
　　除了计划任务之外，这些任务还具有非常复杂的任务依赖关系。比如数据分析任务必须等到对应的数据采集任务完成后才可以开始；数据同步任务需要等到数据分析任务完成后才能开始；
　　这就需要一个非常完善的任务调度和监控系统。作为数据仓库/数据平台的中心，负责调度和监控所有任务的分配和运行。
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　　实时文章采集(实时文章采集（及阅读）（部署文章与部署）)
　　实时文章采集（及阅读）hexo（部署文章与部署全站）seo（关键词优化）摘要（重点内容检索）fis（重点结构元素）hexo插件（脚手架）文章导出（截取全站内容）导出多种格式pdfexcelppt
　　就我个人的经验来看，一个文章专页，应该满足：1，小众。2，独特。3，工作量低，更新快。4，有灵魂。其中，灵魂就是你能挖出能反映你所热爱的东西的内容。个人的经验有三，我把它们分别定义为：用心，自然，创造。你要先了解这样的内容都是什么，就会了解自己要挖掘出来的是什么。挖掘就需要一个前置，那就是你已经获取了你所热爱的内容，比如说你喜欢摄影，而这其中有很多专题是关于摄影，你就可以去挖掘一些与你专题相关的内容，而根据你拍摄的内容，挖掘出来的必然是创作上的东西。
　　比如说你专题是包车旅行，你可以从网上找来关于包车旅行相关的内容，你也可以请到你喜欢的摄影师和他所拍摄的照片，从而挖掘出你所热爱的内容。创造还是要先明确你的专题（领域），你就可以构建关键词，找到其他热爱该领域的爱好者（了解他们为什么喜欢做这样的事情），比如摄影，我可以去问一问摄影爱好者哪里有这样的活动，他们做这样的事情的原因是什么，在他们看来你所拍摄的照片到底是好还是坏可能说得有点多了，还是那句话，挖掘的是你所热爱的内容（虽然是几乎是某人，也许你也没有热爱，但你依然愿意挖掘，相信你会感动到），也就是用心去做，这样做能挖掘出你愿意挖掘的东西。 查看全部

　　实时文章采集(实时文章采集需要开通账号，详情见注册流程是什么？)
　　实时文章采集需要开通账号，并有一定的积分才可以注册采集，如果注册了可以选择下一步采集新闻，如果没有注册可以选择开通账号，如果注册了没有开通可以选择离线采集，详情见注册流程。
　　1、在百度搜索出来的结果中，我们发现很多网站都提供了文章实时采集的服务，我们找到很多网站，
　　2、在页面的右下角我们会得到一个入口，点击进入。
　　3、在我们自己注册完成采集账号以后，请根据页面的提示进行采集新闻的操作，点击“开始采集”按钮。
　　4、要采集的就是我们刚才注册的账号名称所在文章里面的内容，鼠标箭头所指的地方是我们采集的位置，点击即可开始我们的采集过程。
　　5、进入采集过程中我们可以点击新闻编辑区的“保存”按钮，保存采集的结果。
　　6、回到采集进程进行下一步操作。
　　7、采集成功后，点击对应结果中的“保存并同步到”按钮，即可将采集的内容同步到采集界面的新闻编辑区。
　　页面实时采集步骤百度搜索上面的步骤
　　1、
　　2、3即可完成；如果你需要实时搜索你网站里面所有文章的话，必须具备“采集”的权限才可以搜索采集上面的步骤。实时采集需要对应的采集邮箱，网站注册地址才可采集到，见注册步骤。 查看全部

　　实时文章采集(OracleLogminer研大数据实时采集的逻辑进行性能测试并分析)
　　前言
　　FlinkX是袋鼠云自研的大数据中间件，主要用于离线同步和实时采集功能。在实际应用中，这个数据同步采集的逻辑我们最需要关注的是它的支持能力和采集速度，这些是它最直观的指标。通过对其支持能力的性能测试，发现FlinkX的性能瓶颈，并进行针对性的优化，提升中间件的能力。
　　本文对FlinkX中实时采集的功能和Oracle Logminer数据实时采集的逻辑进行了性能测试和分析，并分享了测试过程中的测试点和测试方法。
　　1.测试目的
　　FlinkX Logminer的性能测试主要是检测FlinkX在Oracle Logminer数据采集到Kafka过程中各个阶段的性能，并输出性能测试指标测试数据供后期优化使用。检测 FlinkX 的性能瓶颈，引导并逐步提升 FlinkX 在大数据量或复杂情况下的处理能力。对于大数据中间件的测试，不仅要关注其功能层面，更要关注其性能层面。中间件的数据处理能力的效率直接影响到业务的稳定性、可用性、数据时效性和客户体验，这些是最重要的问题。
