
文章实时采集
文章实时采集(如何利用文章采集器让蜘蛛疯狂收录排名?(图) )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-01-10 09:15
)
如何使用文章采集器让蜘蛛疯狂收录等级?每个搜索引擎都有自己的蜘蛛程序。蜘蛛程序通过网页的链接地址搜索该网页,直到爬取到这个网站的所有网页,然后通过搜索引擎算法对网站进行评价,得到评价。如果把互联网比作蜘蛛网,那么蜘蛛程序对每张网站图像的爬行活动就称为蜘蛛爬行。
如何吸引蜘蛛爬取页面
1、一个 网站 和页面权重。算是质量上乘,老的网站的权重比较高。这个网站的网络爬取深度会比较高,也收录很多。
2、网站 的更新频率。蜘蛛抓取的每个页面的数据存储。如果爬虫第二次发现第一个收录完全相同的页面,则该页面不会更新,并且蜘蛛不需要经常捕获它。网站的页面内容更新频繁,蜘蛛会更频繁地访问该页面,页面上会出现一个新的链接,这将更快地跟踪和抓取蜘蛛。
3、网站 的原创 内容。百度蜘蛛的诱惑很大原创内容,原创内容的主食,搜索引擎蜘蛛每天都需要。
4、网站的整体结构。包括:页面更新状态、标题、关键词、标题、关键词、meta中嵌入的描述标签、导航栏等。
5、建筑工地地图。网站地图就像一个灯塔,唯一一个清晰的灯塔可以指引蜘蛛的下落。引诱更多蜘蛛的便捷方式。
6、内部链接优化。蜘蛛来到你的网站,自然是通过你的网站的结构,通过你的网站,你几乎可以运行任何网站链接,这些链接中的任何一个死链接都可以轻松导致蜘蛛爬出来。更多的时候,百度自然会来你的网站没有好感。
7、外部网站 链接。要成为蜘蛛爬虫,页面必须有一个传入链接,否则蜘蛛没有机会知道该页面的存在。
8、监控蜘蛛爬行。可以使用网络日志蜘蛛知道哪些页面被爬取,可以使用SEO工具查看蜘蛛频率,合理分配资源,实现更高的速度和更多的蜘蛛爬取。
提高网站的收录的排名是通过网站优化SEO,可以参考SEO的优化方法。简单来说,可以从以下几个方面进行改进:
1、改进网站结构的布局,使其结构合理清晰;
2、保证网页内容的原创质量并定期更新;
3、增加网页的反向链接,网站在搜索引擎中排名不错的做友情链接;
4、优化URL链接,可以在URL中适当添加一些关键词,使用中文拼音;
5、始终将用户体验放在首位。
通过以上信息,我们了解了网站内容更新的重要性。网站 更新频率越快,蜘蛛爬行的频率就越高。数量会减少,减少网站的权重。由于个人精力有限原创,难以保证大量长期更新。如果邀请编辑,投入产出比可能为负。但是只要方法得当,采集的效果并不比原创差多少,甚至比那些没有掌握方法的原创好很多。
如何选择好的文章采集器?
1.直接访问大量关键词,这些关键词都是百度统计的网民需求词(有百度索引),或者这些的长尾词词,从百度下拉框或相关搜索。
2.直接按关键词采集智能分析网页正文进行爬取,无需编写采集规则。
3. 捕获的文本已经用标准化的标签进行了清理,所有段落都以
4. 标签显示,乱码会被移除。
5. 根据采集收到的内容,自动匹配图片,图片必须与内容相关度很高。以这种方式替换 伪原创 不会影响可读性,但也允许 文章 比 原创 提供的信息更丰富。
6.整合百度站长平台,积极推送提速收录。
7.可以直接使用关键词及其相关词作为标题,或者抓取登陆页面的标题
如果我们处理好文章采集的内容,采集站点也可以很快收录。由于本文章采集器永久免费并得到广大站长朋友的支持,是SEO圈子里的良心软件,为众多站长朋友带来了实实在在的流量和经济效益。的收益。
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文章实时采集(如何利用文章采集器让蜘蛛疯狂收录排名?(图)
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如何使用文章采集器让蜘蛛疯狂收录等级?每个搜索引擎都有自己的蜘蛛程序。蜘蛛程序通过网页的链接地址搜索该网页,直到爬取到这个网站的所有网页,然后通过搜索引擎算法对网站进行评价,得到评价。如果把互联网比作蜘蛛网,那么蜘蛛程序对每张网站图像的爬行活动就称为蜘蛛爬行。

如何吸引蜘蛛爬取页面
1、一个 网站 和页面权重。算是质量上乘,老的网站的权重比较高。这个网站的网络爬取深度会比较高,也收录很多。
2、网站 的更新频率。蜘蛛抓取的每个页面的数据存储。如果爬虫第二次发现第一个收录完全相同的页面,则该页面不会更新,并且蜘蛛不需要经常捕获它。网站的页面内容更新频繁,蜘蛛会更频繁地访问该页面,页面上会出现一个新的链接,这将更快地跟踪和抓取蜘蛛。
3、网站 的原创 内容。百度蜘蛛的诱惑很大原创内容,原创内容的主食,搜索引擎蜘蛛每天都需要。
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5、建筑工地地图。网站地图就像一个灯塔,唯一一个清晰的灯塔可以指引蜘蛛的下落。引诱更多蜘蛛的便捷方式。
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5、始终将用户体验放在首位。

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文章实时采集(用c语言抓数据包,提取数据但是好捉迷藏一样)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 178 次浏览 • 2022-01-01 05:02
文章实时采集。首先的首先,我们得有能收集到我们需要的数据的设备。我只推荐一款,yogac5-a10其实还可以考虑macbookair或者windows的thinkpads系列,小巧轻薄。触摸手感优秀的触摸屏就是神器。接着说,我们就要把自己需要采集的数据编码到数据库里。我们用udp方式采集就行了。最后对文本数据处理。说起来简单,实践起来很难。需要用到的工具,应该是zepth自带的那个snake。
我会做,
用c语言写一个小程序在固定几个时刻分别发送几百亿帧过去,看看能不能抓到别人的数据就得了。
如果不考虑硬件的话,就需要懂点编程了。抓取数据主要是做udp的处理。如果你懂点编程就可以用最基本的方法,用base64编码。在udp网络中保存数据需要主动发起一次握手,即发送一个名字过去给服务器,服务器发送对应的名字过去给你。
要抓包才能看到吧
上,搜索一下c51,多数机器都有卖,价格很便宜,
nas,现在都是无盘的了,带密码的文件传输不了。抓包,好捉迷藏,悬疑的节目就是用到这个功能。
用c语言抓数据包,然后反过来就知道名字了。tcp协议可以读写文件,提取数据但是好捉迷藏一样的。
我觉得qpython很好用, 查看全部
文章实时采集(用c语言抓数据包,提取数据但是好捉迷藏一样)
文章实时采集。首先的首先,我们得有能收集到我们需要的数据的设备。我只推荐一款,yogac5-a10其实还可以考虑macbookair或者windows的thinkpads系列,小巧轻薄。触摸手感优秀的触摸屏就是神器。接着说,我们就要把自己需要采集的数据编码到数据库里。我们用udp方式采集就行了。最后对文本数据处理。说起来简单,实践起来很难。需要用到的工具,应该是zepth自带的那个snake。
我会做,
用c语言写一个小程序在固定几个时刻分别发送几百亿帧过去,看看能不能抓到别人的数据就得了。
如果不考虑硬件的话,就需要懂点编程了。抓取数据主要是做udp的处理。如果你懂点编程就可以用最基本的方法,用base64编码。在udp网络中保存数据需要主动发起一次握手,即发送一个名字过去给服务器,服务器发送对应的名字过去给你。
要抓包才能看到吧
上,搜索一下c51,多数机器都有卖,价格很便宜,
nas,现在都是无盘的了,带密码的文件传输不了。抓包,好捉迷藏,悬疑的节目就是用到这个功能。
用c语言抓数据包,然后反过来就知道名字了。tcp协议可以读写文件,提取数据但是好捉迷藏一样的。
我觉得qpython很好用,
文章实时采集(Tapdata重点阐述Tapdata在数据库实时同步方面的技术要点(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 137 次浏览 • 2021-12-30 04:07
Tapdata是深圳市钛数据有限公司开发的实时数据处理与服务平台产品,企业可以使用Tapdata快速搭建数据中心和实时数据仓库。Tapdata提供一站式解决方案,包括实时数据采集、数据融合和数据发布等功能和能力。
Tapdata 专注于实时数据处理技术。在数据库迁移和同步方面,Tapdata的性能非常好,实时性、多样性、异构性,尤其是关系型数据库和非关系型数据库的双向同步,无论是操作上,效率上,均体现了行业领先水平。
本文重点介绍Tapdata在实时数据库同步方面的技术要点。
基于数据库日志的实时迁移或同步
在数据库同步场景下,Tapdata支持批量和增量数据迁移同步。Tapdata专注于实时场景,是数据库增量同步的关键能力。目前Tapdata支持的数据源基本支持增量同步。大多数场景下,Tapdata通过解析数据库日志获取源数据库的增删改查操作,然后将这些操作转化为标准的数据库事件推送到内部处理队列中。
数据同步流程 那么,Tapdata是如何进行数据同步的呢?
第一层数据同步是基于CDC机制的,也就是说它不使用Select语句定期扫描最近有什么类型的数据,或者全量取,而是基于数据库,比如对于Oracle,就是Redo log。对于 SQL Server,就是它的 CDC 机制。MongoDB 有它的 Oplog,而 MySQL 使用它的 Binlog。为了监控这些日志日志,Tapdata 中的每一条数据都有一个日志解析器。取出后,当监听到变化时,会转换成update语句或者insret语句或者delete语句。在目标库中,Tapdata 还创建了 FDM,即基础层和主数据层。把它写入目标库,然后这样,就相当于在目标平台上建立了一个逻辑镜像,可以与源库保持高度同步。这种CDC事件的延迟一般在几百毫秒,往往在1到2秒内,我们就可以将数据同步到目标平台,所以同步延迟很短,亚秒级的概率很高。
下面是每个数据库采集
增量数据的方式
启动同步任务时,用户可以使用以下模式之一:
基于流水线的流数据处理模式
Tapdata 底层使用基于 Hazelcast Jet 的 DAG 流处理引擎。引擎支持基于DAG(有向无环图)的任务链流计算能力。用户可以通过Pipeline API构建任务链处理流程,包括数据源读取、数据处理、过滤、聚合,最后输出到目标sink。管道将被系统转换为Core DAG,并在流数据处理引擎中执行。如下所示:
这些 DAG 中的计算节点都是基于记录(原创
流)而不是基于批处理的。每次有新记录(在源端产生R1)),都会立即被数据库采集
节点处理,然后交给DAG的下一个节点。通过结合JSDK,用户可以根据DAG的规则构建一个非常复杂的数据库处理环节,交给系统的流数据引擎完成数据处理。
流处理引擎的计算框架采用协程机制。与传统线程不同,DFS 不会为每个数据处理任务启动一个单独的线程(线程资源有限),而是使用类似于 Coroutines 的方法。处理任务的执行由Java端启动和停止。要做。底层线程会继续执行,不断将控制权交给框架管理程序,协调不同任务之间的计算工作。由于避免了昂贵的线程上下文切换,协程在很多情况下可以显着提高处理速度。
Tapdata 流数据处理引擎支持以下 Transformation 能力(算子):
在实时流数据统计方面,tapdata可以支持以下与时间窗口相关的功能:
NoSQL 支持
大多数常见的 ETL 工具都是针对关系型数据库的,例如 Oracle 和 MySQL。Tapdata在提供关系型数据库支持的基础上,还提供了完整的NoSQL支持,如MongoDB、Elastic Search、Redis等。目前企业的数据同步需求很大一部分是从关系型数据库的实时同步到分布式NoSQL,用于解决关系型数据库的查询性能瓶颈和业务创新。
Tapdata 的研发团队在处理 NoSQL 方面有着天然的优势,这与团队成员大部分来自 MongoDB 原厂和社区代码贡献者有关。
NoSQL数据库的特点是文档结构往往基于JSON,一个文档收录
一对多和多对一的关系。同步时,需要从多个表按照对应关系写入目标JSON,并且还需要在源表子表更新时同步目标JSON子文档的更新,如下图数字。
Tapdata 支持以下高级 JSON 同步功能:
数据验证、增量验证
数据验证是任何数据同步或迁移工具的必要功能。完善的验证能力可以让用户有足够的信心使用数据同步工具。
Tapdata 的验证数据类型包括:
Tapdata验证通过Merge Sort实现,可以快速完成大数据表的迁移和同步验证。测试表明,对于5000万行的表,只需不到2分钟即可完成一次完整的校准。验证结果的分析包括一致率、错误数据比较等。
此外,Tapdata 支持独创的增量验证功能。用户为指定的数据同步任务启动增量验证功能后,Tapdata会将需要验证的表的CDC事件分别记录到缓冲区中,并启动后台线程,根据用户指定的验证策略,缓冲区 新添加的用于分析的 CDC 事件。解析时会根据源表的DDL得到主键信息,然后查询目标表和源表的数据进行比较。
容错机制
Tapdata 提供了部署的高可用机制和数据写入的幂等操作,以确保任务可以继续运行,数据在错误状态下可以最终保持一致。
每个数据处理任务在运行时,会频繁地向管理终端报告健康状态(每5秒一次)。如果管理端在一分钟内没有收到报告,则认为处理节点离线。这时候,另一个幸存的节点会在没有心跳的情况下检查这个任务并接管它。
每个数据处理任务在运行时都会频繁记录当前的处理流程位置。当任务重新启动时,它会自动从该位置重新启动。
为了实现上述容错机制,Tapdata要求源端和目标端满足以下条件:
带性能参数
Tapdata是企业级商业产品。实时数据同步和迁移只是部分功能。如果您想了解更多关于产品的信息,您可以访问官方网站并提交测试应用程序以获得运行演示。
官网地址:
此外,Tapdata还推出了异构数据实时同步的云服务。登录云服务平台仅需简单三步,即可实现数据实时同步。更令人兴奋的是,这个功能是免费使用的。 查看全部
文章实时采集(Tapdata重点阐述Tapdata在数据库实时同步方面的技术要点(组图))
Tapdata是深圳市钛数据有限公司开发的实时数据处理与服务平台产品,企业可以使用Tapdata快速搭建数据中心和实时数据仓库。Tapdata提供一站式解决方案,包括实时数据采集、数据融合和数据发布等功能和能力。
Tapdata 专注于实时数据处理技术。在数据库迁移和同步方面,Tapdata的性能非常好,实时性、多样性、异构性,尤其是关系型数据库和非关系型数据库的双向同步,无论是操作上,效率上,均体现了行业领先水平。
本文重点介绍Tapdata在实时数据库同步方面的技术要点。
基于数据库日志的实时迁移或同步
在数据库同步场景下,Tapdata支持批量和增量数据迁移同步。Tapdata专注于实时场景,是数据库增量同步的关键能力。目前Tapdata支持的数据源基本支持增量同步。大多数场景下,Tapdata通过解析数据库日志获取源数据库的增删改查操作,然后将这些操作转化为标准的数据库事件推送到内部处理队列中。

数据同步流程 那么,Tapdata是如何进行数据同步的呢?
第一层数据同步是基于CDC机制的,也就是说它不使用Select语句定期扫描最近有什么类型的数据,或者全量取,而是基于数据库,比如对于Oracle,就是Redo log。对于 SQL Server,就是它的 CDC 机制。MongoDB 有它的 Oplog,而 MySQL 使用它的 Binlog。为了监控这些日志日志,Tapdata 中的每一条数据都有一个日志解析器。取出后,当监听到变化时,会转换成update语句或者insret语句或者delete语句。在目标库中,Tapdata 还创建了 FDM,即基础层和主数据层。把它写入目标库,然后这样,就相当于在目标平台上建立了一个逻辑镜像,可以与源库保持高度同步。这种CDC事件的延迟一般在几百毫秒,往往在1到2秒内,我们就可以将数据同步到目标平台,所以同步延迟很短,亚秒级的概率很高。
下面是每个数据库采集
增量数据的方式
启动同步任务时,用户可以使用以下模式之一:
基于流水线的流数据处理模式
Tapdata 底层使用基于 Hazelcast Jet 的 DAG 流处理引擎。引擎支持基于DAG(有向无环图)的任务链流计算能力。用户可以通过Pipeline API构建任务链处理流程,包括数据源读取、数据处理、过滤、聚合,最后输出到目标sink。管道将被系统转换为Core DAG,并在流数据处理引擎中执行。如下所示:

这些 DAG 中的计算节点都是基于记录(原创
流)而不是基于批处理的。每次有新记录(在源端产生R1)),都会立即被数据库采集
节点处理,然后交给DAG的下一个节点。通过结合JSDK,用户可以根据DAG的规则构建一个非常复杂的数据库处理环节,交给系统的流数据引擎完成数据处理。
流处理引擎的计算框架采用协程机制。与传统线程不同,DFS 不会为每个数据处理任务启动一个单独的线程(线程资源有限),而是使用类似于 Coroutines 的方法。处理任务的执行由Java端启动和停止。要做。底层线程会继续执行,不断将控制权交给框架管理程序,协调不同任务之间的计算工作。由于避免了昂贵的线程上下文切换,协程在很多情况下可以显着提高处理速度。
Tapdata 流数据处理引擎支持以下 Transformation 能力(算子):
在实时流数据统计方面,tapdata可以支持以下与时间窗口相关的功能:
NoSQL 支持
大多数常见的 ETL 工具都是针对关系型数据库的,例如 Oracle 和 MySQL。Tapdata在提供关系型数据库支持的基础上,还提供了完整的NoSQL支持,如MongoDB、Elastic Search、Redis等。目前企业的数据同步需求很大一部分是从关系型数据库的实时同步到分布式NoSQL,用于解决关系型数据库的查询性能瓶颈和业务创新。
Tapdata 的研发团队在处理 NoSQL 方面有着天然的优势,这与团队成员大部分来自 MongoDB 原厂和社区代码贡献者有关。
NoSQL数据库的特点是文档结构往往基于JSON,一个文档收录
一对多和多对一的关系。同步时,需要从多个表按照对应关系写入目标JSON,并且还需要在源表子表更新时同步目标JSON子文档的更新,如下图数字。

Tapdata 支持以下高级 JSON 同步功能:
数据验证、增量验证
数据验证是任何数据同步或迁移工具的必要功能。完善的验证能力可以让用户有足够的信心使用数据同步工具。
Tapdata 的验证数据类型包括:
Tapdata验证通过Merge Sort实现,可以快速完成大数据表的迁移和同步验证。测试表明,对于5000万行的表,只需不到2分钟即可完成一次完整的校准。验证结果的分析包括一致率、错误数据比较等。

此外,Tapdata 支持独创的增量验证功能。用户为指定的数据同步任务启动增量验证功能后,Tapdata会将需要验证的表的CDC事件分别记录到缓冲区中,并启动后台线程,根据用户指定的验证策略,缓冲区 新添加的用于分析的 CDC 事件。解析时会根据源表的DDL得到主键信息,然后查询目标表和源表的数据进行比较。
容错机制
Tapdata 提供了部署的高可用机制和数据写入的幂等操作,以确保任务可以继续运行,数据在错误状态下可以最终保持一致。
每个数据处理任务在运行时,会频繁地向管理终端报告健康状态(每5秒一次)。如果管理端在一分钟内没有收到报告,则认为处理节点离线。这时候,另一个幸存的节点会在没有心跳的情况下检查这个任务并接管它。
每个数据处理任务在运行时都会频繁记录当前的处理流程位置。当任务重新启动时,它会自动从该位置重新启动。
为了实现上述容错机制,Tapdata要求源端和目标端满足以下条件:
带性能参数