　　2. 测试对象介绍
　　
　　
　　2.1. FlinkX
　　FlinkX 是基于 Flink 的批流统一数据同步工具。不仅可以采集静态数据，还可以支持MySQL、HDFS等，将数据源A的数据同步到数据源B。还可以采集实时变化的数据，比如MySQL binlog、Oracle Logminer、Kafka等。在执行采集时，FlinkX分为两部分逻辑。一部分是从原创数据源读取的逻辑，比如在MySQL或者Logminer中读取数据，另一部分是处理后写入读取到的数据 对应数据源的逻辑，比如写入HDFS，写入Kafka因此，对于FlinkX的性能测试，我们往往分两部分进行，一是读测试，二是写测试。由于短板效应，某一点的短板可能导致整体采集的低效率。问题。
　　2.2. 登录矿工
　　Oracle 启动Logminer 后，所有对用户数据和数据字典的更改都会记录在Oracle Redo Log 中。通过Logminer对Redo Log的分析，可以得到所有的数据变化。经过分析，可以得到一些可以用于回滚的SQL语句，通常用于恢复数据库中某段数据的变化。
　　2.3. FlinkX实时采集逻辑
　　FlinkX常见的实时采集逻辑是先从源数据采集开始，经过数据处理后再写入目标数据源。比如本次测试中测试的FLinkX Logminer是来自Oracle的Logminer的FlinkX采集日志数据，处理日志数据后，将处理后的数据写入Kafka。FlinkX对Logminer的日志读取分为归档日志（ARCHIVE）读取和实时日志（ONLINE）读取。区别在于Redo Log中的数据是历史写入的归档数据还是实时写入的实时日志。图1-1。以此区分，我们将其分为两类进行测试，即存档数据和实时采集数据。
　　
　　
　　图1-1
　　3. 测试工具3.1. 测试工具介绍3.1.1. Arthas
　　Arthas 是阿里巴巴开源的 Java 诊断工具。其查看调用、调试、查看进程线程信息等功能对开发和测试有很大帮助。本次测试中，dashboard和thread主要用于查看进程线程的状态，profiler用于生成调用链接火焰图，定位被测对象的运行逻辑，调用采取的类或方法上更多的资源。
　　3.1.2. Grafana/Prometheus/EasyManager
　　Grafana 是一款优秀的开源数据可视化工具，常被用作测试中数据监控的显示面板工具。Prometheus 是 SoundCloud 开源的监控报警解决方案，用于存储服务器监控数据和时间序列。两者经常一起使用，通过一些exporter监控服务器资源或数据源状态，然后将数据存储在Prometheus中。Grafana 从 Prometheus 获取监控和存储的数据，并通过不同的监控面板显示给用户。方便测试人员更方便地对被测系统进行系统监控、数据分析和状态分析。
　　EasyManager是Digital Stack自主研发的运维工具。用于部署袋鼠云数字栈的各种应用。在本次测试中，我们主要借用了它的服务器资源监控功能，方便我们进行资源数据分析。这个也可以换。Grafana 监视器。
　　3.1.3. jstack
　　jstack用于生成java虚拟机当前时刻的线程快照。线程快照是当前java虚拟机中每个线程正在执行的方法栈的集合。生成线程快照的主要目的是定位线程中长时间停顿的原因，比如线程之间的死锁、死循环、外部资源请求导致的时间过长等。等待和等待的时间。当一个线程停滞时，可以通过jstack查看每个线程的调用栈，可以知道无响应的线程在后台在做什么，或者它在等待什么资源。
　　3.1.4. 甲骨文 AWR
　　AWR是Oracle 10g版本之后引入的新特性，全称是Automatic Workload Repository。它是Oracle提供的性能采集和分析工具，是Oracle性能调优的强大工具。它可以提供一段时间内整个系统的资源使用情况报告。
　　3.1.5. FlinkX BenchMark
　　基于JMH BenchMark框架，拆解FlinkX采集的每一步都是基于模仿FlinkX处理逻辑编写的性能测试工具。主要用于这个FlinkX Logminer采集性能测试执行工具。
　　3.2. 测试机器配置
　　中央处理器
　　内存
　　用
　　32C
　　64G
　　性能测试环境Hadoop集群节点一
　　32C
　　64G
　　性能测试环境Hadoop集群节点二
　　32C
　　64G
　　性能测试环境Hadoop集群节点三
　　32C
　　64G
　　性能测试环境 Oracle 数据源
　　16C
　　32G
　　性能测试环境执行端
　　4. 测试策略和重点
　　本次测试开始前，先梳理一下FlinkX的采集的逻辑，因为FlinkX对Logminer采集的处理主要是读取归档日志/实时日志，然后处理数据，然后写入数据针对不同的数据源，那么我们将整体逻辑拆分为归档日志处理（日志读取、数据处理）和实时采集（日志读取、数据处理、写入其他数据源）。对于归档日志处理，我们将其分为归档日志读取、归档数据处理、整体端到端（全链接）。我们分别测试几种不同的逻辑，看看哪一步需要很长时间。对于这一步的处理逻辑，我们将进行具体分析。对于实时采集部分，我们主要测试从Redo Log读取数据到写入Kafka的延迟，
　　对于上述测试内容，我们需要注意测试过程中归档日志的读取、处理速度、耗时。实时采集，数据从写入Oracle到采集到Kafka的延迟。这些是主要的输出测试指标。同时我们还需要关注采集端（Oracle）的资源占用，应用本身（FlinkX）的资源占用，线程情况，以及写端（Kafka）的监控情况。
　　对于Oracle端，需要注意是否有慢SQL，因为FlinkX会先执行SQL从Oracle Logminer获取Redo Log信息，然后这些SQL是否可以优化，是否有过长耗时的情况，这个需要注意。然后是数据库的负载情况。看Oracle整体空闲情况，资源是否充分利用，hard analysis的次数是否过高，是否有一些阻塞的情况。
　　对于FlinkX，我们需要关注应用本身的资源占用情况，通过Arthas分析JVM资源分配是否合理，调用环节中哪些类和方法占用资源过多，耗时长。通过jstack分析线程，看看有没有卡住、锁等。
　　对于写入端，我们主要关注不同条件下写入速度是否有影响，高差是否有波动。
　　5. 测试过程
　　一、首先我们需要启动Oracle Logminer并将日志大小设置为521M。打开Oracle Logminer和设置日志组大小的方法这里不再赘述，大家可以自己通过搜索引擎搜索。
　　二、根据我们的测试用例，分别执行归档日志部分和实时采集部分的测试用例。测试示例如图 5-1 所示：
　　
　　图 5-1
　　性能测试的测试用例设计需要保证单变量原则，方便比较。比如在本次测试中，根据不同的变量将测试用例划分为不同的类型，分别对监控表/日志大小/字段数的测试结果进行分析影响。
　　对于归档日志部分的测试，总体逻辑是先构造归档日志，然后通过FlinkX BenchMark模拟FlinkX来测试这部分归档日志。然后我们需要通过一些测试数据的工具，或者存储过程函数，将大量的测试数据插入到测试表中。然后通过SQL查询，注意生成的归档日志大小达到指定的数量级。比如我的测试用例是2G/20G/40G/80G，数据表的个数是10个，那么我需要同时写数据到10个表，生成的归档日志达到我需要的大小后停止数据写入。然后使用 FlinkX BenchMark 工具读取这些归档日志的指定 SCN 位置，对测试进行处理，并记录测试数据。当然，我们需要注意一些监控数据，
　　对于实时采集部分的测试，总体逻辑是FlinkX实时采集来自Logminer的数据，Oracle实时写入数据，FlinkX处理后写入Kafka，测试写入Oracle的数据和写入数据进入Kafka的延迟时间。我的逻辑是创建一个Oracle Logminer to Kafka实时采集 FlinkX任务并运行它，同时使用数据创建工具向Oracle写入数据，这样前半部分是完成，边读边写，然后实时采集任务将数据写入Kafka后，由于Kafka在写入数据时会有时间戳，因此使用FlinkX BenchMark获取Kafka中数据的时间戳即可计算数据延迟时间。