Tapdata是企业级商业产品。实时数据同步和迁移只是部分功能。如果您想了解更多关于产品的信息,您可以访问官方网站并提交测试应用程序以获得运行演示。
官网地址:
此外,Tapdata还推出了异构数据实时同步的云服务。登录云服务平台仅需简单三步,即可实现数据实时同步。更令人兴奋的是,这个功能是免费使用的。
文章实时采集(如何下载公众号文章的方法,再也不用担心找不到)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 172 次浏览 • 2021-12-25 08:18
微信公众号里有很多文章,很正面。看完了,让人觉得舒服,但是好的文章太多了,每一篇文章都津津有味的看完,有时候想下载下来以后记住。, 那么公众号文章怎么下载呢?
微信公众号可以算是一个非常非常大的素材库。但是,微信在管理上非常严格。和之前的Misty一样,有些文章写的还不错,但是突然就看不到了。
但是直接下载肯定不行。你可以把所有的东西复制粘贴到你自己公众号的后台,然后再编辑。如果是对方,原创还没有发布,需要稍微处理一下。
所以把公众号的文章导出成word或pdf格式保存在电脑上,随时随地,想看就看。
对于导出文章,可以在浏览器中打开链接,然后按Ctrl+P,可以看到另存为pdf,可以保持原格式,导入效果还是不错的,但是需要一个一个的导出,稍微有点麻烦,如果能批量导出就更好了
让我与您分享我正在使用的导出小工具。微信公众号文章搜索下载拖图数据。可以通过关键词搜索公众号平台上的所有文章,也可以采集发送一个公众号文章中的所有历史记录,然后导出批量转word、pdf、html等格式,非常好用。
“拓图数据”是公众号运营的工具。主要提供优质公众号查询功能和公众号相关报表下载功能。它还可以让您快速判断公众号的好坏。目前越来越多的人开始青睐公众号的推广,但是如何找到一个合适的公众号进行推广就成了一个难题。“拓图数据”旨在为关注新媒体领域的机构、个人和研究机构提供从数据到价值的服务。服务支持。
以上就是小编为大家总结的公众号文章的下载方法。再也不用担心找不到好的文章。你学会如何阅读了吗? 查看全部
文章实时采集(如何下载公众号文章的方法,再也不用担心找不到)
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但是直接下载肯定不行。你可以把所有的东西复制粘贴到你自己公众号的后台,然后再编辑。如果是对方,原创还没有发布,需要稍微处理一下。
所以把公众号的文章导出成word或pdf格式保存在电脑上,随时随地,想看就看。
对于导出文章,可以在浏览器中打开链接,然后按Ctrl+P,可以看到另存为pdf,可以保持原格式,导入效果还是不错的,但是需要一个一个的导出,稍微有点麻烦,如果能批量导出就更好了
让我与您分享我正在使用的导出小工具。微信公众号文章搜索下载拖图数据。可以通过关键词搜索公众号平台上的所有文章,也可以采集发送一个公众号文章中的所有历史记录,然后导出批量转word、pdf、html等格式,非常好用。
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文章实时采集(易撰自媒体采集平台官网版颠覆传统模式,高配置数据服务器)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 349 次浏览 • 2021-12-20 22:17
易写自媒体采集平台官网版下载,非常优质的自媒体新闻资讯赚钱平台。这里采集开手、美拍、妙拍、土豆、火山视频等短视频,实时捕捉全网热点和热词,更新推送最新网络热搜文章和视频资讯、看视频、阅读转发文章即可兑换现金红包,边了解热点边赚零花钱!有兴趣的朋友快来下载吧!
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5年数据服务:保证数据完整稳定
系统模块化开发:按需配置,降低成本
拥有核心算法:成熟的算法技术改进
完善的售后服务:24小时
多重支持计划:零代理费,零风险
易传自媒体采集平台官网版本特点
分布式实时爬取
采用分布式爬虫架构,N+1组服务器,智能增加任务进程,快速响应爬虫任务。请求实时响应,http代理毫秒级智能切换,24小时人工值守,确保数据正确分析,按照约定规则存储,数据真实、有效、实时。
大数据存储优化
分布式数据库,高配置数据服务器。高并发数据查询优化、索引优化等大数据优化,满足用户良好体验。多数据、大容量服务器,保证数据安全,多备份,快速计算。
数据分析和存储
根据规则抓取数据,根据数据样本的需要对数据进行清洗,根据不同的数据进行聚类、提示、打标签等,然后存储到数据库中。根据不同应用场景对数据进行二次筛选,确保数据真实有效。
易传自媒体采集平台官网版功能
1.爆文标题助理
该机器在分析大量爆文 标题后形成高级算法。用户可以通过添加关键词,自动智能生成爆文标题。
2.文章,图片风险监控
7大指标项检测,全面检测标题和内容重复,检测和提示文章内容中的非法词、敏感、涉政、广告等信息。
3.视频库
采集 快手、美拍、喵拍、土豆、火山视频等短视频平台实时数据(链接、封面图、播放量、发布时间、点赞数)。
4.实时新闻,全网热点
采集国内外主流权威媒体新闻源,覆盖30多个行业,分钟级监控,数据实时、海量、精准。
根据采集的海量数据,采用独特的算法捕捉全网热点和热词。
5. 一键发布,多平台账号管理
同时管理多个自媒体平台账号,一次编辑,同时发布到多个平台,大大提高发布效率。
6.自媒体爆文
采集今日头条、大鱼、企鹅、百家等主流自媒体平台实时数据,对具有爆文潜力的自媒体数据进行分钟级监控,保证数据准确性,实时,实时发现爆文。
对《易传》官网版自媒体采集的评论:
1、更专业的全能软件,可以帮助自媒体平台更好的编辑和操作!
2、 数据更精确、更广泛,用于成熟的算法和稳定的安全数据。 查看全部
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数据分析和存储
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根据采集的海量数据,采用独特的算法捕捉全网热点和热词。
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文章实时采集( 实时数据流的python产生器选型?选型选型?)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 138 次浏览 • 2021-12-18 20:19
实时数据流的python产生器选型?选型选型?)
Flume和Kafka完成实时数据采集
写在前面
Flume和Kafka一般在生产环境中结合使用。可以将两者结合使用来采集实时日志信息,这一点非常重要。如果你不知道flume和kafka,可以先查一下我写的关于这两部分的知识。再学习一下,这部分操作也是可以的。
采集 的实时数据面临一个问题。我们如何生成我们的实时数据源?因为我们可能想直接获取实时数据流不是那么方便。在文章之前写过一篇关于实时数据流的python生成器的文章,文章地址:
大家可以先看看,如何生成实时数据...
主意?? 如何开始??
分析:我们可以从数据的流向开始。数据一开始就在网络服务器上。我们的访问日志是nginx服务器实时采集到指定文件的。我们从这个文件中采集日志数据,即:webserver=>flume=>kafka
网络服务器日志存储文件位置
这个文件的位置一般是我们自己设置的
我们的网络日志存储的目录是:
/home/hadoop/data/project/logs/access.log
[hadoop@hadoop000 logs]$ pwd
/home/hadoop/data/project/logs
[hadoop@hadoop000 logs]$ ls
access.log
[hadoop@hadoop000 logs]$
水槽
做flume其实就是写一个conf文件,所以面临选择的问题
来源选择?频道选择?水槽选择?
这里我们选择exec source memory channel kafka sink
怎么写?
按照前面提到的步骤 1234
从官方网站上,我们可以找到我们的选择应该怎么写:
1) 配置源
执行源
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/data/project/logs/access.log
a1.sources.r1.shell = /bin/sh -c
2) 配置通道
记忆通道
a1.channels.c1.type = memory
3) 配置接收器
卡夫卡水槽
水槽1.6 版本可以参考
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.brokerList = hadoop000:9092
a1.sinks.k1.topic = flume_kafka
a1.sinks.k1.batchSize = 5
a1.sinks.k1.requiredAcks =1
4) 将以上三个组件串在一起
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
**我们的新文件叫做 test3.conf
粘贴我们分析的代码:**
[hadoop@hadoop000 conf]$ vim test3.conf
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/data/project/logs/access.log
a1.sources.r1.shell = /bin/sh -c
a1.channels.c1.type = memory
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.brokerList = hadoop000:9092
a1.sinks.k1.topic = flume_kafka
a1.sinks.k1.batchSize = 5
a1.sinks.k1.requiredAcks =1
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
这里不展开了,因为涉及kafka的东西,首先要部署kafka,
Kafka部署
Kafka是如何部署的??
按照官网的说法,我们先启动一个zookeeper进程,然后就可以启动kafka服务器了
第一步:启动zookeeper
[hadoop@hadoop000 ~]$
[hadoop@hadoop000 ~]$ jps
29147 Jps
[hadoop@hadoop000 ~]$ zkServer.sh start
JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/app/zk/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
[hadoop@hadoop000 ~]$ jps
29172 QuorumPeerMain
29189 Jps
[hadoop@hadoop000 ~]$
第二步:启动服务器
[hadoop@hadoop000 ~]$ kafka-server-start.sh $KAFKA_HOME/config/server.properties
#外开一个窗口,查看jps
[hadoop@hadoop000 ~]$ jps
29330 Jps
29172 QuorumPeerMain
29229 Kafka
[hadoop@hadoop000 ~]$
如果这部分不是很熟悉,可以参考
第 3 步:创建主题
[hadoop@hadoop000 ~]$ kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic flume_kafka
WARNING: Due to limitations in metric names, topics with a period ('.') or underscore ('_') could collide. To avoid issues it is best to use either, but not both.
Created topic "flume_kafka".
[hadoop@hadoop000 ~]$
第四步:启动之前的代理
[hadoop@hadoop000 conf]$ flume-ng agent --name a1 --conf . --conf-file ./test3.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
第 5 步:启动消费者
kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop000:2181 –topic flume-kafka
执行完上面的第五步,就会收到刷新屏幕的结果了,哈哈哈!!
上面的消费者会不断刷新屏幕,还是很有意思的!!!
这里的消费者就是把接收到的数据放到屏幕上
后面我们会介绍使用SparkStreaming作为消费者实时接收数据,接收的数据是为了简单的数据清洗而开发的,从随机生成的日志中过滤掉我们需要的数据…… 查看全部
文章实时采集(
实时数据流的python产生器选型?选型选型?)
Flume和Kafka完成实时数据采集
写在前面
Flume和Kafka一般在生产环境中结合使用。可以将两者结合使用来采集实时日志信息,这一点非常重要。如果你不知道flume和kafka,可以先查一下我写的关于这两部分的知识。再学习一下,这部分操作也是可以的。
采集 的实时数据面临一个问题。我们如何生成我们的实时数据源?因为我们可能想直接获取实时数据流不是那么方便。在文章之前写过一篇关于实时数据流的python生成器的文章,文章地址:
大家可以先看看,如何生成实时数据...
主意?? 如何开始??
分析:我们可以从数据的流向开始。数据一开始就在网络服务器上。我们的访问日志是nginx服务器实时采集到指定文件的。我们从这个文件中采集日志数据,即:webserver=>flume=>kafka
网络服务器日志存储文件位置
这个文件的位置一般是我们自己设置的
我们的网络日志存储的目录是:
/home/hadoop/data/project/logs/access.log
[hadoop@hadoop000 logs]$ pwd
/home/hadoop/data/project/logs
[hadoop@hadoop000 logs]$ ls
access.log
[hadoop@hadoop000 logs]$
水槽
做flume其实就是写一个conf文件,所以面临选择的问题
来源选择?频道选择?水槽选择?
这里我们选择exec source memory channel kafka sink
怎么写?
按照前面提到的步骤 1234
从官方网站上,我们可以找到我们的选择应该怎么写:
1) 配置源
执行源
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/data/project/logs/access.log
a1.sources.r1.shell = /bin/sh -c
2) 配置通道
记忆通道
a1.channels.c1.type = memory
3) 配置接收器
卡夫卡水槽
水槽1.6 版本可以参考
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.brokerList = hadoop000:9092
a1.sinks.k1.topic = flume_kafka
a1.sinks.k1.batchSize = 5
a1.sinks.k1.requiredAcks =1
4) 将以上三个组件串在一起
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
**我们的新文件叫做 test3.conf
粘贴我们分析的代码:**
[hadoop@hadoop000 conf]$ vim test3.conf
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/data/project/logs/access.log
a1.sources.r1.shell = /bin/sh -c
a1.channels.c1.type = memory
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.brokerList = hadoop000:9092
a1.sinks.k1.topic = flume_kafka
a1.sinks.k1.batchSize = 5
a1.sinks.k1.requiredAcks =1
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
这里不展开了,因为涉及kafka的东西,首先要部署kafka,
Kafka部署
Kafka是如何部署的??
按照官网的说法,我们先启动一个zookeeper进程,然后就可以启动kafka服务器了
第一步:启动zookeeper
[hadoop@hadoop000 ~]$
[hadoop@hadoop000 ~]$ jps
29147 Jps
[hadoop@hadoop000 ~]$ zkServer.sh start
JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/app/zk/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
[hadoop@hadoop000 ~]$ jps
29172 QuorumPeerMain
29189 Jps
[hadoop@hadoop000 ~]$
第二步:启动服务器
[hadoop@hadoop000 ~]$ kafka-server-start.sh $KAFKA_HOME/config/server.properties
#外开一个窗口,查看jps
[hadoop@hadoop000 ~]$ jps
29330 Jps
29172 QuorumPeerMain
29229 Kafka
[hadoop@hadoop000 ~]$
如果这部分不是很熟悉,可以参考
第 3 步:创建主题
[hadoop@hadoop000 ~]$ kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic flume_kafka
WARNING: Due to limitations in metric names, topics with a period ('.') or underscore ('_') could collide. To avoid issues it is best to use either, but not both.
Created topic "flume_kafka".
[hadoop@hadoop000 ~]$
第四步:启动之前的代理
[hadoop@hadoop000 conf]$ flume-ng agent --name a1 --conf . --conf-file ./test3.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
第 5 步:启动消费者
kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop000:2181 –topic flume-kafka
执行完上面的第五步,就会收到刷新屏幕的结果了,哈哈哈!!
上面的消费者会不断刷新屏幕,还是很有意思的!!!
这里的消费者就是把接收到的数据放到屏幕上
后面我们会介绍使用SparkStreaming作为消费者实时接收数据,接收的数据是为了简单的数据清洗而开发的,从随机生成的日志中过滤掉我们需要的数据……
文章实时采集(引流方法最常用的就是写文章、做互推这三个主要方法)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 188 次浏览 • 2021-12-14 16:21
很多人到处学习招揽粉丝的方法和技巧,却不知道“一招鲜,吃遍天际”。仔细观察,你会发现很多大咖往往只用两种技巧来做流量。很多人经常问我经常用什么方法引流。最常用的引流方式就是写文章、制作视频、互推三种方式!纵观整个互联网,目前的流量类型准确率最高。是搜索流量,也是转化率最高的流量。为什么?
搜索流量是转化率最高的流量
用户搜索的关键词收录隐藏的需求。例如,如果有人搜索“短视频是如何流行起来的?”,他们想了解短视频的底层逻辑和方法技巧。如果你在做短视频培训,那么抓住搜索这些词的人就等于抓住了他们。潜在客户!
搜索流量在互联网上无处不在,因为互联网的特点之一就是数据量大。如果数据很大,则需要检索。如果需要检索,可以做SEO优化,抢搜索流量!许多人对搜索流量的看法很狭窄。理解为搜索引擎流量。其实电商平台也有搜索流量,这也需要关键词搜索排名优化。以抖音为代表的去中心化,基于标签定位的流量池分布的流量模式也有搜索流量。
据官方报道:抖音目前日活跃用户搜索量超过4亿,未来肯定还会更多。
其实只要大家掌握了搜索的原理和核心,很多平台上的搜索做法都是大同小异的。以百度为例。2015年以来,百度90%的搜索流量都集中在手机上。近年来,随着短视频和直播的兴起,百度搜索结果也出现在视频聚合排名、小视频聚合排名,甚至直播排名中!
比如我们搜索关键词这样的视频制作,除了竞价广告,排名第一的是视频聚合。然后下拉,还有小视频聚合排名和直播聚合排名:
运营视频聚合排名抢占搜索流量
也就是说,如果我们发布视频(横竖屏)或者开直播相关关键词,我们就会被百度收录,有机会参与百度搜索结果的排名!经过大量的测试和研究,我们发现视频聚合排名特别适合竞争激烈的关键词排名,基本可以进入前几名。通过操作好多个词,它们可以在自然搜索结果中排名第一。
目前,操作视频聚合排名抢占搜索流量也很简单。主要有以下几个步骤:
第一步:用户需求数据分析+关键词挖掘
通过需求分析,弄清楚你的潜在客户类型,进而深入挖掘用户需求甚至痛点。然后从需求的角度,深入挖掘相关的关键词和长尾关键词,构建自己的关键词库;常用工具有:站长工具、爱站网、5118网、百度指数、百度关键词规划师、搜索引擎下拉关键词、微信索引、抖音海量索引(查询抖音关键词搜索数量)等。
例如,要采集各种搜索框下拉关键词 和相关搜索关键词,我们使用:
当然,目前比较好用的工具有站长工具大数据平台、爱站net大数据、5118大数据工具。这三个工具都是收费的。如果你做一个单一的数据挖掘,你可以去某个宝藏。电商平台可以租用账号,也可以让他们代为挖矿!
第 2 步:构建您自己的 关键词 库!
第三步:注册视频平台账号并维护账号
可以参与视频聚合的常见平台有:好看视频、爱奇艺、优酷、腾讯视频、独小视(全民小视频)、微视、小红书、B站、搜狐视频等,其中百度旗下值得关注:Goodview Video、独小视等,特别推荐百度投资爱奇艺。爱奇艺的另一个优势是对广告的审核不是很严格。
支持账号:很多平台前期还是不带广告的,甚至软广告也是不允许的。帐上来后,又软又宽。此外,很多平台的级别也越高,单日发布的数量也越高。比如爱奇艺开设了爱奇艺的自媒体账户,单日最多可以募集100个账户,爱奇艺账户也有三五个。足够的!总之,要想做好,首先要磨砺自己的工具。
第四步:视频的批量制作
要做这个视频聚合排名,必须有大量的视频。日产 300+ 视频怎么样?以下是三种方法:
方法一:制作一个长视频,然后用视频分割工具分割成20-40秒左右!
常用的叫视频编辑专家,而且是免费的!比如我们把一个准备好的视频分成240多个:
方法二:使用Silhouette(Byte公司)和妙剑(腾讯公司)。两款免费工具都有一键拍摄和图文拍摄功能!
方法三:采集下载或制作大量图片,然后使用会声会影等工具制作带有图片的视频,然后进行分割。
其实上面的方法就够了,还有一个很好的办法就是用一张图片或者几张图片生成无限视频上传。不过这个方法仅限于爱奇艺,这里就不介绍了!总之,第三步的目的就是制作大量的视频。当然,如果能制作出有针对性的高质量视频就更好了。如果做不到,就制作一些垃圾视频进行宣传(以上方法)
第五步:将关键词库与视频内容进行匹配
为了方便发布,我们需要提前制作视频标题。比如每天要发布300个视频,就需要准备300个标题!准备将视频批量重命名为准备好的标题:
批量重命名工具一
批量重命名工具二
上述两个工具中的第二个很简单,第一个复杂而强大。一般小白可以用第二个!
第 6 步:发布视频
这一步比较简单。大家仔细研究各个平台的规则。然后,除了标题中的关键词意外,其他可以填写关键词的地方,比如视频介绍,标签等!
补充:
1、如果搜索结果中没有视频聚合怎么办?
大量相关关键词视频发布后,视频聚合肯定会出现。而且操作越多,视频聚合排名就越好,很多时候可以抢到第一。
2、视频聚合排名还能做什么?
其实操作起来你会发现,视频聚合可以抢到竞技关键词的流量,单条视频也可以抢到长尾关键词的流量。所以单个视频的相关关键词排版也是必须要做的!
3、视频排名晚了又掉线怎么办?
一般优质视频的数据好的话,可以继续排名,但垃圾视频的排名是基于时效性的。如果有很多竞争对手,他们就会下降。这个时候,继续补充!金额大的话,对方根本看不到影子!
最后,奉劝各位做流量的人,有方法一定要大力实施。吸引粉丝和引流没有困难。关键词 就看你的执行力和放大力了!
无情的执行和大规模扩张是成功的核心。我们很多学员都达到了3000+的月粉丝数,厉害的人一个月就可以填满一个VX。目前微信好友在线已改为10000,但被动家庭成员数量也有限。我们可以多准备几个VX号进行操作。也可以先转移到QQ或群甚至公众号。这种方法也可以用于品牌曝光、负面信息压制、服务信息推广。 查看全部
文章实时采集(引流方法最常用的就是写文章、做互推这三个主要方法)
很多人到处学习招揽粉丝的方法和技巧,却不知道“一招鲜,吃遍天际”。仔细观察,你会发现很多大咖往往只用两种技巧来做流量。很多人经常问我经常用什么方法引流。最常用的引流方式就是写文章、制作视频、互推三种方式!纵观整个互联网,目前的流量类型准确率最高。是搜索流量,也是转化率最高的流量。为什么?
搜索流量是转化率最高的流量
用户搜索的关键词收录隐藏的需求。例如,如果有人搜索“短视频是如何流行起来的?”,他们想了解短视频的底层逻辑和方法技巧。如果你在做短视频培训,那么抓住搜索这些词的人就等于抓住了他们。潜在客户!
搜索流量在互联网上无处不在,因为互联网的特点之一就是数据量大。如果数据很大,则需要检索。如果需要检索,可以做SEO优化,抢搜索流量!许多人对搜索流量的看法很狭窄。理解为搜索引擎流量。其实电商平台也有搜索流量,这也需要关键词搜索排名优化。以抖音为代表的去中心化,基于标签定位的流量池分布的流量模式也有搜索流量。
据官方报道:抖音目前日活跃用户搜索量超过4亿,未来肯定还会更多。
其实只要大家掌握了搜索的原理和核心,很多平台上的搜索做法都是大同小异的。以百度为例。2015年以来,百度90%的搜索流量都集中在手机上。近年来,随着短视频和直播的兴起,百度搜索结果也出现在视频聚合排名、小视频聚合排名,甚至直播排名中!

比如我们搜索关键词这样的视频制作,除了竞价广告,排名第一的是视频聚合。然后下拉,还有小视频聚合排名和直播聚合排名:


运营视频聚合排名抢占搜索流量
也就是说,如果我们发布视频(横竖屏)或者开直播相关关键词,我们就会被百度收录,有机会参与百度搜索结果的排名!经过大量的测试和研究,我们发现视频聚合排名特别适合竞争激烈的关键词排名,基本可以进入前几名。通过操作好多个词,它们可以在自然搜索结果中排名第一。
目前,操作视频聚合排名抢占搜索流量也很简单。主要有以下几个步骤:
第一步:用户需求数据分析+关键词挖掘
通过需求分析,弄清楚你的潜在客户类型,进而深入挖掘用户需求甚至痛点。然后从需求的角度,深入挖掘相关的关键词和长尾关键词,构建自己的关键词库;常用工具有:站长工具、爱站网、5118网、百度指数、百度关键词规划师、搜索引擎下拉关键词、微信索引、抖音海量索引(查询抖音关键词搜索数量)等。
例如,要采集各种搜索框下拉关键词 和相关搜索关键词,我们使用:

当然,目前比较好用的工具有站长工具大数据平台、爱站net大数据、5118大数据工具。这三个工具都是收费的。如果你做一个单一的数据挖掘,你可以去某个宝藏。电商平台可以租用账号,也可以让他们代为挖矿!
第 2 步:构建您自己的 关键词 库!
第三步:注册视频平台账号并维护账号
可以参与视频聚合的常见平台有:好看视频、爱奇艺、优酷、腾讯视频、独小视(全民小视频)、微视、小红书、B站、搜狐视频等,其中百度旗下值得关注:Goodview Video、独小视等,特别推荐百度投资爱奇艺。爱奇艺的另一个优势是对广告的审核不是很严格。
支持账号:很多平台前期还是不带广告的,甚至软广告也是不允许的。帐上来后,又软又宽。此外,很多平台的级别也越高,单日发布的数量也越高。比如爱奇艺开设了爱奇艺的自媒体账户,单日最多可以募集100个账户,爱奇艺账户也有三五个。足够的!总之,要想做好,首先要磨砺自己的工具。
第四步:视频的批量制作
要做这个视频聚合排名,必须有大量的视频。日产 300+ 视频怎么样?以下是三种方法:
方法一:制作一个长视频,然后用视频分割工具分割成20-40秒左右!

常用的叫视频编辑专家,而且是免费的!比如我们把一个准备好的视频分成240多个:

方法二:使用Silhouette(Byte公司)和妙剑(腾讯公司)。两款免费工具都有一键拍摄和图文拍摄功能!
方法三:采集下载或制作大量图片,然后使用会声会影等工具制作带有图片的视频,然后进行分割。

其实上面的方法就够了,还有一个很好的办法就是用一张图片或者几张图片生成无限视频上传。不过这个方法仅限于爱奇艺,这里就不介绍了!总之,第三步的目的就是制作大量的视频。当然,如果能制作出有针对性的高质量视频就更好了。如果做不到,就制作一些垃圾视频进行宣传(以上方法)
第五步:将关键词库与视频内容进行匹配
为了方便发布,我们需要提前制作视频标题。比如每天要发布300个视频,就需要准备300个标题!准备将视频批量重命名为准备好的标题:


批量重命名工具一

批量重命名工具二
上述两个工具中的第二个很简单,第一个复杂而强大。一般小白可以用第二个!
第 6 步:发布视频
这一步比较简单。大家仔细研究各个平台的规则。然后,除了标题中的关键词意外,其他可以填写关键词的地方,比如视频介绍,标签等!
补充:
1、如果搜索结果中没有视频聚合怎么办?
大量相关关键词视频发布后,视频聚合肯定会出现。而且操作越多,视频聚合排名就越好,很多时候可以抢到第一。
2、视频聚合排名还能做什么?
其实操作起来你会发现,视频聚合可以抢到竞技关键词的流量,单条视频也可以抢到长尾关键词的流量。所以单个视频的相关关键词排版也是必须要做的!
3、视频排名晚了又掉线怎么办?
一般优质视频的数据好的话,可以继续排名,但垃圾视频的排名是基于时效性的。如果有很多竞争对手,他们就会下降。这个时候,继续补充!金额大的话,对方根本看不到影子!
最后,奉劝各位做流量的人,有方法一定要大力实施。吸引粉丝和引流没有困难。关键词 就看你的执行力和放大力了!
无情的执行和大规模扩张是成功的核心。我们很多学员都达到了3000+的月粉丝数,厉害的人一个月就可以填满一个VX。目前微信好友在线已改为10000,但被动家庭成员数量也有限。我们可以多准备几个VX号进行操作。也可以先转移到QQ或群甚至公众号。这种方法也可以用于品牌曝光、负面信息压制、服务信息推广。
文章实时采集(再看看被搬的时间,还好搬文章的人用是博客园)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2021-12-09 15:01
看看它被移动的时间。还好搬家文章的人用的是博客园而不是自己的程序,不然可以随意修改文章的发布时间:
先说一下那个文章的背景吧,那个文章就是刚出来工作(实习)的博主,实习结束前,他所见所闻所见所闻。写一点Laravel admin的小知识。
没想到,就这样被搬走了。其实博主并不反对搬文章,而是应该放个原文链接。这是对原作者的尊重。
其实采集这样背着文章的人还有很多。比如一个博主所在的QQ群是这样的:
由于某些搜索引擎的算法,采集文章的一些博客的权重会更高,而真正努力写好每篇博文的博客的权重都比收录高。但。
所以这会导致很多博客致力于采集文章。
就像现在的博主,百度搜索到Laravel-admin到第三页,我没有看到博主的原创文章,但是我可以看到去掉的文章,因为权重博客园比博主强很多,一个只有少量流量的博客。
不过百度不应该因为网站的权重太高而忽略了一些动人的文章的存在。
网上很大,其实很可能不止这个文章被搬走了,很多博客也被搬走了文章。
如果不注意,可能会导致一些原创博主不公开自己的文章。
虽然博主经常写一些关于如何自动采集的文章,但是博主并没有在任何系统中使用采集。
自动采集可以学习,也可以用于一些数据的统计。但是这种直接删除文章还是很烦的。并且没有原创地址的链接。
最后说一下通过技术手段避免被文章传输的方法。
如果是手动复制,然后贴在自己的博客上,基本就停不下来了。
如果使用自动采集(爬虫),可以限制访问频率等。当然,如果对方只是爬了一篇文章的文章,也是必然的,必然的。
最重要的是给每张图片加水印。推荐使用对象存储(好像现在市面上的云服务商都有这个,腾讯和阿里都有,七牛应该也有)。
它不会破坏原创图像,只是添加访问样式。
比如博主用阿里的:
当然,加水印也不是100%避免被采集,因为水印也可以通过技术手段去除。除非整个图像都是水印。 查看全部
文章实时采集(再看看被搬的时间,还好搬文章的人用是博客园)
看看它被移动的时间。还好搬家文章的人用的是博客园而不是自己的程序,不然可以随意修改文章的发布时间:

先说一下那个文章的背景吧,那个文章就是刚出来工作(实习)的博主,实习结束前,他所见所闻所见所闻。写一点Laravel admin的小知识。
没想到,就这样被搬走了。其实博主并不反对搬文章,而是应该放个原文链接。这是对原作者的尊重。
其实采集这样背着文章的人还有很多。比如一个博主所在的QQ群是这样的:

由于某些搜索引擎的算法,采集文章的一些博客的权重会更高,而真正努力写好每篇博文的博客的权重都比收录高。但。
所以这会导致很多博客致力于采集文章。
就像现在的博主,百度搜索到Laravel-admin到第三页,我没有看到博主的原创文章,但是我可以看到去掉的文章,因为权重博客园比博主强很多,一个只有少量流量的博客。
不过百度不应该因为网站的权重太高而忽略了一些动人的文章的存在。
网上很大,其实很可能不止这个文章被搬走了,很多博客也被搬走了文章。
如果不注意,可能会导致一些原创博主不公开自己的文章。
虽然博主经常写一些关于如何自动采集的文章,但是博主并没有在任何系统中使用采集。
自动采集可以学习,也可以用于一些数据的统计。但是这种直接删除文章还是很烦的。并且没有原创地址的链接。
最后说一下通过技术手段避免被文章传输的方法。
如果是手动复制,然后贴在自己的博客上,基本就停不下来了。
如果使用自动采集(爬虫),可以限制访问频率等。当然,如果对方只是爬了一篇文章的文章,也是必然的,必然的。
最重要的是给每张图片加水印。推荐使用对象存储(好像现在市面上的云服务商都有这个,腾讯和阿里都有,七牛应该也有)。
它不会破坏原创图像,只是添加访问样式。
比如博主用阿里的:

当然,加水印也不是100%避免被采集,因为水印也可以通过技术手段去除。除非整个图像都是水印。
文章实时采集(【Python爬虫+数据分析】实时采集最新疫情数据,绘制可视化地图分析 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 155 次浏览 • 2021-12-09 07:14
)
文章内容
一、 写在前面
兄弟们,最近有各种流行病。下班后尽量少去人多的地方。出门记得戴口罩。
所以如果你不出去,在家什么都不做,你只能学到更多的新东西。今天,我就爬取国内的疫情数据,看看国内的疫情情况。最后,让我们将数据可视化并制作可视化地图。
二、准备2.1、开发环境
如果您不知道如何安装软件、模块或其他基本和简单的问题,请参阅此处:Python 入门集合
我还在本文末尾附上了视频教程。文章看不懂,可以看视频。
2.2、知识点爬虫基本流程jsonrequests在爬虫中发送网络请求,pandas表单处理/保存数据pyecharts可视化三、爬虫部分3.1、爬虫过程明确要求
我们在爬什么?
分析数据从何而来#/
使用开发者工具抓包(数据包)分析代码流
①. 发送访问请求网站
②. 获取数据
③. 分析数据
xpath css re json bs4(已过时)
python语言的json字典类型数据{key 1: value 1, key 2: value 2, key 3: value 3}
④. 保存数据3.2、数据采集
导入模块
import time # 时间模块
import json # json包
import requests # 网络请求库 第三方 pip
import pandas as pd # 数据处理 第三库 pip
目标网址
url = 'https://view.inews.qq.com/g2/g ... 25int(time.time()*1000)
模拟浏览器发送请求并得到响应
html = requests.get(url)
分析网页并提取数据
# json类型转换
data = json.loads(html.json()['data'])
china_data = data['areaTree'][0]['children']
data_set = []
for i in china_data:
data_dict = {}
# 地区名称
data_dict['province'] = i['name']
# 疫情数据
# 新增确诊
data_dict['nowConfirm'] = i['total']['nowConfirm']
data_dict['confirm'] = i['total']['confirm']
data_dict['dead'] = i['total']['dead']
data_dict['heal'] = i['total']['heal']
data_dict['deadRate'] = i['total']['deadRate']
data_dict['healRate'] = i['total']['healRate']
data_set.append(data_dict)
df = pd.DataFrame(data_set)
df
保存数据
df.to_csv(r'data.csv')
四、数据可视化部分
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Line,Pie,Map,Grid
df2 = df.sort_values(by=['nowConfirm'],ascending=False)[:9]
df2
[list(i) for i in zip(df2['province'].values.tolist(),df2['nowConfirm'].values.tolist())]
pie = (
Pie()
.add(
"",
[list(i) for i in zip(df2['province'].values.tolist(),df2['nowConfirm'].values.tolist())],
radius = ["10%","30%"]
)
.set_global_opts(
legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="70%", pos_left="70%"),
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
pie.render_notebook()
死亡率和治愈率
line = (
Line()
.add_xaxis(list(df['province'].values))
.add_yaxis("治愈率", df['healRate'].values.tolist())
.add_yaxis("死亡率", df['deadRate'].values.tolist())
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="死亡率与治愈率"),
)
)
line.render_notebook()
各地区确诊及死亡人数
各地区确诊病例数
china_map = (
Map()
.add("现有确诊", [list(i) for i in zip(df['province'].values.tolist(),df['nowConfirm'].values.tolist())], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区确诊人数"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True),
)
)
china_map.render('a.html')
五、视频教程
怕是零基础不好。已经为此发布了相关的视频教程。你可以自己看。
【Python爬虫+数据分析】实时采集最新疫情数据,绘制可视化地图分析!
六、写在最后
兄弟们,如果觉得对你有帮助,别忘了给你的脸点个赞,评论,采集,连续四次转发哦~
查看全部
文章实时采集(【Python爬虫+数据分析】实时采集最新疫情数据,绘制可视化地图分析
)
文章内容
一、 写在前面
兄弟们,最近有各种流行病。下班后尽量少去人多的地方。出门记得戴口罩。

所以如果你不出去,在家什么都不做,你只能学到更多的新东西。今天,我就爬取国内的疫情数据,看看国内的疫情情况。最后,让我们将数据可视化并制作可视化地图。

二、准备2.1、开发环境
如果您不知道如何安装软件、模块或其他基本和简单的问题,请参阅此处:Python 入门集合
我还在本文末尾附上了视频教程。文章看不懂,可以看视频。
2.2、知识点爬虫基本流程jsonrequests在爬虫中发送网络请求,pandas表单处理/保存数据pyecharts可视化三、爬虫部分3.1、爬虫过程明确要求
我们在爬什么?
分析数据从何而来#/
使用开发者工具抓包(数据包)分析代码流
①. 发送访问请求网站
②. 获取数据
③. 分析数据
xpath css re json bs4(已过时)
python语言的json字典类型数据{key 1: value 1, key 2: value 2, key 3: value 3}
④. 保存数据3.2、数据采集
导入模块
import time # 时间模块
import json # json包
import requests # 网络请求库 第三方 pip
import pandas as pd # 数据处理 第三库 pip
目标网址
url = 'https://view.inews.qq.com/g2/g ... 25int(time.time()*1000)
模拟浏览器发送请求并得到响应
html = requests.get(url)
分析网页并提取数据
# json类型转换
data = json.loads(html.json()['data'])
china_data = data['areaTree'][0]['children']
data_set = []
for i in china_data:
data_dict = {}
# 地区名称
data_dict['province'] = i['name']
# 疫情数据
# 新增确诊
data_dict['nowConfirm'] = i['total']['nowConfirm']
data_dict['confirm'] = i['total']['confirm']
data_dict['dead'] = i['total']['dead']
data_dict['heal'] = i['total']['heal']
data_dict['deadRate'] = i['total']['deadRate']
data_dict['healRate'] = i['total']['healRate']
data_set.append(data_dict)
df = pd.DataFrame(data_set)
df
保存数据
df.to_csv(r'data.csv')
四、数据可视化部分
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Line,Pie,Map,Grid
df2 = df.sort_values(by=['nowConfirm'],ascending=False)[:9]
df2
[list(i) for i in zip(df2['province'].values.tolist(),df2['nowConfirm'].values.tolist())]
pie = (
Pie()
.add(
"",
[list(i) for i in zip(df2['province'].values.tolist(),df2['nowConfirm'].values.tolist())],
radius = ["10%","30%"]
)
.set_global_opts(
legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="70%", pos_left="70%"),
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
pie.render_notebook()
死亡率和治愈率
line = (
Line()
.add_xaxis(list(df['province'].values))
.add_yaxis("治愈率", df['healRate'].values.tolist())
.add_yaxis("死亡率", df['deadRate'].values.tolist())
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="死亡率与治愈率"),
)
)
line.render_notebook()
各地区确诊及死亡人数
各地区确诊病例数
china_map = (
Map()
.add("现有确诊", [list(i) for i in zip(df['province'].values.tolist(),df['nowConfirm'].values.tolist())], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区确诊人数"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True),
)
)
china_map.render('a.html')
五、视频教程
怕是零基础不好。已经为此发布了相关的视频教程。你可以自己看。
【Python爬虫+数据分析】实时采集最新疫情数据,绘制可视化地图分析!
六、写在最后
兄弟们,如果觉得对你有帮助,别忘了给你的脸点个赞,评论,采集,连续四次转发哦~