　　三、在测试过程中，需要关注各种监控数据，比如服务器资源、应用线程情况、数据源监控信息等。如果出现异常情况，比如高抖动CPU占用、线程一直在等待、数据源读写异常等，需要及时排查，通过jstack抓取栈的快照信息，分析是否有问题等。同时，在测试过程中，需要使用Arthas生成稳定运行时的火焰图，方便后续的数据分析。
　　四、 测试数据分析，通过测试过程中的数据监控情况，测试结果，各种测试用例的对比，分析本次测试中性能问题的定位，以及优化方案。
　　五、 输出测试报告和开发检查，确定后续优化方向和优化方案。
　　接下来我们分析具体用例的具体流程。
　　6. 数据分析
　　借用归档日志部分的测试用例，我们来看一下整个过程。本文文章使用归档日志20G大小，监控一张表进行分析。
　　
　　首先，在执行测试的过程中，我们需要观察测试执行端（FlinkX BenchMark）对拆分后的每个部分（日志读取/数据处理/全链接）的资源占用情况。这里我汇总了链路的监控状态来分析，先查看CPU和内存的使用情况。从图6-1我们可以发现，整体资源占用比较稳定，没有出现异常的急剧增减，基本是在一定区间内来回的小抖动。这种情况一般不会出现异常，但是如果出现较大的峰谷，则需要查看是否有问题。
　　
　　图 6-1
　　测试执行机共16C32G配置。从图6-2可以看出，Java进程占用资源不多，CPU资源使用不均衡。然后我们暂时推测问题不大，也没有异常情况。
　　
　　图 6-2
　　然后我们看一下Oracle数据源的监控，如图6-3所示。数据源的机器系统资源占用不多，但有明显的高峰和低谷。判断可能是有一些SQL消耗的资源比较多。执行时占用资源较多，执行后释放资源。这种SQL可能是慢SQL，需要我们捞出来看看。
　　
　　图 6-3
　　通过top命令，如图6-4所示，我们还可以看到oracle占用资源较多，我们来看看占用CPU较多的SQL的执行情况
　　
　　图 6-4
　　SELECT     scn,     timestamp,     operation,     operation_code
,     seg_owner,     table_name,     sql_redo,     sql_undo,
 xidusn,     xidslt,     xidsqn,     row_id,     rollback,     c
sf FROM     v$logmnr_contents WHERE     scn > :1       AND scn <
 :2    and ( ((SEG_OWNER=&#39;ORACLE&#39; and TABLE_NAME=&#39;YUNCHUAN_LOGMI
NER01&#39;)) and OPERATION_CODE in (&#39;1&#39;,&#39;3&#39;,&#39;2&#39;)  or OPERATION_CODE
= 7 )
　　分析这一段SQL，我们可以发现，这其实是一条钓鱼Redo Log的SQL，所以消耗的CPU比较多，可以理解。属于普通的SQL，但是如果这条SQL还有优化的空间，我们可以稍后再看。.
　　经过以上简单的分析，我们基本可以断定，在运行过程中没有明显影响FlinkX性能的异常情况。然后我们需要进一步分析逻辑，看看具体的线程情况。这时候就需要用到jstack和Arthas了。
　　我们使用jstack和Arthas在操作过程中捕获执行端的调用栈信息进行分析。这里涉及到一些敏感信息，图中没有显示。通过jstack和Arthas抓取火焰图，我们可以分析出在整体调用中，FlinkX在读取日志后的数据处理部分花费了大量时间。在梳理出具体的类之后，我们可以把它作为一个优化方向来开发。借助火焰图和堆栈信息，它还可以帮助开发并更快地定位特定问题点。
　　至此，单个用例的分析到此结束。接下来需要完成其他测试用例，然后进行对比分析，看看不同变量之间是否存在关系。测试后，我们取不同日志大小的数据处理时间，绘制成折线图，如图6-5所示。我们会发现整体时间消耗随着日志大小的增加几乎是线性的。数据越大，耗时越长。，这与我们之前的分析是一致的。
　　
　　图 6-5
　　7. 收益