文章实时采集(一个个人总结性的原则采集中的问题以及相应的含义)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 113 次浏览 • 2021-11-30 02:02
前言
今天无意间刷新了技术公众号,看到了这样一篇文章的文章,是基于Flink关于Mysql Binlog数据的计划采集。我看了实际方法和具体操作。有一些不充分的考虑。情况,缺少一些操作来处理实际情况。笔者之前也做过一些类似的采集工具实践文章,但是没有做一个整体的系统总结,所以想知道是否可以做一个个人总结文章,总结Binlog采集中的问题以及相应的解决方案?
可能很多人对 Binlog 还不够了解。有些人可能会肤浅地想:“不是mysql生成的,它有固定结构的日志。把数据采集带过来,然后做成数据,登陆,有什么难的?”
的确,它本质上确实是一个日志,但实际上,关于Binlog采集,从场景分析到技术选择,整体里面还有很多不为人知的坑,所以不要小看它。
作者写这篇文章,目的是为了展示Binlog数据采集在实际工作中开发过程的原理、注意事项以及可能出现的问题。也会有作者的一些个人性格。总结一下数据采集中的原理,供大家参考,都是干货。
让我们开始吧!
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。
在这种情况下,业务数据上的时间戳字段,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,似乎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,理论上可以通过限制RD和DBA在设计表时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?
我个人的看法是,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开发的标准。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。
这个原则想描述的是,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,可以通过重复消费来重新登陆数据。
这是作者的个人总结,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,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元数据,在这个过程中可能会用到,后续流程。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于外部服务,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,需要确认的选定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,将需要采集的表按照正则匹配写入指定topic。
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为默认的,所以无论选择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(partition BY t.id ORDER BY t.`__ts_ms` DESC,t.`__file` DESC,cast(t.`__pos` AS int) DESC) AS order_by
FROM test t
WHERE dt='{pt}'
AND hour='{now_hour}'
) t1
WHERE t1.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,可能出现的问题链路就越多。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和运维监控,可以作为临时解决方案,但如果后期在这样的开发过程下缝补了,就要多人开发。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,也是对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
文章实时采集(一个个人总结性的原则采集中的问题以及相应的含义)
前言
今天无意间刷新了技术公众号,看到了这样一篇文章的文章,是基于Flink关于Mysql Binlog数据的计划采集。我看了实际方法和具体操作。有一些不充分的考虑。情况,缺少一些操作来处理实际情况。笔者之前也做过一些类似的采集工具实践文章,但是没有做一个整体的系统总结,所以想知道是否可以做一个个人总结文章,总结Binlog采集中的问题以及相应的解决方案?
可能很多人对 Binlog 还不够了解。有些人可能会肤浅地想:“不是mysql生成的,它有固定结构的日志。把数据采集带过来,然后做成数据,登陆,有什么难的?”
的确,它本质上确实是一个日志,但实际上,关于Binlog采集,从场景分析到技术选择,整体里面还有很多不为人知的坑,所以不要小看它。
作者写这篇文章,目的是为了展示Binlog数据采集在实际工作中开发过程的原理、注意事项以及可能出现的问题。也会有作者的一些个人性格。总结一下数据采集中的原理,供大家参考,都是干货。
让我们开始吧!
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。
在这种情况下,业务数据上的时间戳字段,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,似乎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,理论上可以通过限制RD和DBA在设计表时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?
我个人的看法是,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开发的标准。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。
这个原则想描述的是,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,可以通过重复消费来重新登陆数据。
这是作者的个人总结,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,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元数据,在这个过程中可能会用到,后续流程。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于外部服务,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,需要确认的选定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,将需要采集的表按照正则匹配写入指定topic。
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为默认的,所以无论选择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(partition BY t.id ORDER BY t.`__ts_ms` DESC,t.`__file` DESC,cast(t.`__pos` AS int) DESC) AS order_by
FROM test t
WHERE dt='{pt}'
AND hour='{now_hour}'
) t1
WHERE t1.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,可能出现的问题链路就越多。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和运维监控,可以作为临时解决方案,但如果后期在这样的开发过程下缝补了,就要多人开发。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,也是对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。
文章实时采集(文章实时采集如何上架文章吗?知道如何批量采集?)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2021-11-29 09:05
文章实时采集现在在自媒体界,提起采集,已经是老生常谈的工作了,不管是标题党,还是软文广告,无论是视频,还是音频,以及文字内容,都有许多公众号发出来。包括头条号,企鹅号,大鱼号,网易号,都会发出来,我们只要顺手采集,发到自己的公众号即可。于是有很多的文章标题党都写采集标题软文,声称自己抓取热点,加引流到自己的号上。
有的直接是文章里的内容转发上去,还有的采集教程或者采集资源,在某个微信群里分享,变成了教程。这些是极少数,还是得非常小心,看你采集的信息有没有一些敏感性,你了解清楚对方是个什么目的不,你采集的内容有没有违规的成分,是不是非法,是不是诈骗。今天就给大家分享,采集一些开放平台,如:今日头条,微信公众号,还有新浪博客上面的内容,可以进行批量采集。
知道如何上架文章吗?1,自己上架一个公众号的内容,并且内容排版标题一致,在微信公众号写好原创,然后在文章配图点一下重点就ok了。2,找到可采集的信息,如:头条,微博,等。并导入到你的公众号和开放平台的文章中去。把配图删除掉,可以去除任何连接。3,把链接去掉。如果文章连接删掉,这样可以批量采集,批量改内容名称,发布即可。
4,发布的时候如何不让你的粉丝看到,因为这些内容是被不法分子注册过的,可以发布的时候,编写一个声明,该内容不允许任何人阅读。这样其他人就可以转发。无非就是利用读者信任问题。你不能保证文章全部没有问题,因为已经注册过的内容,肯定有内容,本身已经违规,一样要看违规程度。你自己加工的文章,不能保证一定是对的,如果有,你可以提交给国家版权局去测试。
5,只要你是个好人,开放平台支持你的采集,如果你的文章质量比较差,文章数量还比较多,甚至可以建群,每天批量采集,我们发布的文章是可以提供免费清洗服务的。如何进行检测呢?你可以注册一个公众号,然后新建账号,你可以用自己的身份证账号进行验证,验证通过后,只需要输入进去,就可以注册一个文章采集链接。也可以一个新号,进去后台,通过后台的黄色按钮,第一次登录后台,输入你的身份证账号和密码,获取个人信息,通过后可以给你正常检测的链接。
然后是登录你的账号,这个时候才可以正常检测的。我一般推荐用第一个方法,第二个不推荐。就是因为这个,并不是每个人都可以注册新号去验证,可能会导致你的帐号注册比较困难。所以如果你用开放平台已经上传你的资料后,注册平台会给你账号,只要你用自己的账号登录,然后在你的资料里看有没有联系方式,如果有的话,就说明你。 查看全部
文章实时采集(文章实时采集如何上架文章吗?知道如何批量采集?)
文章实时采集现在在自媒体界,提起采集,已经是老生常谈的工作了,不管是标题党,还是软文广告,无论是视频,还是音频,以及文字内容,都有许多公众号发出来。包括头条号,企鹅号,大鱼号,网易号,都会发出来,我们只要顺手采集,发到自己的公众号即可。于是有很多的文章标题党都写采集标题软文,声称自己抓取热点,加引流到自己的号上。
有的直接是文章里的内容转发上去,还有的采集教程或者采集资源,在某个微信群里分享,变成了教程。这些是极少数,还是得非常小心,看你采集的信息有没有一些敏感性,你了解清楚对方是个什么目的不,你采集的内容有没有违规的成分,是不是非法,是不是诈骗。今天就给大家分享,采集一些开放平台,如:今日头条,微信公众号,还有新浪博客上面的内容,可以进行批量采集。
知道如何上架文章吗?1,自己上架一个公众号的内容,并且内容排版标题一致,在微信公众号写好原创,然后在文章配图点一下重点就ok了。2,找到可采集的信息,如:头条,微博,等。并导入到你的公众号和开放平台的文章中去。把配图删除掉,可以去除任何连接。3,把链接去掉。如果文章连接删掉,这样可以批量采集,批量改内容名称,发布即可。
4,发布的时候如何不让你的粉丝看到,因为这些内容是被不法分子注册过的,可以发布的时候,编写一个声明,该内容不允许任何人阅读。这样其他人就可以转发。无非就是利用读者信任问题。你不能保证文章全部没有问题,因为已经注册过的内容,肯定有内容,本身已经违规,一样要看违规程度。你自己加工的文章,不能保证一定是对的,如果有,你可以提交给国家版权局去测试。
5,只要你是个好人,开放平台支持你的采集,如果你的文章质量比较差,文章数量还比较多,甚至可以建群,每天批量采集,我们发布的文章是可以提供免费清洗服务的。如何进行检测呢?你可以注册一个公众号,然后新建账号,你可以用自己的身份证账号进行验证,验证通过后,只需要输入进去,就可以注册一个文章采集链接。也可以一个新号,进去后台,通过后台的黄色按钮,第一次登录后台,输入你的身份证账号和密码,获取个人信息,通过后可以给你正常检测的链接。
然后是登录你的账号,这个时候才可以正常检测的。我一般推荐用第一个方法,第二个不推荐。就是因为这个,并不是每个人都可以注册新号去验证,可能会导致你的帐号注册比较困难。所以如果你用开放平台已经上传你的资料后,注册平台会给你账号,只要你用自己的账号登录,然后在你的资料里看有没有联系方式,如果有的话,就说明你。
文章实时采集( 147SEO2021-11-25关于CMS采集插件,小编有话说! )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 170 次浏览 • 2021-11-26 11:00
147SEO2021-11-25关于CMS采集插件,小编有话说!
)
关于采集插件,小编有话要说!采集 文章的作用是什么
147SEO2021-11-25
<p>关于cms采集插件,小编有话要说!很多采集插件都是为某个cms制作的,对于多个cms网站的SEO站长来说非常不方便。大多数SEO站长使用市场上常见的cms来制作网站。我在网上看到了一些关于cms的采集插件。很多都是需要付费的,或者采集功能单一,不注重功能。可能还有很多站长不知道采集插件是什么,采集插件的作用是什么。cms采集插件可以作为采集器到采集网站需要文章,可以节省制作 查看全部
文章实时采集(就是数据更新日志的获取,就是debezium插件模式详解(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 285 次浏览 • 2021-11-23 17:23
一、前言
随着业务的发展,之前的离线批量计算方式,延迟时间长,无法满足需求。随着flink等实时计算工具的出现,实时采集也成为大数据工作中非常重要的一部分。.
如今企业的数据来源大致分为两类:存储在各种关系数据库中的业务数据,网站或APP生成的用户行为日志数据
日志数据已经可以通过flume、kafka等工具实现实时,但是关系型数据库的同步还是基于批处理。
当关系型数据库的表数据达到一定程度时,批量同步时间过长,增量同步无法解决实时性要求
mysql可以通过binlog进行实时同步,技术比较成熟,但是不能解决SQLserver、Oracle、postgresql等数据库的问题。
即使有kafka这样的流数据分发订阅平台,flink这样的实时计算平台,redis这样的高效读写数据库,如果实时采集问题无法解决,那么就无法实现完整的实时链接。
好在国外有一个开源工具,可以实现对市面上各种常用数据库的数据更新日志的获取。它是 debezium。
插件模式
二、简介
Debezium 是一组分布式服务,用于捕获数据库中的更改,以便您的应用程序可以查看这些更改并对其做出响应。Debezium 在更改事件流中记录每个数据库表中的所有行级更改。应用程序只需要读取这些流就可以按照更改事件发生的顺序查看更改事件。
Debezium有两种运行方式,一种在kafka connect中作为插件继承,另一种作为独立服务运行(孵化)
服务器模式
今天我们要介绍的是插件模式。
三、部署
插件模式首先要求集群上已经安装了zookeeper和kafka。Kafka 可以连接到上游数据库。这里我使用flink消费kafka中的日志,并实时写入mysql。
所以还需要部署flink集群和mysql数据库
以上都具备后,就可以开始部署debezium了
1.下载安装包
#以mysql为例,下载debezium-connector-mysql-1.4.2.Final-plugin.tar.gz
wget https://repo1.maven.org/maven2 ... ar.gz
在kafka安装文件夹中创建connectors文件夹,将下载的debezium插件解压到connectors
2.创建话题
创建 kafka connect 需要的三个主题:connect-offsets、connect-configs、connect-status
3.编写kafka连接配置文件
创建 connect-distributed.properties 并分发到所有节点
#kafka-connect配置文件
# kafka集群地址
bootstrap.servers=ip1:9092,ip2:9092,ip3:9092
# Connector集群的名称,同一集群内的Connector需要保持此group.id一致
group.id=connect-cluster
# 存储到kafka的数据格式
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=false
value.converter.schemas.enable=false
# 内部转换器的格式,针对offsets、config和status,一般不需要修改
internal.key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.key.converter.schemas.enable=false
internal.value.converter.schemas.enable=false
# 用于保存offsets的topic,应该有多个partitions,并且拥有副本(replication)
# Kafka Connect会自动创建这个topic,但是你可以根据需要自行创建
offset.storage.topic=connect-offsets
offset.storage.replication.factor=2
offset.storage.partitions=3
# 保存connector和task的配置,应该只有1个partition,并且有多个副本
config.storage.topic=connect-configs
config.storage.replication.factor=2
# 用于保存状态,可以拥有多个partition和replication
status.storage.topic=connect-status
status.storage.replication.factor=2
status.storage.partitions=3
# Flush much faster than normal, which is useful for testing/debugging
offset.flush.interval.ms=10000
# RESET主机名,默认为本机
#rest.host.name=
# REST端口号
rest.port=18083
# The Hostname & Port that will be given out to other workers to connect to i.e. URLs that are routable from other servers.
#rest.advertised.host.name=
#rest.advertised.port=
# 保存connectors的路径
#plugin.path=/usr/local/share/java,/usr/local/share/kafka/plugins,/opt/connectors,
plugin.path=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/kafka/connectors
4.启动kafka-connect
注意:必须执行所有节点
cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/kafka
bin/connect-distributed.sh -daemon config/connect-distributed.properties
###jps 可看到 ConnectDistributed 进程
5.通过POST URL提交连接请求
多个表名用逗号分隔,格式为db.table,参数中指定的topic为元数据topic,真正的topic名由server_name.db_name.table_name组成
POST:http://ip:18083/connectors
Headers:Content-Type: application/json
Body:{
"name" : "debezium-mysql",
"config":{
"connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
"database.hostname": "host",
"database.port": "3306",
"database.user": "username",
"database.password": "password",
"database.server.id" :"1739",
"database.server.name": "mysql",
"database.history.kafka.bootstrap.servers": "ip1:9092,ip2:9092,ip3:9092",
"database.history.kafka.topic": "mysql.test",
"database.whitelist": "test",
"table.whitelist":"test.test_table2",
"include.schema.changes" : "true" ,
"mode" : "incrementing",
"incrementing.column.name" : "id",
"database.history.skip.unparseable.ddl" : "true"
}
}
提交完成后,使用GET:18083/connectors获取连接器信息
由于debezium没有构建topic的逻辑,所以Kafka需要开启自动生成topic的配置
检查kafka是否生成了对应的topic,上位源表的内容,如果topic中有对应的change log记录,则任务配置成功
有很多方法可以消费来自 Kafka 的数据。 查看全部
文章实时采集(就是数据更新日志的获取,就是debezium插件模式详解(组图))
一、前言
随着业务的发展,之前的离线批量计算方式,延迟时间长,无法满足需求。随着flink等实时计算工具的出现,实时采集也成为大数据工作中非常重要的一部分。.
如今企业的数据来源大致分为两类:存储在各种关系数据库中的业务数据,网站或APP生成的用户行为日志数据
日志数据已经可以通过flume、kafka等工具实现实时,但是关系型数据库的同步还是基于批处理。
当关系型数据库的表数据达到一定程度时,批量同步时间过长,增量同步无法解决实时性要求
mysql可以通过binlog进行实时同步,技术比较成熟,但是不能解决SQLserver、Oracle、postgresql等数据库的问题。
即使有kafka这样的流数据分发订阅平台,flink这样的实时计算平台,redis这样的高效读写数据库,如果实时采集问题无法解决,那么就无法实现完整的实时链接。
好在国外有一个开源工具,可以实现对市面上各种常用数据库的数据更新日志的获取。它是 debezium。

插件模式
二、简介
Debezium 是一组分布式服务,用于捕获数据库中的更改,以便您的应用程序可以查看这些更改并对其做出响应。Debezium 在更改事件流中记录每个数据库表中的所有行级更改。应用程序只需要读取这些流就可以按照更改事件发生的顺序查看更改事件。
Debezium有两种运行方式,一种在kafka connect中作为插件继承,另一种作为独立服务运行(孵化)

服务器模式
今天我们要介绍的是插件模式。
三、部署
插件模式首先要求集群上已经安装了zookeeper和kafka。Kafka 可以连接到上游数据库。这里我使用flink消费kafka中的日志,并实时写入mysql。
所以还需要部署flink集群和mysql数据库
以上都具备后,就可以开始部署debezium了
1.下载安装包
#以mysql为例,下载debezium-connector-mysql-1.4.2.Final-plugin.tar.gz
wget https://repo1.maven.org/maven2 ... ar.gz
在kafka安装文件夹中创建connectors文件夹,将下载的debezium插件解压到connectors
2.创建话题
创建 kafka connect 需要的三个主题:connect-offsets、connect-configs、connect-status
3.编写kafka连接配置文件
创建 connect-distributed.properties 并分发到所有节点
#kafka-connect配置文件
# kafka集群地址
bootstrap.servers=ip1:9092,ip2:9092,ip3:9092
# Connector集群的名称,同一集群内的Connector需要保持此group.id一致
group.id=connect-cluster
# 存储到kafka的数据格式
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=false
value.converter.schemas.enable=false
# 内部转换器的格式,针对offsets、config和status,一般不需要修改
internal.key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.key.converter.schemas.enable=false
internal.value.converter.schemas.enable=false
# 用于保存offsets的topic,应该有多个partitions,并且拥有副本(replication)
# Kafka Connect会自动创建这个topic,但是你可以根据需要自行创建
offset.storage.topic=connect-offsets
offset.storage.replication.factor=2
offset.storage.partitions=3
# 保存connector和task的配置,应该只有1个partition,并且有多个副本
config.storage.topic=connect-configs
config.storage.replication.factor=2
# 用于保存状态,可以拥有多个partition和replication
status.storage.topic=connect-status
status.storage.replication.factor=2
status.storage.partitions=3
# Flush much faster than normal, which is useful for testing/debugging
offset.flush.interval.ms=10000
# RESET主机名,默认为本机
#rest.host.name=
# REST端口号
rest.port=18083
# The Hostname & Port that will be given out to other workers to connect to i.e. URLs that are routable from other servers.
#rest.advertised.host.name=
#rest.advertised.port=
# 保存connectors的路径
#plugin.path=/usr/local/share/java,/usr/local/share/kafka/plugins,/opt/connectors,
plugin.path=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/kafka/connectors
4.启动kafka-connect
注意:必须执行所有节点
cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/kafka
bin/connect-distributed.sh -daemon config/connect-distributed.properties
###jps 可看到 ConnectDistributed 进程
5.通过POST URL提交连接请求
多个表名用逗号分隔,格式为db.table,参数中指定的topic为元数据topic,真正的topic名由server_name.db_name.table_name组成
POST:http://ip:18083/connectors
Headers:Content-Type: application/json
Body:{
"name" : "debezium-mysql",
"config":{
"connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
"database.hostname": "host",
"database.port": "3306",
"database.user": "username",
"database.password": "password",
"database.server.id" :"1739",
"database.server.name": "mysql",
"database.history.kafka.bootstrap.servers": "ip1:9092,ip2:9092,ip3:9092",
"database.history.kafka.topic": "mysql.test",
"database.whitelist": "test",
"table.whitelist":"test.test_table2",
"include.schema.changes" : "true" ,
"mode" : "incrementing",
"incrementing.column.name" : "id",
"database.history.skip.unparseable.ddl" : "true"
}
}
提交完成后,使用GET:18083/connectors获取连接器信息
由于debezium没有构建topic的逻辑,所以Kafka需要开启自动生成topic的配置
检查kafka是否生成了对应的topic,上位源表的内容,如果topic中有对应的change log记录,则任务配置成功
有很多方法可以消费来自 Kafka 的数据。
文章实时采集(数据技术篇——实时技术5.1简介流计算(下))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 178 次浏览 • 2021-11-21 07:08
五、数据技术篇-实时技术
5.1 简介
流计算,业务希望第一时间拿到处理后的数据,实时监控状态,做出运营决策,引导业务往好的方向发展。
特征:
效率高,延迟可达到毫秒级常驻任务。流式任务数据属于常驻进程任务,启动后会一直运行(数据源无界)。高性能要求,高吞吐低时延,性能有待优化 应用限制,无法替代离线处理(计算成本高),数据是流式处理,在context上下文中,到达时间的不确定性导致一定的实时和离线处理结果的区别
根据数据的时延,有3种时效
5.2 流技术架构@
5.2.1 个数据采集
数据从日志服务器采集到数据中间件供下游实时订阅使用
及时性和吞吐量是数据处理的矛盾
数据类型采集:
如何对数据执行采集(按批次):
消息系统是数据库变更节点的上游,特点是:低延迟和有限的吞吐量。有些业务不通过消息系统更新数据库,所以从消息系统获取的数据是不完整的,但是从数据库变更日志中获取的数据必须是完整的。
5.2.2 数据处理
提供流计算引擎,将其拉入流计算系统的任务中进行处理。实时应用的拓扑结构是一个有向无环图
任务计算往往是多线程的,会根据业务主键分桶处理,数据在内存中(需要定时处理,可以根据LRU清理)。封装了一层SQL语义,降低了门槛。以下是一些经典问题:
1. 去重指标:
在计算重复数据删除时,必须保存重复数据删除的详细数据,这会导致内存消耗过多。这里有两种情况:
精确去重,明细数据必须保存,可以通过数据倾斜来处理,一个节点的压力分到多个节点上。
模糊去重,精度要求不高的情况,相关算法去重。
去重算法:
布隆过滤器。位数组算法的应用不保存实际的明细数据,只保存明细数据对应的哈希表的标记位。适用于:统计维度值较多的情况,如全网各种业务的UV数据统计。可以在各个维度之间共享。基础估计。Hash 还用于根据数据分散程度估计现有数据集的边界,从而获得近似的总去重值。适用于:统计维度值很厚的情况,比如整个市场的UV数据。它不能在各个维度之间共享。
2. 数据倾斜:
当单个节点的数据量比较大时,就会遇到性能瓶颈。数据需要分桶。
重复数据删除指标分为桶。通过对bucket中的去重值进行hash,将相同的值放到同一个bucket中进行去重,然后将每个bucket中的值相加。利用 CPU 和内存资源按非重复数据删除指标划分桶。随机分配到每个bucket,每个bucket汇总,使用每个bucket的CPU容量
3. 交易处理:
实时计算中的分布式处理,系统不稳定,如何实现精确的数据处理
5.2.3 数据存储
数据实时处理(聚合、清洗)并写入在线存储系统。写操作为增量操作,源源不断
存储的三种类型的数据:
实时任务使用的数据库特点:
表名设计:汇总层标识+数据字段+主维度+时间维度(主维度相同的所有数据在一张物理表中)
rowkey设计:MD5+主维度+维度标识+子维度1+时间维度+子维度2(MD5对数据进行hash,平衡服务器负载)
5.2.4 数据服务
设置统一的数据服务层获取结果
优势:
5.3 流式数据模型5.3.1 数据分层
ODS层
属于运营数据层,业务系统直接返回的最原创数据采集,粒度最细。实时和离线在源头统一(好处:同一条数据处理的指标口径基本一致,便于比较)。如:原创订单变更记录数据,订单强度变化过程,一个订单有多条记录。
DWD层
根据业务流程中建模的实时事实细节,将没有上下文的记录返回离线系统,最大程度保证ODS和DWD层实时离线的一致性。如:订单的付款时间表,用户访问日志时间表。订单强度支付记录,一个订单只有一条记录。
DWS层
计算各个维度的汇总指标。如果维度对所有垂直业务线通用,则将其放置在实时通用汇总层中。比如一个电商数据(卖家实力)几个维度的汇总表。卖家的实时交易金额,每个卖家一个记录。
ADS层
对于不同的统计维度值数据,我们的销售人员会关注它。外卖区实时交易金额
DIM层
基本来源于离线维度表层(ODS离线处理),提取到实时应用。如产品维度表、卖家维度表等。 订单项目类别与行业对应表。
5.3.2 多码流关联
在流计算中,需要将两个实时流与主键关联起来,才能得到对应的表。
关键点:需要互相等待,双方到达后才能成功关联。
难点:数据到达是一个增量过程,数据到达时间不确定、无序,需要涉及中间状态的保存和恢复。
当A表和B表实时关联ID时,无法知道表的到达顺序。因此,当两个数据流中的每个新数据到达时,都必须在另一个表中进行搜索。如果匹配,则拼接成一条记录输出到下游;如果无法匹配,则需要将其存储在内存或外部存储器中,直到表 B 中的记录也到达。每次都在对方表的当前全量数据中查找。可以根据关联的主键在bucket中进行处理
5.3.3维表使用@
实时计算时,相关维表会使用当前实时数据(T)关联T-2的维表数据
你为什么这样做?
数据无法及时准备。在零点,实时数据必须与维表相关联,T-1的维表数据不能在零点立即准备好,无法准确获取最新的全量数据。所有最新数据=T-1数据+当天变化。当天实时数据无序,时间不确定。数据的混乱。比如10点的业务数据与维表关联成功,获取维表的字段信息(只能说是获取到10点的最新状态数据,而不知道会不会变)
有两种类型的维度表
满载。数据量小,每天上万条记录,分类维表增量加载。无法全部加载,增量搜索和LRU过期形式,热点数据存储在内存中5.4大推广挑战5.4.1大推广特性毫秒延迟峰值明显(高吞吐量)保证(需要多链路冗余、快速切换、对业务方透明)公关特性(主键过滤、精确去重、统一口径一) 5.4.2大促保证@
实时任务优化
独占资源和共享资源的策略(一台机器长时间需要从共享资源池中抓取资源,考虑分配更多的独占资源)合理选择缓存机制,减少库的读写次数,合并计算单元,并降级拓扑级别。(每个节点的数据传输都必须进行序列化和反序列化,在级别深度上性能较差) 内存对象共享,避免字符串复制 高吞吐量和低延迟平均
数据链路保证
多链路建设、多机房容灾、异地容灾、链路切换推送
压力测试
数据压力测量:将实时操作的订阅数据点调整到几小时或几天前,以模拟蓄洪压力测量。
产品压测:自压测试优化服务器性能(所有手机读取操作的URL,QPS:500次/秒压测);前端页面稳定性测试(8-24小时,提高前端页面稳定性) 查看全部
文章实时采集(数据技术篇——实时技术5.1简介流计算(下))
五、数据技术篇-实时技术
5.1 简介
流计算,业务希望第一时间拿到处理后的数据,实时监控状态,做出运营决策,引导业务往好的方向发展。
特征:
效率高,延迟可达到毫秒级常驻任务。流式任务数据属于常驻进程任务,启动后会一直运行(数据源无界)。高性能要求,高吞吐低时延,性能有待优化 应用限制,无法替代离线处理(计算成本高),数据是流式处理,在context上下文中,到达时间的不确定性导致一定的实时和离线处理结果的区别
根据数据的时延,有3种时效
5.2 流技术架构@

5.2.1 个数据采集
数据从日志服务器采集到数据中间件供下游实时订阅使用
及时性和吞吐量是数据处理的矛盾
数据类型采集:
如何对数据执行采集(按批次):
消息系统是数据库变更节点的上游,特点是:低延迟和有限的吞吐量。有些业务不通过消息系统更新数据库,所以从消息系统获取的数据是不完整的,但是从数据库变更日志中获取的数据必须是完整的。
5.2.2 数据处理
提供流计算引擎,将其拉入流计算系统的任务中进行处理。实时应用的拓扑结构是一个有向无环图
任务计算往往是多线程的,会根据业务主键分桶处理,数据在内存中(需要定时处理,可以根据LRU清理)。封装了一层SQL语义,降低了门槛。以下是一些经典问题:
1. 去重指标:
在计算重复数据删除时,必须保存重复数据删除的详细数据,这会导致内存消耗过多。这里有两种情况:
精确去重,明细数据必须保存,可以通过数据倾斜来处理,一个节点的压力分到多个节点上。
模糊去重,精度要求不高的情况,相关算法去重。
去重算法:
布隆过滤器。位数组算法的应用不保存实际的明细数据,只保存明细数据对应的哈希表的标记位。适用于:统计维度值较多的情况,如全网各种业务的UV数据统计。可以在各个维度之间共享。基础估计。Hash 还用于根据数据分散程度估计现有数据集的边界,从而获得近似的总去重值。适用于:统计维度值很厚的情况,比如整个市场的UV数据。它不能在各个维度之间共享。
2. 数据倾斜:
当单个节点的数据量比较大时,就会遇到性能瓶颈。数据需要分桶。
重复数据删除指标分为桶。通过对bucket中的去重值进行hash,将相同的值放到同一个bucket中进行去重,然后将每个bucket中的值相加。利用 CPU 和内存资源按非重复数据删除指标划分桶。随机分配到每个bucket,每个bucket汇总,使用每个bucket的CPU容量
3. 交易处理:
实时计算中的分布式处理,系统不稳定,如何实现精确的数据处理
5.2.3 数据存储
数据实时处理(聚合、清洗)并写入在线存储系统。写操作为增量操作,源源不断
存储的三种类型的数据:
实时任务使用的数据库特点:
表名设计:汇总层标识+数据字段+主维度+时间维度(主维度相同的所有数据在一张物理表中)
rowkey设计:MD5+主维度+维度标识+子维度1+时间维度+子维度2(MD5对数据进行hash,平衡服务器负载)
5.2.4 数据服务
设置统一的数据服务层获取结果
优势:
5.3 流式数据模型5.3.1 数据分层
ODS层
属于运营数据层,业务系统直接返回的最原创数据采集,粒度最细。实时和离线在源头统一(好处:同一条数据处理的指标口径基本一致,便于比较)。如:原创订单变更记录数据,订单强度变化过程,一个订单有多条记录。
DWD层
根据业务流程中建模的实时事实细节,将没有上下文的记录返回离线系统,最大程度保证ODS和DWD层实时离线的一致性。如:订单的付款时间表,用户访问日志时间表。订单强度支付记录,一个订单只有一条记录。
DWS层
计算各个维度的汇总指标。如果维度对所有垂直业务线通用,则将其放置在实时通用汇总层中。比如一个电商数据(卖家实力)几个维度的汇总表。卖家的实时交易金额,每个卖家一个记录。
ADS层
对于不同的统计维度值数据,我们的销售人员会关注它。外卖区实时交易金额
DIM层
基本来源于离线维度表层(ODS离线处理),提取到实时应用。如产品维度表、卖家维度表等。 订单项目类别与行业对应表。
5.3.2 多码流关联
在流计算中,需要将两个实时流与主键关联起来,才能得到对应的表。
关键点:需要互相等待,双方到达后才能成功关联。
难点:数据到达是一个增量过程,数据到达时间不确定、无序,需要涉及中间状态的保存和恢复。
当A表和B表实时关联ID时,无法知道表的到达顺序。因此,当两个数据流中的每个新数据到达时,都必须在另一个表中进行搜索。如果匹配,则拼接成一条记录输出到下游;如果无法匹配,则需要将其存储在内存或外部存储器中,直到表 B 中的记录也到达。每次都在对方表的当前全量数据中查找。可以根据关联的主键在bucket中进行处理
5.3.3维表使用@
实时计算时,相关维表会使用当前实时数据(T)关联T-2的维表数据
你为什么这样做?
数据无法及时准备。在零点,实时数据必须与维表相关联,T-1的维表数据不能在零点立即准备好,无法准确获取最新的全量数据。所有最新数据=T-1数据+当天变化。当天实时数据无序,时间不确定。数据的混乱。比如10点的业务数据与维表关联成功,获取维表的字段信息(只能说是获取到10点的最新状态数据,而不知道会不会变)
有两种类型的维度表
满载。数据量小,每天上万条记录,分类维表增量加载。无法全部加载,增量搜索和LRU过期形式,热点数据存储在内存中5.4大推广挑战5.4.1大推广特性毫秒延迟峰值明显(高吞吐量)保证(需要多链路冗余、快速切换、对业务方透明)公关特性(主键过滤、精确去重、统一口径一) 5.4.2大促保证@
实时任务优化
独占资源和共享资源的策略(一台机器长时间需要从共享资源池中抓取资源,考虑分配更多的独占资源)合理选择缓存机制,减少库的读写次数,合并计算单元,并降级拓扑级别。(每个节点的数据传输都必须进行序列化和反序列化,在级别深度上性能较差) 内存对象共享,避免字符串复制 高吞吐量和低延迟平均
数据链路保证
多链路建设、多机房容灾、异地容灾、链路切换推送
压力测试
数据压力测量:将实时操作的订阅数据点调整到几小时或几天前,以模拟蓄洪压力测量。
产品压测:自压测试优化服务器性能(所有手机读取操作的URL,QPS:500次/秒压测);前端页面稳定性测试(8-24小时,提高前端页面稳定性)
文章实时采集(文章实时采集和对采集点的编码处理(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2021-11-20 13:14
文章实时采集和对采集点的编码处理我们通常先需要对采集的数据进行预处理,比如说提取“特征”,然后才能进行文本识别。最常见的文本特征就是词的embedding向量了,词向量对训练,特征取值可以是词袋模型embedding向量,我们可以通过学习词汇向量的一个新维度——词维度(wordembeddingc维度),然后让这个维度来决定词代表词汇的对应关系。
和英文不同,中文里面词之间的关系并不是一一对应的,因此最常见的文本特征的方法就是基于多层神经网络的匹配,即词代表的词向量向量和该词的词语概率成正比,这样可以在以词对应为基础的一个词向量中获得不重复的词语。另外还有一些方法,就是我们大多数都知道的词典关键词,通过bagofwords(bow)模型来获得词对应的词向量向量。
但是一些开源工具当中并没有词典关键词的内容,那怎么办呢?现在也出现了词粒度上的词向量,说明词粒度上的词向量也可以在某些情况下直接用词袋模型提取对应关系。比如这里把“code”和“candidate”可以视为两个单词,词粒度上可以直接提取对应关系。那怎么同时获得词粒度上和词概率成正比的词向量呢?这个很简单,即训练词粒度上的嵌入向量。
但有些情况下比如说词语已经完整结束的情况下,再复杂的嵌入也不能弥补词粒度上词向量不足这个缺点。于是有人提出了词嵌入(wordembedding)的概念。但是有些词嵌入会带有一些重叠字,比如说“class”。实际上假设我们这里提取一个词向量对应的这个词的概率为一个分布,我们需要考虑两个集合的距离是不是要越小越好,但是同时我们需要考虑两个集合的词向量向量加在一起是不是越小越好。
如果这两个集合的距离太小了,就表示两个集合的差距不是越大越好,这个时候可以加上隐层就像高斯分布那样,使得这个两个集合距离越小越好。其实这些距离方法理论上都可以找到对应的计算方法,但是我们也可以采用参数化的距离方法,即一个参数把词向量好好计算一遍,然后记住,进而规模扩大很多倍的时候就可以直接用正则项进行约束,这样可以降低模型的复杂度。
从高斯分布到词粒度上的词向量实际上能提取到的词向量维度并不是最重要的,重要的是我们能提取到什么样的词向量。目前我们看到的词向量大多是基于词序的相似度计算,在词序上做的词向量会更符合我们的直觉。我们都知道词袋模型embedding包含了向量维度与词向量维度之间的倍数关系,如果能找到一个条件:1、这个词向量的维度是维空间中每一维embedding向量的维度乘以n;2、词向量的和也是维空间中词的维度乘以n,这就实现了一个基于词向量的。 查看全部
文章实时采集(文章实时采集和对采集点的编码处理(图))
文章实时采集和对采集点的编码处理我们通常先需要对采集的数据进行预处理,比如说提取“特征”,然后才能进行文本识别。最常见的文本特征就是词的embedding向量了,词向量对训练,特征取值可以是词袋模型embedding向量,我们可以通过学习词汇向量的一个新维度——词维度(wordembeddingc维度),然后让这个维度来决定词代表词汇的对应关系。
和英文不同,中文里面词之间的关系并不是一一对应的,因此最常见的文本特征的方法就是基于多层神经网络的匹配,即词代表的词向量向量和该词的词语概率成正比,这样可以在以词对应为基础的一个词向量中获得不重复的词语。另外还有一些方法,就是我们大多数都知道的词典关键词,通过bagofwords(bow)模型来获得词对应的词向量向量。
但是一些开源工具当中并没有词典关键词的内容,那怎么办呢?现在也出现了词粒度上的词向量,说明词粒度上的词向量也可以在某些情况下直接用词袋模型提取对应关系。比如这里把“code”和“candidate”可以视为两个单词,词粒度上可以直接提取对应关系。那怎么同时获得词粒度上和词概率成正比的词向量呢?这个很简单,即训练词粒度上的嵌入向量。
但有些情况下比如说词语已经完整结束的情况下,再复杂的嵌入也不能弥补词粒度上词向量不足这个缺点。于是有人提出了词嵌入(wordembedding)的概念。但是有些词嵌入会带有一些重叠字,比如说“class”。实际上假设我们这里提取一个词向量对应的这个词的概率为一个分布,我们需要考虑两个集合的距离是不是要越小越好,但是同时我们需要考虑两个集合的词向量向量加在一起是不是越小越好。
如果这两个集合的距离太小了,就表示两个集合的差距不是越大越好,这个时候可以加上隐层就像高斯分布那样,使得这个两个集合距离越小越好。其实这些距离方法理论上都可以找到对应的计算方法,但是我们也可以采用参数化的距离方法,即一个参数把词向量好好计算一遍,然后记住,进而规模扩大很多倍的时候就可以直接用正则项进行约束,这样可以降低模型的复杂度。
从高斯分布到词粒度上的词向量实际上能提取到的词向量维度并不是最重要的,重要的是我们能提取到什么样的词向量。目前我们看到的词向量大多是基于词序的相似度计算,在词序上做的词向量会更符合我们的直觉。我们都知道词袋模型embedding包含了向量维度与词向量维度之间的倍数关系,如果能找到一个条件:1、这个词向量的维度是维空间中每一维embedding向量的维度乘以n;2、词向量的和也是维空间中词的维度乘以n,这就实现了一个基于词向量的。
文章实时采集(具体内容如下新接到一个实时获取摄像头当前照片的详细介绍)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 135 次浏览 • 2021-11-18 13:07
本文文章主要为大家介绍iOS中摄像头的实时采集图像。文章中的示例代码很详细,有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以参考一下。
本文示例分享了iOS中摄像头实时采集图像的具体代码,供大家参考。具体内容如下
接收到新的实时获取相机当前照片的请求,需要在设定的时间内使相机保持开机状态,可以实时回调当前图片数据信息;
这次结合了 AVCaptureDevice、AVCaptureSession、AVCaptureVideoPreviewLayer 和 UIView、UIImageView 和 UIImage;
GitHub
具体实现代码如下:
#import #import #import #import NS_ASSUME_NONNULL_BEGIN @interface YHCameraView : UIView @property (nonatomic, weak) UIImageView *cameraImageView; @property (strong, nonatomic) AVCaptureDevice* device; @property (strong, nonatomic) AVCaptureSession* captureSession; @property (strong, nonatomic) AVCaptureVideoPreviewLayer* previewLayer; @property (strong, nonatomic) UIImage* cameraImage; @end NS_ASSUME_NONNULL_END
#import "YHCameraView.h" @implementation YHCameraView - (instancetype)initWithFrame:(CGRect)frame { if (self = [super initWithFrame:frame]) { self.backgroundColor = [UIColor lightGrayColor]; [self createUI]; } return self; } /* // Only override drawRect: if you perform custom drawing. // An empty implementation adversely affects performance during animation. - (void)drawRect:(CGRect)rect { // Drawing code } */ - (void)createUI { NSArray* devices = [AVCaptureDevice devicesWithMediaType:AVMediaTypeVideo]; for(AVCaptureDevice *device in devices) { if([device position] == AVCaptureDevicePositionFront) // 前置摄像头 self.device = device; } AVCaptureDeviceInput* input = [AVCaptureDeviceInput deviceInputWithDevice:self.device error:nil]; AVCaptureVideoDataOutput* output = [[AVCaptureVideoDataOutput alloc] init]; output.alwaysDiscardsLateVideoFrames = YES; dispatch_queue_t queue; queue = dispatch_queue_create("cameraQueue", NULL); [output setSampleBufferDelegate:self queue:queue]; NSString* key = (NSString *) kCVPixelBufferPixelFormatTypeKey; NSNumber* value = [NSNumber numberWithUnsignedInt:kCVPixelFormatType_32BGRA]; NSDictionary* videoSettings = [NSDictionary dictionaryWithObject:value forKey:key]; [output setVideoSettings:videoSettings]; self.captureSession = [[AVCaptureSession alloc] init]; [self.captureSession addInput:input]; [self.captureSession addOutput:output]; [self.captureSession setSessionPreset:AVCaptureSessionPresetPhoto]; self.previewLayer = [AVCaptureVideoPreviewLayer layerWithSession:self.captureSession]; self.previewLayer.videoGravity = AVLayerVideoGravityResizeAspectFill; // CHECK FOR YOUR APP NSInteger screenWidth = self.frame.size.width; NSInteger screenHeitht = self.frame.size.height; self.previewLayer.frame = self.bounds; self.previewLayer.orientation = AVCaptureVideoOrientationPortrait; // CHECK FOR YOUR APP // [self.layer insertSublayer:self.previewLayer atIndex:0]; // Comment-out to hide preview layer [self.captureSession startRunning]; } - (void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)captureOutput didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer fromConnection:(AVCaptureConnection *)connection { CVImageBufferRef imageBuffer = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer); CVPixelBufferLockBaseAddress(imageBuffer, 0); uint8_t *baseAddress = (uint8_t *)CVPixelBufferGetBaseAddress(imageBuffer); size_t bytesPerRow = CVPixelBufferGetBytesPerRow(imageBuffer); size_t width = CVPixelBufferGetWidth(imageBuffer); size_t height = CVPixelBufferGetHeight(imageBuffer); CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB(); CGContextRef newContext = CGBitmapContextCreate(baseAddress, width, height, 8, bytesPerRow, colorSpace, kCGBitmapByteOrder32Little | kCGImageAlphaPremultipliedFirst); CGImageRef newImage = CGBitmapContextCreateImage(newContext); CGContextRelease(newContext); CGColorSpaceRelease(colorSpace); self.cameraImage = [UIImage imageWithCGImage:newImage scale:1.0f orientation:UIImageOrientationLeftMirrored]; // UIImageOrientationDownMirrored self.cameraImageView.image = [UIImage imageWithCGImage:newImage scale:1.0f orientation:UIImageOrientationLeftMirrored]; CGImageRelease(newImage); CVPixelBufferUnlockBaseAddress(imageBuffer, 0); } @end
实例化之后,可以在需要的时候直接获取其cameraView的cameraImage;
#pragma mark - 快照采集 /// 快照采集 - (YHCameraView *)cameraView { if (!_cameraView) { YHCameraView *view = [[YHCameraView alloc] init]; view.frame = CGRectMake(1, 1, 1, 1); view.cameraImageView.image = view.cameraImage; _cameraView = view; } return _cameraView; } NSString *strImg = [YHCameraManager imageBase64EncodedWithImage:self.cameraView.cameraImage AndImageType:@"JPEG"]; // 获取照片信息
/** 图片转 Base64 @param img 原图片 @param type 图片类型(PNG 或 JPEG) @return 处理结果 */ + (NSString *)imageBase64EncodedWithImage:(UIImage *)img AndImageType:(NSString *)type { NSString *callBack = nil; if ([img isKindOfClass:[UIImage class]]) { NSData *data = [NSData data]; if ([type isEqualToString:@"PNG"]) { data = UIImagePNGRepresentation(img); } else { data = UIImageJPEGRepresentation(img, 1.0f); } NSString *encodedImgStr = [data base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding64CharacterLineLength]; NSLog(@"YHCameraManager\nencodedImgStr: %@", encodedImgStr); return encodedImgStr; } else { return callBack; } }
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文章实时采集(具体内容如下新接到一个实时获取摄像头当前照片的详细介绍)
本文文章主要为大家介绍iOS中摄像头的实时采集图像。文章中的示例代码很详细,有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以参考一下。
本文示例分享了iOS中摄像头实时采集图像的具体代码,供大家参考。具体内容如下
接收到新的实时获取相机当前照片的请求,需要在设定的时间内使相机保持开机状态,可以实时回调当前图片数据信息;
这次结合了 AVCaptureDevice、AVCaptureSession、AVCaptureVideoPreviewLayer 和 UIView、UIImageView 和 UIImage;
GitHub
具体实现代码如下:
#import #import #import #import NS_ASSUME_NONNULL_BEGIN @interface YHCameraView : UIView @property (nonatomic, weak) UIImageView *cameraImageView; @property (strong, nonatomic) AVCaptureDevice* device; @property (strong, nonatomic) AVCaptureSession* captureSession; @property (strong, nonatomic) AVCaptureVideoPreviewLayer* previewLayer; @property (strong, nonatomic) UIImage* cameraImage; @end NS_ASSUME_NONNULL_END
#import "YHCameraView.h" @implementation YHCameraView - (instancetype)initWithFrame:(CGRect)frame { if (self = [super initWithFrame:frame]) { self.backgroundColor = [UIColor lightGrayColor]; [self createUI]; } return self; } /* // Only override drawRect: if you perform custom drawing. // An empty implementation adversely affects performance during animation. - (void)drawRect:(CGRect)rect { // Drawing code } */ - (void)createUI { NSArray* devices = [AVCaptureDevice devicesWithMediaType:AVMediaTypeVideo]; for(AVCaptureDevice *device in devices) { if([device position] == AVCaptureDevicePositionFront) // 前置摄像头 self.device = device; } AVCaptureDeviceInput* input = [AVCaptureDeviceInput deviceInputWithDevice:self.device error:nil]; AVCaptureVideoDataOutput* output = [[AVCaptureVideoDataOutput alloc] init]; output.alwaysDiscardsLateVideoFrames = YES; dispatch_queue_t queue; queue = dispatch_queue_create("cameraQueue", NULL); [output setSampleBufferDelegate:self queue:queue]; NSString* key = (NSString *) kCVPixelBufferPixelFormatTypeKey; NSNumber* value = [NSNumber numberWithUnsignedInt:kCVPixelFormatType_32BGRA]; NSDictionary* videoSettings = [NSDictionary dictionaryWithObject:value forKey:key]; [output setVideoSettings:videoSettings]; self.captureSession = [[AVCaptureSession alloc] init]; [self.captureSession addInput:input]; [self.captureSession addOutput:output]; [self.captureSession setSessionPreset:AVCaptureSessionPresetPhoto]; self.previewLayer = [AVCaptureVideoPreviewLayer layerWithSession:self.captureSession]; self.previewLayer.videoGravity = AVLayerVideoGravityResizeAspectFill; // CHECK FOR YOUR APP NSInteger screenWidth = self.frame.size.width; NSInteger screenHeitht = self.frame.size.height; self.previewLayer.frame = self.bounds; self.previewLayer.orientation = AVCaptureVideoOrientationPortrait; // CHECK FOR YOUR APP // [self.layer insertSublayer:self.previewLayer atIndex:0]; // Comment-out to hide preview layer [self.captureSession startRunning]; } - (void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)captureOutput didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer fromConnection:(AVCaptureConnection *)connection { CVImageBufferRef imageBuffer = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer); CVPixelBufferLockBaseAddress(imageBuffer, 0); uint8_t *baseAddress = (uint8_t *)CVPixelBufferGetBaseAddress(imageBuffer); size_t bytesPerRow = CVPixelBufferGetBytesPerRow(imageBuffer); size_t width = CVPixelBufferGetWidth(imageBuffer); size_t height = CVPixelBufferGetHeight(imageBuffer); CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB(); CGContextRef newContext = CGBitmapContextCreate(baseAddress, width, height, 8, bytesPerRow, colorSpace, kCGBitmapByteOrder32Little | kCGImageAlphaPremultipliedFirst); CGImageRef newImage = CGBitmapContextCreateImage(newContext); CGContextRelease(newContext); CGColorSpaceRelease(colorSpace); self.cameraImage = [UIImage imageWithCGImage:newImage scale:1.0f orientation:UIImageOrientationLeftMirrored]; // UIImageOrientationDownMirrored self.cameraImageView.image = [UIImage imageWithCGImage:newImage scale:1.0f orientation:UIImageOrientationLeftMirrored]; CGImageRelease(newImage); CVPixelBufferUnlockBaseAddress(imageBuffer, 0); } @end
实例化之后,可以在需要的时候直接获取其cameraView的cameraImage;
#pragma mark - 快照采集 /// 快照采集 - (YHCameraView *)cameraView { if (!_cameraView) { YHCameraView *view = [[YHCameraView alloc] init]; view.frame = CGRectMake(1, 1, 1, 1); view.cameraImageView.image = view.cameraImage; _cameraView = view; } return _cameraView; } NSString *strImg = [YHCameraManager imageBase64EncodedWithImage:self.cameraView.cameraImage AndImageType:@"JPEG"]; // 获取照片信息
/** 图片转 Base64 @param img 原图片 @param type 图片类型(PNG 或 JPEG) @return 处理结果 */ + (NSString *)imageBase64EncodedWithImage:(UIImage *)img AndImageType:(NSString *)type { NSString *callBack = nil; if ([img isKindOfClass:[UIImage class]]) { NSData *data = [NSData data]; if ([type isEqualToString:@"PNG"]) { data = UIImagePNGRepresentation(img); } else { data = UIImageJPEGRepresentation(img, 1.0f); } NSString *encodedImgStr = [data base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding64CharacterLineLength]; NSLog(@"YHCameraManager\nencodedImgStr: %@", encodedImgStr); return encodedImgStr; } else { return callBack; } }
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文章实时采集(基于半成品渲染模型的shader试别的例子(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 137 次浏览 • 2021-11-11 22:03
文章实时采集,并上传至forbuzzrender上,作者作品:qq秀效果。后来我们接手了方案的改善,方案完善了render函数。与原项目有相同的地方就是少了shader变量。接下来我们开始重构,在老版本基础上我们重写了方案中的shader,后续再试试别的例子。
这个东西叫做半成品渲染模型,就是建模过程在base+cb上面。能实现base+cb的渲染器也就是能调包,调好了也就是给方案提供样式而已。不然的话方案根本就没法作为一个项目开源。
opengl如果没有考虑游戏应用场景的话,
调了颜色改了纹理总有个方案接受呗,做完这个项目,可以抽机会试试。
实际上是否使用这个中心贴图是反应模型是否使用这个模型设计思想,可以在源码中结合光照质量和热敏的参数来验证这个模型使用是否合理。一旦设计思想支持到硬件上,肯定得使用。
我觉得你说的是最后计算法则是的,这个是alias的过程,已知一个顶点位置和所有颜色,
具体方案应该写成serialization,当一个顶点位置发生改变时,在其不同的bin的顶点对应所对应的顶点是可以被替换的。比如控制顶点位置需要用serialization取self相似值(int64),serialization取与另一个顶点bin中相邻的顶点位置即可,这样就避免了颜色相同的pass统一存放模型文件,然后和原来的模型文件合并。 查看全部
文章实时采集(基于半成品渲染模型的shader试别的例子(图))
文章实时采集,并上传至forbuzzrender上,作者作品:qq秀效果。后来我们接手了方案的改善,方案完善了render函数。与原项目有相同的地方就是少了shader变量。接下来我们开始重构,在老版本基础上我们重写了方案中的shader,后续再试试别的例子。
这个东西叫做半成品渲染模型,就是建模过程在base+cb上面。能实现base+cb的渲染器也就是能调包,调好了也就是给方案提供样式而已。不然的话方案根本就没法作为一个项目开源。
opengl如果没有考虑游戏应用场景的话,
调了颜色改了纹理总有个方案接受呗,做完这个项目,可以抽机会试试。
实际上是否使用这个中心贴图是反应模型是否使用这个模型设计思想,可以在源码中结合光照质量和热敏的参数来验证这个模型使用是否合理。一旦设计思想支持到硬件上,肯定得使用。
我觉得你说的是最后计算法则是的,这个是alias的过程,已知一个顶点位置和所有颜色,
具体方案应该写成serialization,当一个顶点位置发生改变时,在其不同的bin的顶点对应所对应的顶点是可以被替换的。比如控制顶点位置需要用serialization取self相似值(int64),serialization取与另一个顶点bin中相邻的顶点位置即可,这样就避免了颜色相同的pass统一存放模型文件,然后和原来的模型文件合并。
文章实时采集(如何利用机器学习等算法进行车辆检索?-乐题库)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 149 次浏览 • 2021-11-09 12:00
文章实时采集地理位置,对车辆牌照或行驶证号进行标注,然后利用机器学习等算法进行车辆辨识。产品相关功能的实现基于地理位置交互,在车辆信息采集基础上实现用户在周边范围内的车辆检索。具体技术难点如下:地理位置引擎结构:1)点云和直接栅格建立图12)点云变换为栅格后对车牌进行分类进行采集:采集车牌区域边界图以及选取车牌所在栅格进行搜索确定周边车辆牌照数量。
搜索固定列和非固定列数据,以此保证数据采集的准确性。查询方法的设计(机器学习):根据车牌来检索的特征进行内容特征抽取,在栅格上采用排序方式进行检索,详细参考别人的代码。车牌检索过程:车牌检索过程比较耗时,根据搜索到的牌照数量控制采集个数。具体代码如下:。
http://
快两个月了。
看图说话了解一下。
硬说本地的话,加密狗+p2p+长连接+fiddler+github上的各种依赖,比如collection/alienbase/collection/trusted-atkins/javahub·github。相当麻烦不建议自己实现。现在有好些免费的地图数据源,走p2p。但是数据准度相对不高而且数据需要自己采集。
地图数据商,定制化生产,
不建议自己写。各个数据源难用。
第一回答给川普了 查看全部
文章实时采集(如何利用机器学习等算法进行车辆检索?-乐题库)
文章实时采集地理位置,对车辆牌照或行驶证号进行标注,然后利用机器学习等算法进行车辆辨识。产品相关功能的实现基于地理位置交互,在车辆信息采集基础上实现用户在周边范围内的车辆检索。具体技术难点如下:地理位置引擎结构:1)点云和直接栅格建立图12)点云变换为栅格后对车牌进行分类进行采集:采集车牌区域边界图以及选取车牌所在栅格进行搜索确定周边车辆牌照数量。