　　在以往的功能测试中，测试人员很少关注组件的性能，基本保证功能可以用，就算没问题。但是这次对于FlinkX Logminer实时采集的性能测试，让我们实时分析一下FlinkX的性能瓶颈采集，FlinkX在性能方面还有优化的空间，我们会需要具体优化的开发方向与开发同步，排期进行迭代优化。后来，我们针对性能瓶颈开发了定向优化。我们可以发现，经过这次优化后，FlinkX的实时采集性能提升了20%，原来的同步时间几乎减少了一半。
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　　实时文章采集(基于gzip的pythonjson_encode相关库（四）-python编程笔记)
　　实时文章采集地址：：，不过是基于爬虫实现的。我也受到了一定的启发，感觉爬虫技术的开发已经属于一个困难的问题，所以现在专门针对实时库进行开发，并且整理和归纳自己的一些经验。我主要是通过python爬虫编程入门的，比如从编写爬虫工具，爬虫日志，抓取图片等，最后的效果如下：来源：/book/2019/3/30/item2018_7.pdf。
　　可以考虑下fb的jsonwebmanipulation相关库（下面的代码可能会有些不一样）:python使用ffmpeg来压缩json数据ffmpeg最近的新版本貌似已经支持了视频压缩以节省空间。lz可以先用jsonawebmanipulation来压缩json文件。（ps.推荐最近的新版本）然后在爬取到的json文件里，能得到压缩后的web的json数据了。
　　比如链接，元素的id，对象的属性啥的。可以在jsonwebmanipulation的插件里处理下:python解码json发送邮件下面的这个参考自jsonwebmanipulation这篇文章:linux编程笔记（四）-基于gzip的pythonjson_encode解码（python的http文件格式是.http，c++的文件格式是.txt）。
　　当然如果能爬json格式也是很好的，就是写起来有点累ps.也可以试试python的xmlencoder框架，这个里的有很多好玩的东西。最后，推荐使用python的vim编辑器编辑json文件。有的库很好用。比如vim-json_encode，强烈推荐！感谢大家的赞同，希望对题主有用^_^。 查看全部

　　实时文章采集(
数据采集平台2.0架构设计为将来的数据暴增预留了160万
)
　　抖音，快手数据采集，短视频监控大屏
　　本文介绍了数据采集-数据采集监控大屏过程中不可缺少的神器，如果想了解数据采集过程中的一些技术，请参考我的补充几篇文章，文末有两个数据链接采集文章。先看下面三张图：
　　
　　
　　
　　三张图，在不同的时间段，对应的每日采集数据量分别为10万、30万、110万，不断刷新自己设定的单日采集数据量记录，有些人可能好奇为什么采集这两天收到的数据量有暴涨的趋势？偷偷告诉大家，这两天是新架构设计完成后开始测试的两天。第一天轻松达到53W数据。超过了之前的最大值近两倍，第二天就突破了100W。因此，前槽是新架构开发和测试的时间。图片来自数据采集监控大屏，完整图如下：
　　
　　从上面的截图可以看出，目前的数据平台采集有近700W的数据，最多一天采集的数据达到了110W以上，每天的处理任务量达到了30W以上，可以查看不同的业务渠道。采集 接收到的不同数据量。搭建这个大屏的初衷，是为了监控数据采集平台各方面的表现。在优化采集平台性能的同时，监控大屏也在不断优化自身性能，占用的平台资源越来越少，其中最大的优化就是采集数据量日统计图表. 随着数据量的不断增加，不仅平台压力越来越重，但是监控大屏的性能越来越差，统计的阻塞次数也越来越多。这个块号监控内存中线程的阻塞情况。算了，如果这个数字越来越大，最直接的后果就是崩溃了。每天的数据量还在增加，业务在不断扩大，硬件资源这么多。迫切需要寻找新的解决方案。本场景下，数据采集平台2.0架构设计是横向的。它的诞生，解决了所有的阻塞问题，将每日采集数据量从30万增加到110万，理论值从50万增加到160万。数据采集平台2.0架构设计为未来数据浪涌预留空间，支持分布式横向扩展。这样，随着未来数据的增长，升级变得非常简单。接下来，本文文章主要介绍这款大屏。
　　监控大屏介绍