搜索固定列和非固定列数据,以此保证数据采集的准确性。查询方法的设计(机器学习):根据车牌来检索的特征进行内容特征抽取,在栅格上采用排序方式进行检索,详细参考别人的代码。车牌检索过程:车牌检索过程比较耗时,根据搜索到的牌照数量控制采集个数。具体代码如下:。
http://
快两个月了。
看图说话了解一下。
硬说本地的话,加密狗+p2p+长连接+fiddler+github上的各种依赖,比如collection/alienbase/collection/trusted-atkins/javahub·github。相当麻烦不建议自己实现。现在有好些免费的地图数据源,走p2p。但是数据准度相对不高而且数据需要自己采集。
地图数据商,定制化生产,
不建议自己写。各个数据源难用。
第一回答给川普了
文章实时采集(如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2021-11-07 14:10
本文介绍如何使用腾讯云大数据组件完成实时监控系统的设计与实现。通过实时采集,分析云服务器(CVM)及其App应用的CPU、内存等资源消耗数据,通过短信、电话、微信等方式实时反馈监控报警信息等,有效保证系统的稳定运行。使用基于云的Kafka、Flink、ES等组件,大大减少了开发运维人员的投入。
一、解决方案描述(一)概述
本方案结合腾讯云CKafka、流计算Oceanus(Flink)、Elasticsearch、Prometheus等,通过Filebeat实时采集系统和应用监控数据,传输到CKafka,再连接CKafka数据流计算 Oceanus (Flink) ,经过简单的业务逻辑处理,输出到 Elasticsearch,最后通过 Kibana 页面查询结果。方案中使用Promethus监控流计算Oceanus作业运行状态等系统指标,使用云Grafana监控CVM或业务应用指标。
(二)方案结构二、前期准备
在实施本方案前,请确保已创建并配置好相应的大数据组件。
(一)创建私网VPC
私有网络(VPC)是您在腾讯云上自定义的逻辑隔离的网络空间。搭建CKafka、流计算Oceanus、Elasticsearch集群等服务时,选择同一个VPC。具体创建步骤请参考帮助文档()。
(二)创建CKafka实例
Kafka建议选择最新的2.4.1版本,与Filebeat 采集工具有更好的兼容性。
购买完成后,创建一个Kafka主题:topic-app-info
(三)创建流计算Oceanus集群
流计算 Oceanus 是大数据产品生态系统的实时分析工具。它是基于Apache Flink构建的企业级实时大数据分析平台,具有一站式开发、无缝连接、亚秒级延迟、低成本、安全稳定等特点。流计算Oceanus旨在实现企业数据价值最大化,加速企业实时数字化建设。
在Streaming Oceanus控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群。具体步骤请参考帮助文档()。
(四)创建 Elasticsearch 实例
在 Elasticsearch 控制台中,点击左上角的【新建】,创建集群。具体步骤请参考帮助文档()。
(五)创建云监控Prometheus实例
为了显示自定义的系统指标,需要购买 Promethus 服务。只需要自定义业务指标的同学可以省略这一步。
进入云监控控制台,点击左侧的【Prometheus监控】,新建一个Prometheus实例。具体步骤请参考帮助文档()。
(六)创建独立的 Grafana 资源
单机Grafana需要在灰度发布的Grafana管理页面()单独购买,实现业务监控指标的展示。
(七)安装和配置 Filebeat
Filebeat是一个轻量级的日志数据采集工具,通过监控指定位置的文件来采集信息。在需要监控该VPC下的主机信息和应用信息的云服务器上安装Filebeat。安装方法一:下载Filebeat并安装。下载地址(); 方法二:使用【Elasticsearch管理页面】-->【beats管理】中提供的Filebeat。本例使用方法一。下载到CVM并配置Filebeat,在filebeat.yml文件中添加如下配置项:
# 监控日志文件配置- type: logenabled: truepaths: - /tmp/test.log #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*
# 监控数据输出项配置output.kafka:version: 2.0.0 # kafka版本号hosts: ["xx.xx.xx.xx:xxxx"] # 请填写实际的IP地址+端口topic: 'topic-app-info' # 请填写实际的topic
请根据实际业务需求配置相应的Filebeat.yml文件,参考Filebeat官方文档()。
注:示例中使用的是2.4.1的CKafka版本,此处配置版本:2.0.0。不兼容的版本可能会出现“ERROR [kafka] kafka/client.go:341 Kafka (topic=topic-app-info): drop invalid message”错误
三、项目实现
接下来通过一个案例来介绍如何通过流计算Oceanus实现个性化监控。
(一)Filebeat 采集 数据
1、进入Filebeat根目录,启动Filebeat获取数据采集。在示例中,采集 显示了 top 命令中显示的 CPU、内存等信息。还可以采集jar应用日志、JVM使用情况、监听端口等,详情请参考Filebeat官网
()。
# filebeat启动
./filebeat -e -c filebeat.yml
# 监控系统信息写入test.log文件
top -d 10 >>/tmp/test.log
2、 进入CKafka页面,点击左侧【消息查询】,查询对应的主题消息,验证数据是否为采集。
Filebeat采集中Kafka的数据格式:
{ "@timestamp": "2021-08-30T10:22:52.888Z", "@metadata": { "beat": "filebeat", "type": "_doc", "version": "7.14.0" }, "input": { "type": "log" }, "host": { "ip": ["xx.xx.xx.xx", "xx::xx:xx:xx:xx"], "mac": ["xx:xx:xx:xx:xx:xx"], "hostname": "xx.xx.xx.xx", "architecture": "x86_64", "os": { "type": "linux", "platform": "centos", "version": "7(Core)", "family": "redhat", "name": "CentOSLinux", "kernel": "3.10.0-1062.9.1.el7.x86_64", "codename": "Core" }, "id": "0ea734564f9a4e2881b866b82d679dfc", "name": "xx.xx.xx.xx", "containerized": false }, "agent": { "name": "xx.xx.xx.xx", "type": "filebeat", "version": "7.14.0", "hostname": "xx.xx.xx.xx", "ephemeral_id": "6c0922a6-17af-4474-9e88-1fc3b1c3b1a9", "id": "6b23463c-0654-4f8b-83a9-84ec75721311" }, "ecs": { "version": "1.10.0" }, "log": { "offset": 2449931, "file": { "path": "/tmp/test.log" } }, "message": "(B[m16root0-20000S0.00.00:00.00kworker/1:0H(B[m[39;49m[K"}
(二)创建 Flink SQL 作业
使用流计算 Oceanus 处理 CKafka 访问的数据并存储在 Elasticsearch 中。
1、定义源
根据 Filebeat 中的 json 消息格式构建 Flink Table Source。
CREATE TABLE DataInput ( `@timestamp` VARCHAR, `host` ROW, `log` ROW, `message` VARCHAR) WITH ( 'connector' = 'kafka', -- 可选 'kafka','kafka-0.11'. 注意选择对应的内置 Connector 'topic' = 'topic-app-info', -- 替换为您要消费的 Topic 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', 'properties.bootstrap.servers' = '10.0.0.29:9092', 'properties.group.id' = 'oceanus_group2', -- 必选参数, 一定要指定 Group ID 'format' = 'json', 'json.ignore-parse-errors' = 'true', -- 忽略 JSON 结构解析异常 'json.fail-on-missing-field' = 'false' -- 如果设置为 true, 则遇到缺失字段会报错 设置为 false 则缺失字段设置为 null);
2、定义接收器
CREATE TABLE es_output ( `id` VARCHAR, `ip` ARRAY, `path` VARCHAR, `num` INTEGER, `message` VARCHAR, `createTime` VARCHAR) WITH ( 'connector.type' = 'elasticsearch', 'connector.version' = '6', 'connector.hosts' = 'http://10.0.0.175:9200', 'connector.index' = 'oceanus_test2', 'connector.document-type' = '_doc', 'connector.username' = 'elastic', 'connector.password' = 'yourpassword', 'update-mode' = 'upsert', -- 可选无主键的 'append' 模式,或有主键的 'upsert' 模式 'connector.key-null-literal' = 'n/a', -- 主键为 null 时的替代字符串,默认是 'null' 'format.type' = 'json' -- 输出数据格式, 目前只支持 'json');
3、处理业务数据
INSERT INTO es_outputSELECT host.id as `id`, host.ip as `ip`, log.file.path as `path`, log.`offset` as `num`, message, `@timestamp` as `createTime`from DataInput;
4、配置作业参数
【内置连接器】选择flink-connector-elasticsearch6和flink-connector-kafka
注:根据实际版本选择
5、查询ES数据
在ES控制台的Kibana页面查询数据,或者输入同一子网的CVM,使用如下命令查询:
# 查询索引 username:password请替换为实际账号密码curl -XGET -u username:password http://xx.xx.xx.xx:xxxx/oceanus_test2/_search -H 'Content-Type: application/json' -d'{ "query": { "match_all": {}}, "size": 10}'
更多访问方式请参考访问ES集群()。
(三)系统指示灯监控
本章主要实现系统信息监控,对Flink作业的运行状态进行监控和告警。
Prometheus 是一个非常灵活的时间序列数据库,通常用于监控数据的存储、计算和报警。流计算 Oceanus 建议用户使用腾讯云监控提供的 Prometheus 服务,避免部署和运维成本。同时还支持腾讯云通知模板,可以轻松通过短信、电话、邮件、企业微信机器人等方式将报警信息发送到不同的收件人。
监控配置
流计算 Oceanus 作业监控
除了流计算Oceanus控制台自带的监控信息外,还可以配置目前支持任务级细粒度监控、作业级监控、集群Flink作业列表监控。
1、 流计算Oceanus作业详情页面,点击【作业参数】,在【高级参数】中添加如下配置:
pipeline.max-parallelism: 2048metrics.reporters: promgatewaymetrics.reporter.promgateway.host: xx.xx.xx.xx # Prometheus实例地址metrics.reporter.promgateway.port: 9090 # Prometheus实例端口metrics.reporter.promgateway.needBasicAuth: truemetrics.reporter.promgateway.password: xxxxxxxxxxx # Prometheus实例密码metrics.reporter.promgateway.interval: 10 SECONDS
2、 在任意一个流计算Oceanus作业中,点击【云监控】进入云Prometheus实例,点击链接进入Grafana(这里不能输入灰度的Grafana),并导入json文件。有关详细信息,请参阅访问 Prometheus 自定义监视器
()。
3、3、显示的Flink任务监控效果如下,用户也可以点击【Edit】设置不同的Panels来优化显示效果。
报警配置
1、 进入腾讯云监控界面,点击左侧【Prometheus监控】,点击购买的实例进入服务管理页面,点击左侧【告警策略】,点击【新建】,配置相关信息. 具体操作参考访问Prometheus自定义监控
()。
2、设置报警通知。选择[选择模板]或[新建]设置通知模板。
3、短信通知信息
(四)业务指标监控
使用Filebeat采集应用业务数据,通过流计算的Oceanus服务处理数据存储在ES中,使用ES+Grafana监控业务数据。
1、Grafana 配置 ES 数据源。在灰度发布中进入 Grafana 控制台
(),进入刚刚创建的Grafana服务,找到网址打开登录,Grafana账号为admin,登录后点击【配置】,点击【添加源】,搜索elasticsearch,填写相关ES实例信息,并添加数据源。
2、 点击左侧【Dashboards】,点击【Manage】,点击右上角的【New Dashboard】,新建面板,编辑面板。
3、 显示效果如下:
注:本办公室仅为示例,无实际业务
四、总结
本方案同时尝试了系统监控指标和业务监控指标两种监控方案。如果只需要监控业务指标,可以省略Prometus相关操作。
此外,需要注意的是: 查看全部
文章实时采集(如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计)
本文介绍如何使用腾讯云大数据组件完成实时监控系统的设计与实现。通过实时采集,分析云服务器(CVM)及其App应用的CPU、内存等资源消耗数据,通过短信、电话、微信等方式实时反馈监控报警信息等,有效保证系统的稳定运行。使用基于云的Kafka、Flink、ES等组件,大大减少了开发运维人员的投入。
一、解决方案描述(一)概述
本方案结合腾讯云CKafka、流计算Oceanus(Flink)、Elasticsearch、Prometheus等,通过Filebeat实时采集系统和应用监控数据,传输到CKafka,再连接CKafka数据流计算 Oceanus (Flink) ,经过简单的业务逻辑处理,输出到 Elasticsearch,最后通过 Kibana 页面查询结果。方案中使用Promethus监控流计算Oceanus作业运行状态等系统指标,使用云Grafana监控CVM或业务应用指标。
(二)方案结构二、前期准备
在实施本方案前,请确保已创建并配置好相应的大数据组件。
(一)创建私网VPC
私有网络(VPC)是您在腾讯云上自定义的逻辑隔离的网络空间。搭建CKafka、流计算Oceanus、Elasticsearch集群等服务时,选择同一个VPC。具体创建步骤请参考帮助文档()。
(二)创建CKafka实例
Kafka建议选择最新的2.4.1版本,与Filebeat 采集工具有更好的兼容性。
购买完成后,创建一个Kafka主题:topic-app-info
(三)创建流计算Oceanus集群
流计算 Oceanus 是大数据产品生态系统的实时分析工具。它是基于Apache Flink构建的企业级实时大数据分析平台,具有一站式开发、无缝连接、亚秒级延迟、低成本、安全稳定等特点。流计算Oceanus旨在实现企业数据价值最大化,加速企业实时数字化建设。
在Streaming Oceanus控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群。具体步骤请参考帮助文档()。
(四)创建 Elasticsearch 实例
在 Elasticsearch 控制台中,点击左上角的【新建】,创建集群。具体步骤请参考帮助文档()。
(五)创建云监控Prometheus实例
为了显示自定义的系统指标,需要购买 Promethus 服务。只需要自定义业务指标的同学可以省略这一步。
进入云监控控制台,点击左侧的【Prometheus监控】,新建一个Prometheus实例。具体步骤请参考帮助文档()。
(六)创建独立的 Grafana 资源
单机Grafana需要在灰度发布的Grafana管理页面()单独购买,实现业务监控指标的展示。
(七)安装和配置 Filebeat
Filebeat是一个轻量级的日志数据采集工具,通过监控指定位置的文件来采集信息。在需要监控该VPC下的主机信息和应用信息的云服务器上安装Filebeat。安装方法一:下载Filebeat并安装。下载地址(); 方法二:使用【Elasticsearch管理页面】-->【beats管理】中提供的Filebeat。本例使用方法一。下载到CVM并配置Filebeat,在filebeat.yml文件中添加如下配置项:
# 监控日志文件配置- type: logenabled: truepaths: - /tmp/test.log #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*
# 监控数据输出项配置output.kafka:version: 2.0.0 # kafka版本号hosts: ["xx.xx.xx.xx:xxxx"] # 请填写实际的IP地址+端口topic: 'topic-app-info' # 请填写实际的topic
请根据实际业务需求配置相应的Filebeat.yml文件,参考Filebeat官方文档()。
注:示例中使用的是2.4.1的CKafka版本,此处配置版本:2.0.0。不兼容的版本可能会出现“ERROR [kafka] kafka/client.go:341 Kafka (topic=topic-app-info): drop invalid message”错误
三、项目实现
接下来通过一个案例来介绍如何通过流计算Oceanus实现个性化监控。
(一)Filebeat 采集 数据
1、进入Filebeat根目录,启动Filebeat获取数据采集。在示例中,采集 显示了 top 命令中显示的 CPU、内存等信息。还可以采集jar应用日志、JVM使用情况、监听端口等,详情请参考Filebeat官网
()。
# filebeat启动
./filebeat -e -c filebeat.yml
# 监控系统信息写入test.log文件
top -d 10 >>/tmp/test.log
2、 进入CKafka页面,点击左侧【消息查询】,查询对应的主题消息,验证数据是否为采集。
Filebeat采集中Kafka的数据格式:
{ "@timestamp": "2021-08-30T10:22:52.888Z", "@metadata": { "beat": "filebeat", "type": "_doc", "version": "7.14.0" }, "input": { "type": "log" }, "host": { "ip": ["xx.xx.xx.xx", "xx::xx:xx:xx:xx"], "mac": ["xx:xx:xx:xx:xx:xx"], "hostname": "xx.xx.xx.xx", "architecture": "x86_64", "os": { "type": "linux", "platform": "centos", "version": "7(Core)", "family": "redhat", "name": "CentOSLinux", "kernel": "3.10.0-1062.9.1.el7.x86_64", "codename": "Core" }, "id": "0ea734564f9a4e2881b866b82d679dfc", "name": "xx.xx.xx.xx", "containerized": false }, "agent": { "name": "xx.xx.xx.xx", "type": "filebeat", "version": "7.14.0", "hostname": "xx.xx.xx.xx", "ephemeral_id": "6c0922a6-17af-4474-9e88-1fc3b1c3b1a9", "id": "6b23463c-0654-4f8b-83a9-84ec75721311" }, "ecs": { "version": "1.10.0" }, "log": { "offset": 2449931, "file": { "path": "/tmp/test.log" } }, "message": "(B[m16root0-20000S0.00.00:00.00kworker/1:0H(B[m[39;49m[K"}
(二)创建 Flink SQL 作业
使用流计算 Oceanus 处理 CKafka 访问的数据并存储在 Elasticsearch 中。
1、定义源
根据 Filebeat 中的 json 消息格式构建 Flink Table Source。
CREATE TABLE DataInput ( `@timestamp` VARCHAR, `host` ROW, `log` ROW, `message` VARCHAR) WITH ( 'connector' = 'kafka', -- 可选 'kafka','kafka-0.11'. 注意选择对应的内置 Connector 'topic' = 'topic-app-info', -- 替换为您要消费的 Topic 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', 'properties.bootstrap.servers' = '10.0.0.29:9092', 'properties.group.id' = 'oceanus_group2', -- 必选参数, 一定要指定 Group ID 'format' = 'json', 'json.ignore-parse-errors' = 'true', -- 忽略 JSON 结构解析异常 'json.fail-on-missing-field' = 'false' -- 如果设置为 true, 则遇到缺失字段会报错 设置为 false 则缺失字段设置为 null);
2、定义接收器
CREATE TABLE es_output ( `id` VARCHAR, `ip` ARRAY, `path` VARCHAR, `num` INTEGER, `message` VARCHAR, `createTime` VARCHAR) WITH ( 'connector.type' = 'elasticsearch', 'connector.version' = '6', 'connector.hosts' = 'http://10.0.0.175:9200', 'connector.index' = 'oceanus_test2', 'connector.document-type' = '_doc', 'connector.username' = 'elastic', 'connector.password' = 'yourpassword', 'update-mode' = 'upsert', -- 可选无主键的 'append' 模式,或有主键的 'upsert' 模式 'connector.key-null-literal' = 'n/a', -- 主键为 null 时的替代字符串,默认是 'null' 'format.type' = 'json' -- 输出数据格式, 目前只支持 'json');
3、处理业务数据
INSERT INTO es_outputSELECT host.id as `id`, host.ip as `ip`, log.file.path as `path`, log.`offset` as `num`, message, `@timestamp` as `createTime`from DataInput;
4、配置作业参数
【内置连接器】选择flink-connector-elasticsearch6和flink-connector-kafka
注:根据实际版本选择
5、查询ES数据
在ES控制台的Kibana页面查询数据,或者输入同一子网的CVM,使用如下命令查询:
# 查询索引 username:password请替换为实际账号密码curl -XGET -u username:password http://xx.xx.xx.xx:xxxx/oceanus_test2/_search -H 'Content-Type: application/json' -d'{ "query": { "match_all": {}}, "size": 10}'
更多访问方式请参考访问ES集群()。
(三)系统指示灯监控
本章主要实现系统信息监控,对Flink作业的运行状态进行监控和告警。
Prometheus 是一个非常灵活的时间序列数据库,通常用于监控数据的存储、计算和报警。流计算 Oceanus 建议用户使用腾讯云监控提供的 Prometheus 服务,避免部署和运维成本。同时还支持腾讯云通知模板,可以轻松通过短信、电话、邮件、企业微信机器人等方式将报警信息发送到不同的收件人。
监控配置
流计算 Oceanus 作业监控
除了流计算Oceanus控制台自带的监控信息外,还可以配置目前支持任务级细粒度监控、作业级监控、集群Flink作业列表监控。
1、 流计算Oceanus作业详情页面,点击【作业参数】,在【高级参数】中添加如下配置:
pipeline.max-parallelism: 2048metrics.reporters: promgatewaymetrics.reporter.promgateway.host: xx.xx.xx.xx # Prometheus实例地址metrics.reporter.promgateway.port: 9090 # Prometheus实例端口metrics.reporter.promgateway.needBasicAuth: truemetrics.reporter.promgateway.password: xxxxxxxxxxx # Prometheus实例密码metrics.reporter.promgateway.interval: 10 SECONDS
2、 在任意一个流计算Oceanus作业中,点击【云监控】进入云Prometheus实例,点击链接进入Grafana(这里不能输入灰度的Grafana),并导入json文件。有关详细信息,请参阅访问 Prometheus 自定义监视器
()。
3、3、显示的Flink任务监控效果如下,用户也可以点击【Edit】设置不同的Panels来优化显示效果。
报警配置
1、 进入腾讯云监控界面,点击左侧【Prometheus监控】,点击购买的实例进入服务管理页面,点击左侧【告警策略】,点击【新建】,配置相关信息. 具体操作参考访问Prometheus自定义监控
()。
2、设置报警通知。选择[选择模板]或[新建]设置通知模板。
3、短信通知信息
(四)业务指标监控
使用Filebeat采集应用业务数据,通过流计算的Oceanus服务处理数据存储在ES中,使用ES+Grafana监控业务数据。
1、Grafana 配置 ES 数据源。在灰度发布中进入 Grafana 控制台
(),进入刚刚创建的Grafana服务,找到网址打开登录,Grafana账号为admin,登录后点击【配置】,点击【添加源】,搜索elasticsearch,填写相关ES实例信息,并添加数据源。
2、 点击左侧【Dashboards】,点击【Manage】,点击右上角的【New Dashboard】,新建面板,编辑面板。
3、 显示效果如下:
注:本办公室仅为示例,无实际业务
四、总结
本方案同时尝试了系统监控指标和业务监控指标两种监控方案。如果只需要监控业务指标,可以省略Prometus相关操作。
此外,需要注意的是:
文章实时采集(忙数据库数据同步到数据仓库的事情,不涉及具体细节)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2021-11-07 14:08
上个月一直在忙着把数据库数据同步到数据仓库。我现在应该可以简单说一下,不涉及具体细节,纯粹是记录我们团队的所作所为。
背景
数据仓库的分层建模理论中有一层数据叫做ODS(Operational Data Store),它往往存储原创业务层数据,不做任何处理。这一层的数据来源很多,但大部分都会有来自业务数据库的数据。来自业务数据库采集的数据,然后导入HDFS,现在是数据仓库的重要组成部分。
来自业务数据库采集的数据分为两种形式:
通过JDBC协议,使用select *方式从数据库中提取所有数据并同步到HDFS。数据格式可以转成文本然后以Load的形式导入,也可以直接通过DataX、Sqoop等数据传输工具登陆HDFS。数据库将数据更改消息发送到某个消息中间件,然后使用某个流处理工具将数据更改消息一一重现。
第一种方法的实现简单,但缺点也很明显:
如果选择第二种方式,实现比较复杂,目前HDFS上层计算引擎大多不支持数据更新、删除等SQL原语,导致需要分布式数据库(参考文章:) 或者使用CDC(Change Data Capture)+merge方法(参考文章:)。
遇到的困难
在我们的团队中,一些数据是直接从外部系统访问的。它只提供某种形式的数据更新消息,类似于MySQL的binlog,但是使用的协议完全不同,细节不详。消息收录四种不同的数据更新操作:插入(插入一条新数据)、非主键更新(根据主键更新一条数据的非主键字段)、主键更新(更新一条数据的主键字段基于主键))和delete(删除一条数据)。
之前我们使用 Kudu 来接受这部分数据:使用 Spark Streaming 从 Kafka 中一一读取数据,对 Kudu 中的数据进行插入、非主键更新、删除、主键更新等操作。数据更新操作。主键更新操作比较复杂,分为四个步骤:将旧主键数据读入内存,更新内存中旧主键数据,删除旧主键数据,插入新主键数据。
当数据量很小的时候,所有的问题都不是问题。当数据量很大的时候,尤其是主键更新的消息很多的时候,上面描述的过程就有问题了。例如,每次主键更新都需要与 Kudu 交互四次。
所以我们参考美团的文章实现CDC(Change Data Capture)+merge来处理数据。
同步
目前网上所有的文章都只提到了插入、非主键更新和删除的操作,但是对于主键和非主键的一些字段的更新并没有很好的答案。而这也是本月工作的核心。读者可以思考如何处理主键更新操作,以及如何更新一些不是主键的字段。
经验
经过一个多月的努力,这项工作即将结束,为此增加了很多课程。目前我们注意到,主流分布式数据库在遇到数百亿表的实时更新操作时,仍然存在很多问题,尤其是消息中大量的主键更新操作。与流处理相比,成熟的批量计算引擎和HDFS存储在遇到大规模数据处理时更加可靠。 查看全部
文章实时采集(忙数据库数据同步到数据仓库的事情,不涉及具体细节)
上个月一直在忙着把数据库数据同步到数据仓库。我现在应该可以简单说一下,不涉及具体细节,纯粹是记录我们团队的所作所为。
背景
数据仓库的分层建模理论中有一层数据叫做ODS(Operational Data Store),它往往存储原创业务层数据,不做任何处理。这一层的数据来源很多,但大部分都会有来自业务数据库的数据。来自业务数据库采集的数据,然后导入HDFS,现在是数据仓库的重要组成部分。
来自业务数据库采集的数据分为两种形式:
通过JDBC协议,使用select *方式从数据库中提取所有数据并同步到HDFS。数据格式可以转成文本然后以Load的形式导入,也可以直接通过DataX、Sqoop等数据传输工具登陆HDFS。数据库将数据更改消息发送到某个消息中间件,然后使用某个流处理工具将数据更改消息一一重现。
第一种方法的实现简单,但缺点也很明显:
如果选择第二种方式,实现比较复杂,目前HDFS上层计算引擎大多不支持数据更新、删除等SQL原语,导致需要分布式数据库(参考文章:) 或者使用CDC(Change Data Capture)+merge方法(参考文章:)。
遇到的困难
在我们的团队中,一些数据是直接从外部系统访问的。它只提供某种形式的数据更新消息,类似于MySQL的binlog,但是使用的协议完全不同,细节不详。消息收录四种不同的数据更新操作:插入(插入一条新数据)、非主键更新(根据主键更新一条数据的非主键字段)、主键更新(更新一条数据的主键字段基于主键))和delete(删除一条数据)。
之前我们使用 Kudu 来接受这部分数据:使用 Spark Streaming 从 Kafka 中一一读取数据,对 Kudu 中的数据进行插入、非主键更新、删除、主键更新等操作。数据更新操作。主键更新操作比较复杂,分为四个步骤:将旧主键数据读入内存,更新内存中旧主键数据,删除旧主键数据,插入新主键数据。
当数据量很小的时候,所有的问题都不是问题。当数据量很大的时候,尤其是主键更新的消息很多的时候,上面描述的过程就有问题了。例如,每次主键更新都需要与 Kudu 交互四次。
所以我们参考美团的文章实现CDC(Change Data Capture)+merge来处理数据。
同步
目前网上所有的文章都只提到了插入、非主键更新和删除的操作,但是对于主键和非主键的一些字段的更新并没有很好的答案。而这也是本月工作的核心。读者可以思考如何处理主键更新操作,以及如何更新一些不是主键的字段。
经验
经过一个多月的努力,这项工作即将结束,为此增加了很多课程。目前我们注意到,主流分布式数据库在遇到数百亿表的实时更新操作时,仍然存在很多问题,尤其是消息中大量的主键更新操作。与流处理相比,成熟的批量计算引擎和HDFS存储在遇到大规模数据处理时更加可靠。
文章实时采集(如何利用文章采集器让蜘蛛疯狂收录排名?(图) )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-01-10 09:15
)
如何使用文章采集器让蜘蛛疯狂收录等级?每个搜索引擎都有自己的蜘蛛程序。蜘蛛程序通过网页的链接地址搜索该网页,直到爬取到这个网站的所有网页,然后通过搜索引擎算法对网站进行评价,得到评价。如果把互联网比作蜘蛛网,那么蜘蛛程序对每张网站图像的爬行活动就称为蜘蛛爬行。
如何吸引蜘蛛爬取页面
1、一个 网站 和页面权重。算是质量上乘,老的网站的权重比较高。这个网站的网络爬取深度会比较高,也收录很多。
2、网站 的更新频率。蜘蛛抓取的每个页面的数据存储。如果爬虫第二次发现第一个收录完全相同的页面,则该页面不会更新,并且蜘蛛不需要经常捕获它。网站的页面内容更新频繁,蜘蛛会更频繁地访问该页面,页面上会出现一个新的链接,这将更快地跟踪和抓取蜘蛛。
3、网站 的原创 内容。百度蜘蛛的诱惑很大原创内容,原创内容的主食,搜索引擎蜘蛛每天都需要。
4、网站的整体结构。包括:页面更新状态、标题、关键词、标题、关键词、meta中嵌入的描述标签、导航栏等。
5、建筑工地地图。网站地图就像一个灯塔,唯一一个清晰的灯塔可以指引蜘蛛的下落。引诱更多蜘蛛的便捷方式。
6、内部链接优化。蜘蛛来到你的网站,自然是通过你的网站的结构,通过你的网站,你几乎可以运行任何网站链接,这些链接中的任何一个死链接都可以轻松导致蜘蛛爬出来。更多的时候,百度自然会来你的网站没有好感。
7、外部网站 链接。要成为蜘蛛爬虫,页面必须有一个传入链接,否则蜘蛛没有机会知道该页面的存在。
8、监控蜘蛛爬行。可以使用网络日志蜘蛛知道哪些页面被爬取,可以使用SEO工具查看蜘蛛频率,合理分配资源,实现更高的速度和更多的蜘蛛爬取。
提高网站的收录的排名是通过网站优化SEO,可以参考SEO的优化方法。简单来说,可以从以下几个方面进行改进:
1、改进网站结构的布局,使其结构合理清晰;
2、保证网页内容的原创质量并定期更新;
3、增加网页的反向链接,网站在搜索引擎中排名不错的做友情链接;
4、优化URL链接,可以在URL中适当添加一些关键词,使用中文拼音;
5、始终将用户体验放在首位。
通过以上信息,我们了解了网站内容更新的重要性。网站 更新频率越快,蜘蛛爬行的频率就越高。数量会减少,减少网站的权重。由于个人精力有限原创,难以保证大量长期更新。如果邀请编辑,投入产出比可能为负。但是只要方法得当,采集的效果并不比原创差多少,甚至比那些没有掌握方法的原创好很多。
如何选择好的文章采集器?
1.直接访问大量关键词,这些关键词都是百度统计的网民需求词(有百度索引),或者这些的长尾词词,从百度下拉框或相关搜索。
2.直接按关键词采集智能分析网页正文进行爬取,无需编写采集规则。
3. 捕获的文本已经用标准化的标签进行了清理,所有段落都以
4. 标签显示,乱码会被移除。
5. 根据采集收到的内容,自动匹配图片,图片必须与内容相关度很高。以这种方式替换 伪原创 不会影响可读性,但也允许 文章 比 原创 提供的信息更丰富。
6.整合百度站长平台,积极推送提速收录。
7.可以直接使用关键词及其相关词作为标题,或者抓取登陆页面的标题
如果我们处理好文章采集的内容,采集站点也可以很快收录。由于本文章采集器永久免费并得到广大站长朋友的支持,是SEO圈子里的良心软件,为众多站长朋友带来了实实在在的流量和经济效益。的收益。
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文章实时采集(如何利用文章采集器让蜘蛛疯狂收录排名?(图)
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如何使用文章采集器让蜘蛛疯狂收录等级?每个搜索引擎都有自己的蜘蛛程序。蜘蛛程序通过网页的链接地址搜索该网页,直到爬取到这个网站的所有网页,然后通过搜索引擎算法对网站进行评价,得到评价。如果把互联网比作蜘蛛网,那么蜘蛛程序对每张网站图像的爬行活动就称为蜘蛛爬行。

如何吸引蜘蛛爬取页面
1、一个 网站 和页面权重。算是质量上乘,老的网站的权重比较高。这个网站的网络爬取深度会比较高,也收录很多。
2、网站 的更新频率。蜘蛛抓取的每个页面的数据存储。如果爬虫第二次发现第一个收录完全相同的页面,则该页面不会更新,并且蜘蛛不需要经常捕获它。网站的页面内容更新频繁,蜘蛛会更频繁地访问该页面,页面上会出现一个新的链接,这将更快地跟踪和抓取蜘蛛。
3、网站 的原创 内容。百度蜘蛛的诱惑很大原创内容,原创内容的主食,搜索引擎蜘蛛每天都需要。
4、网站的整体结构。包括:页面更新状态、标题、关键词、标题、关键词、meta中嵌入的描述标签、导航栏等。
5、建筑工地地图。网站地图就像一个灯塔,唯一一个清晰的灯塔可以指引蜘蛛的下落。引诱更多蜘蛛的便捷方式。
6、内部链接优化。蜘蛛来到你的网站,自然是通过你的网站的结构,通过你的网站,你几乎可以运行任何网站链接,这些链接中的任何一个死链接都可以轻松导致蜘蛛爬出来。更多的时候,百度自然会来你的网站没有好感。
7、外部网站 链接。要成为蜘蛛爬虫,页面必须有一个传入链接,否则蜘蛛没有机会知道该页面的存在。
8、监控蜘蛛爬行。可以使用网络日志蜘蛛知道哪些页面被爬取,可以使用SEO工具查看蜘蛛频率,合理分配资源,实现更高的速度和更多的蜘蛛爬取。
提高网站的收录的排名是通过网站优化SEO,可以参考SEO的优化方法。简单来说,可以从以下几个方面进行改进:
1、改进网站结构的布局,使其结构合理清晰;
2、保证网页内容的原创质量并定期更新;
3、增加网页的反向链接,网站在搜索引擎中排名不错的做友情链接;
4、优化URL链接,可以在URL中适当添加一些关键词,使用中文拼音;
5、始终将用户体验放在首位。