　　监控大屏主要采用数据可视化技术对采集平台进行监控，定期刷新平台运行数据。通过这个监控大屏，发现了平台的死锁问题。当时问题很隐蔽，平台也没有报错。，数据还在增加。隔着大屏幕，我发现数据增长变慢了一些。有几个表在数据库中没有数据。后来开始排查，发现了一个平台死锁问题。如果问题没有被发现，后续的损失将变得无法控制。监控大屏功能如下：
　　1.每日采集数据量：统计采集每天最近收到的平台数据量，判断平台在一段时间内的健康状况和负载情况。可以根据该指标制定性能测试计划。
　　
　　2.每台主机执行的任务统计：统计每台机器在当前小时内执行的任务数，以确定每台机器的性能和资源分配。
　　
　　3. 全网数据量：统计全平台实时数据量，判断平台压力，判断是否需要升级新架构。
　　
　　4.当前时间采集 数据量：统计当前小时各表添加的数据量，监控各类型数据是否正确存入数据库。
　　
　　5. 全网数据分布：统计平台上所有表的数据量，确定每个表的压力，为后续的分库分表提供依据。
　　
　　6.阻塞计数统计：统计一个主机中每个程序阻塞的线程数，以判断每台机器的性能。阻塞越多，占用的内存越多，最终会导致机器宕机。理想情况下，这是空白的，即程序没有被阻塞。
　　
　　7. 各种任务的执行次数：统计不同类型、不同状态的任务数量，判断平台任务执行的速度和准确性。
　　
　　8.采集速度监控，利用仪表盘实时监控当前数据采集速度，以及监控过程中采集速度峰值，以判断平台的实时效率。
　　
　　通过以上八部分实时数据，可以监控整个数据采集平台的运行状态。目前，大屏已经运行了两个多月。以下是一些常见的问题案例：
　　情况1
　　如下图所示，有1440个任务要执行，16个任务正在执行，主机执行任务统计图为空，超过1分钟没有刷新数据。
　　
　　分析：任务无法执行，当前小时内没有任务结束
　　原因及解决办法：
　　1. 任务复杂，短时间内无法完成（这几乎是不可能的）
　　2.程序挂了，任务无法执行。需要重启程序
　　3. 内存不足，程序自动结束。需要重启程序
　　4.机器坏了。需要重启机器。
　　案例二
　　如下图所示，丢弃的任务数量猛增。
　　
　　分析：大量任务已达到最大重试次数，或有大量重置用户
　　原因及解决办法：
　　1.有大量重置用户。检查是否有大量重置用户。如果是这样，请不要处理它。平台会定期处理此类数据，您只需等待20分钟。
　　2.界面被官方重新抓取，采集没有更多数据。需要升级采集代码，优化采集策略。
　　案例3
　　如下图所示，在当前时间采集的数据量中，只有一两张表采集有数据，并且很长时间没有新增表。
　　
　　分析：其他表当前数据库中没有数据
　　原因及解决办法：
　　1.目前是定向采集时间，只有采集指定类型的数据。正常，没必要处理。
　　2.其他类型的数据解析时出错。查看数据是否有过长的数据，出现空数据，导致分析失败。例如：早期采集，当用户被重置时，导致解析器报错，现在已经进行了适配。
　　3. 历史数据已经收录了采集的数据，没有添加数据。正常，没必要处理。
　　4.单表锁表。需要查数据库，杀死死锁进程。
　　案例四
　　如下图，每台机器整体拥塞比较高
　　
　　分析：这部分统计每台机器上各类程序的阻塞情况
　　原因及解决办法：
　　1.同一个任务阻塞高。任务代码性能不足，代码性能需要升级
　　2. 同一台机器上不同任务的阻塞度很高。机器硬件不足，需要减少任务量或提升机器性能。
　　案例5
　　如下图所示，机器加工任务参差不齐，有的机器“偷懒”。
　　
　　分析：该机器执行的任务明显少于其他机器
　　原因及解决办法：
　　1.机器的硬件性能低于其他机器。升级机器，使用相同配置的机器。
　　2.机器加工任务比较复杂。优化任务检索策略，随机访问不同类型的任务
　　3.机器进程假死。机器上运行的进程需要重新启动。
　　案例6
　　大屏数据更新正常，处理任务正常，但数据增量较慢。
　　分析：数据增长缓慢，但处理任务速度正常，应该怀疑是不是数据丢失造成的
　　原因及解决办法：
　　1. 如果有数据没有解析，直接跳过。需要调查未处理数据的类型。
　　2.锁定桌子。需要手动释放锁，修改代码，所有写操作使用主键ID
　　以上是近两个月看到的一些常见案例。此类问题被大监控屏幕抛出并解决。
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