通过以上信息,我们了解了网站内容更新的重要性。网站 更新频率越快,蜘蛛爬行的频率就越高。数量会减少,减少网站的权重。由于个人精力有限原创,难以保证大量长期更新。如果邀请编辑,投入产出比可能为负。但是只要方法得当,采集的效果并不比原创差多少,甚至比那些没有掌握方法的原创好很多。

如何选择好的文章采集器?
1.直接访问大量关键词,这些关键词都是百度统计的网民需求词(有百度索引),或者这些的长尾词词,从百度下拉框或相关搜索。
2.直接按关键词采集智能分析网页正文进行爬取,无需编写采集规则。
3. 捕获的文本已经用标准化的标签进行了清理,所有段落都以

4. 标签显示,乱码会被移除。
5. 根据采集收到的内容,自动匹配图片,图片必须与内容相关度很高。以这种方式替换 伪原创 不会影响可读性,但也允许 文章 比 原创 提供的信息更丰富。
6.整合百度站长平台,积极推送提速收录。
7.可以直接使用关键词及其相关词作为标题,或者抓取登陆页面的标题

如果我们处理好文章采集的内容,采集站点也可以很快收录。由于本文章采集器永久免费并得到广大站长朋友的支持,是SEO圈子里的良心软件,为众多站长朋友带来了实实在在的流量和经济效益。的收益。

文章实时采集(用c语言抓数据包,提取数据但是好捉迷藏一样)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 178 次浏览 • 2022-01-01 05:02
文章实时采集。首先的首先,我们得有能收集到我们需要的数据的设备。我只推荐一款,yogac5-a10其实还可以考虑macbookair或者windows的thinkpads系列,小巧轻薄。触摸手感优秀的触摸屏就是神器。接着说,我们就要把自己需要采集的数据编码到数据库里。我们用udp方式采集就行了。最后对文本数据处理。说起来简单,实践起来很难。需要用到的工具,应该是zepth自带的那个snake。
我会做,
用c语言写一个小程序在固定几个时刻分别发送几百亿帧过去,看看能不能抓到别人的数据就得了。
如果不考虑硬件的话,就需要懂点编程了。抓取数据主要是做udp的处理。如果你懂点编程就可以用最基本的方法,用base64编码。在udp网络中保存数据需要主动发起一次握手,即发送一个名字过去给服务器,服务器发送对应的名字过去给你。
要抓包才能看到吧
上,搜索一下c51,多数机器都有卖,价格很便宜,
nas,现在都是无盘的了,带密码的文件传输不了。抓包,好捉迷藏,悬疑的节目就是用到这个功能。
用c语言抓数据包,然后反过来就知道名字了。tcp协议可以读写文件,提取数据但是好捉迷藏一样的。
我觉得qpython很好用, 查看全部
文章实时采集(用c语言抓数据包,提取数据但是好捉迷藏一样)
文章实时采集。首先的首先,我们得有能收集到我们需要的数据的设备。我只推荐一款,yogac5-a10其实还可以考虑macbookair或者windows的thinkpads系列,小巧轻薄。触摸手感优秀的触摸屏就是神器。接着说,我们就要把自己需要采集的数据编码到数据库里。我们用udp方式采集就行了。最后对文本数据处理。说起来简单,实践起来很难。需要用到的工具,应该是zepth自带的那个snake。
我会做,
用c语言写一个小程序在固定几个时刻分别发送几百亿帧过去,看看能不能抓到别人的数据就得了。
如果不考虑硬件的话,就需要懂点编程了。抓取数据主要是做udp的处理。如果你懂点编程就可以用最基本的方法,用base64编码。在udp网络中保存数据需要主动发起一次握手,即发送一个名字过去给服务器,服务器发送对应的名字过去给你。
要抓包才能看到吧
上,搜索一下c51,多数机器都有卖,价格很便宜,
nas,现在都是无盘的了,带密码的文件传输不了。抓包,好捉迷藏,悬疑的节目就是用到这个功能。
用c语言抓数据包,然后反过来就知道名字了。tcp协议可以读写文件,提取数据但是好捉迷藏一样的。
我觉得qpython很好用,
文章实时采集(Tapdata重点阐述Tapdata在数据库实时同步方面的技术要点(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 137 次浏览 • 2021-12-30 04:07
Tapdata是深圳市钛数据有限公司开发的实时数据处理与服务平台产品,企业可以使用Tapdata快速搭建数据中心和实时数据仓库。Tapdata提供一站式解决方案,包括实时数据采集、数据融合和数据发布等功能和能力。
Tapdata 专注于实时数据处理技术。在数据库迁移和同步方面,Tapdata的性能非常好,实时性、多样性、异构性,尤其是关系型数据库和非关系型数据库的双向同步,无论是操作上,效率上,均体现了行业领先水平。
本文重点介绍Tapdata在实时数据库同步方面的技术要点。
基于数据库日志的实时迁移或同步
在数据库同步场景下,Tapdata支持批量和增量数据迁移同步。Tapdata专注于实时场景,是数据库增量同步的关键能力。目前Tapdata支持的数据源基本支持增量同步。大多数场景下,Tapdata通过解析数据库日志获取源数据库的增删改查操作,然后将这些操作转化为标准的数据库事件推送到内部处理队列中。
数据同步流程 那么,Tapdata是如何进行数据同步的呢?
第一层数据同步是基于CDC机制的,也就是说它不使用Select语句定期扫描最近有什么类型的数据,或者全量取,而是基于数据库,比如对于Oracle,就是Redo log。对于 SQL Server,就是它的 CDC 机制。MongoDB 有它的 Oplog,而 MySQL 使用它的 Binlog。为了监控这些日志日志,Tapdata 中的每一条数据都有一个日志解析器。取出后,当监听到变化时,会转换成update语句或者insret语句或者delete语句。在目标库中,Tapdata 还创建了 FDM,即基础层和主数据层。把它写入目标库,然后这样,就相当于在目标平台上建立了一个逻辑镜像,可以与源库保持高度同步。这种CDC事件的延迟一般在几百毫秒,往往在1到2秒内,我们就可以将数据同步到目标平台,所以同步延迟很短,亚秒级的概率很高。
下面是每个数据库采集
增量数据的方式
启动同步任务时,用户可以使用以下模式之一:
基于流水线的流数据处理模式
Tapdata 底层使用基于 Hazelcast Jet 的 DAG 流处理引擎。引擎支持基于DAG(有向无环图)的任务链流计算能力。用户可以通过Pipeline API构建任务链处理流程,包括数据源读取、数据处理、过滤、聚合,最后输出到目标sink。管道将被系统转换为Core DAG,并在流数据处理引擎中执行。如下所示:
这些 DAG 中的计算节点都是基于记录(原创
流)而不是基于批处理的。每次有新记录(在源端产生R1)),都会立即被数据库采集
节点处理,然后交给DAG的下一个节点。通过结合JSDK,用户可以根据DAG的规则构建一个非常复杂的数据库处理环节,交给系统的流数据引擎完成数据处理。
流处理引擎的计算框架采用协程机制。与传统线程不同,DFS 不会为每个数据处理任务启动一个单独的线程(线程资源有限),而是使用类似于 Coroutines 的方法。处理任务的执行由Java端启动和停止。要做。底层线程会继续执行,不断将控制权交给框架管理程序,协调不同任务之间的计算工作。由于避免了昂贵的线程上下文切换,协程在很多情况下可以显着提高处理速度。
Tapdata 流数据处理引擎支持以下 Transformation 能力(算子):
在实时流数据统计方面,tapdata可以支持以下与时间窗口相关的功能:
NoSQL 支持
大多数常见的 ETL 工具都是针对关系型数据库的,例如 Oracle 和 MySQL。Tapdata在提供关系型数据库支持的基础上,还提供了完整的NoSQL支持,如MongoDB、Elastic Search、Redis等。目前企业的数据同步需求很大一部分是从关系型数据库的实时同步到分布式NoSQL,用于解决关系型数据库的查询性能瓶颈和业务创新。
Tapdata 的研发团队在处理 NoSQL 方面有着天然的优势,这与团队成员大部分来自 MongoDB 原厂和社区代码贡献者有关。
NoSQL数据库的特点是文档结构往往基于JSON,一个文档收录
一对多和多对一的关系。同步时,需要从多个表按照对应关系写入目标JSON,并且还需要在源表子表更新时同步目标JSON子文档的更新,如下图数字。
Tapdata 支持以下高级 JSON 同步功能:
数据验证、增量验证
数据验证是任何数据同步或迁移工具的必要功能。完善的验证能力可以让用户有足够的信心使用数据同步工具。
Tapdata 的验证数据类型包括:
Tapdata验证通过Merge Sort实现,可以快速完成大数据表的迁移和同步验证。测试表明,对于5000万行的表,只需不到2分钟即可完成一次完整的校准。验证结果的分析包括一致率、错误数据比较等。
此外,Tapdata 支持独创的增量验证功能。用户为指定的数据同步任务启动增量验证功能后,Tapdata会将需要验证的表的CDC事件分别记录到缓冲区中,并启动后台线程,根据用户指定的验证策略,缓冲区 新添加的用于分析的 CDC 事件。解析时会根据源表的DDL得到主键信息,然后查询目标表和源表的数据进行比较。
容错机制
Tapdata 提供了部署的高可用机制和数据写入的幂等操作,以确保任务可以继续运行,数据在错误状态下可以最终保持一致。
每个数据处理任务在运行时,会频繁地向管理终端报告健康状态(每5秒一次)。如果管理端在一分钟内没有收到报告,则认为处理节点离线。这时候,另一个幸存的节点会在没有心跳的情况下检查这个任务并接管它。
每个数据处理任务在运行时都会频繁记录当前的处理流程位置。当任务重新启动时,它会自动从该位置重新启动。
为了实现上述容错机制,Tapdata要求源端和目标端满足以下条件:
带性能参数
Tapdata是企业级商业产品。实时数据同步和迁移只是部分功能。如果您想了解更多关于产品的信息,您可以访问官方网站并提交测试应用程序以获得运行演示。
官网地址:
此外,Tapdata还推出了异构数据实时同步的云服务。登录云服务平台仅需简单三步,即可实现数据实时同步。更令人兴奋的是,这个功能是免费使用的。 查看全部
文章实时采集(Tapdata重点阐述Tapdata在数据库实时同步方面的技术要点(组图))
Tapdata是深圳市钛数据有限公司开发的实时数据处理与服务平台产品,企业可以使用Tapdata快速搭建数据中心和实时数据仓库。Tapdata提供一站式解决方案,包括实时数据采集、数据融合和数据发布等功能和能力。
Tapdata 专注于实时数据处理技术。在数据库迁移和同步方面,Tapdata的性能非常好,实时性、多样性、异构性,尤其是关系型数据库和非关系型数据库的双向同步,无论是操作上,效率上,均体现了行业领先水平。
本文重点介绍Tapdata在实时数据库同步方面的技术要点。
基于数据库日志的实时迁移或同步
在数据库同步场景下,Tapdata支持批量和增量数据迁移同步。Tapdata专注于实时场景,是数据库增量同步的关键能力。目前Tapdata支持的数据源基本支持增量同步。大多数场景下,Tapdata通过解析数据库日志获取源数据库的增删改查操作,然后将这些操作转化为标准的数据库事件推送到内部处理队列中。

数据同步流程 那么,Tapdata是如何进行数据同步的呢?
第一层数据同步是基于CDC机制的,也就是说它不使用Select语句定期扫描最近有什么类型的数据,或者全量取,而是基于数据库,比如对于Oracle,就是Redo log。对于 SQL Server,就是它的 CDC 机制。MongoDB 有它的 Oplog,而 MySQL 使用它的 Binlog。为了监控这些日志日志,Tapdata 中的每一条数据都有一个日志解析器。取出后,当监听到变化时,会转换成update语句或者insret语句或者delete语句。在目标库中,Tapdata 还创建了 FDM,即基础层和主数据层。把它写入目标库,然后这样,就相当于在目标平台上建立了一个逻辑镜像,可以与源库保持高度同步。这种CDC事件的延迟一般在几百毫秒,往往在1到2秒内,我们就可以将数据同步到目标平台,所以同步延迟很短,亚秒级的概率很高。
下面是每个数据库采集
增量数据的方式
启动同步任务时,用户可以使用以下模式之一:
基于流水线的流数据处理模式
Tapdata 底层使用基于 Hazelcast Jet 的 DAG 流处理引擎。引擎支持基于DAG(有向无环图)的任务链流计算能力。用户可以通过Pipeline API构建任务链处理流程,包括数据源读取、数据处理、过滤、聚合,最后输出到目标sink。管道将被系统转换为Core DAG,并在流数据处理引擎中执行。如下所示:

这些 DAG 中的计算节点都是基于记录(原创
流)而不是基于批处理的。每次有新记录(在源端产生R1)),都会立即被数据库采集
节点处理,然后交给DAG的下一个节点。通过结合JSDK,用户可以根据DAG的规则构建一个非常复杂的数据库处理环节,交给系统的流数据引擎完成数据处理。
流处理引擎的计算框架采用协程机制。与传统线程不同,DFS 不会为每个数据处理任务启动一个单独的线程(线程资源有限),而是使用类似于 Coroutines 的方法。处理任务的执行由Java端启动和停止。要做。底层线程会继续执行,不断将控制权交给框架管理程序,协调不同任务之间的计算工作。由于避免了昂贵的线程上下文切换,协程在很多情况下可以显着提高处理速度。
Tapdata 流数据处理引擎支持以下 Transformation 能力(算子):
在实时流数据统计方面,tapdata可以支持以下与时间窗口相关的功能:
NoSQL 支持
大多数常见的 ETL 工具都是针对关系型数据库的,例如 Oracle 和 MySQL。Tapdata在提供关系型数据库支持的基础上,还提供了完整的NoSQL支持,如MongoDB、Elastic Search、Redis等。目前企业的数据同步需求很大一部分是从关系型数据库的实时同步到分布式NoSQL,用于解决关系型数据库的查询性能瓶颈和业务创新。
Tapdata 的研发团队在处理 NoSQL 方面有着天然的优势,这与团队成员大部分来自 MongoDB 原厂和社区代码贡献者有关。
NoSQL数据库的特点是文档结构往往基于JSON,一个文档收录
一对多和多对一的关系。同步时,需要从多个表按照对应关系写入目标JSON,并且还需要在源表子表更新时同步目标JSON子文档的更新,如下图数字。

Tapdata 支持以下高级 JSON 同步功能:
数据验证、增量验证
数据验证是任何数据同步或迁移工具的必要功能。完善的验证能力可以让用户有足够的信心使用数据同步工具。
Tapdata 的验证数据类型包括:
Tapdata验证通过Merge Sort实现,可以快速完成大数据表的迁移和同步验证。测试表明,对于5000万行的表,只需不到2分钟即可完成一次完整的校准。验证结果的分析包括一致率、错误数据比较等。

此外,Tapdata 支持独创的增量验证功能。用户为指定的数据同步任务启动增量验证功能后,Tapdata会将需要验证的表的CDC事件分别记录到缓冲区中,并启动后台线程,根据用户指定的验证策略,缓冲区 新添加的用于分析的 CDC 事件。解析时会根据源表的DDL得到主键信息,然后查询目标表和源表的数据进行比较。
容错机制
Tapdata 提供了部署的高可用机制和数据写入的幂等操作,以确保任务可以继续运行,数据在错误状态下可以最终保持一致。
每个数据处理任务在运行时,会频繁地向管理终端报告健康状态(每5秒一次)。如果管理端在一分钟内没有收到报告,则认为处理节点离线。这时候,另一个幸存的节点会在没有心跳的情况下检查这个任务并接管它。
每个数据处理任务在运行时都会频繁记录当前的处理流程位置。当任务重新启动时,它会自动从该位置重新启动。
为了实现上述容错机制,Tapdata要求源端和目标端满足以下条件:
带性能参数

Tapdata是企业级商业产品。实时数据同步和迁移只是部分功能。如果您想了解更多关于产品的信息,您可以访问官方网站并提交测试应用程序以获得运行演示。
官网地址:
此外,Tapdata还推出了异构数据实时同步的云服务。登录云服务平台仅需简单三步,即可实现数据实时同步。更令人兴奋的是,这个功能是免费使用的。
文章实时采集(如何下载公众号文章的方法,再也不用担心找不到)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 172 次浏览 • 2021-12-25 08:18
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但是直接下载肯定不行。你可以把所有的东西复制粘贴到你自己公众号的后台,然后再编辑。如果是对方,原创还没有发布,需要稍微处理一下。
所以把公众号的文章导出成word或pdf格式保存在电脑上,随时随地,想看就看。
对于导出文章,可以在浏览器中打开链接,然后按Ctrl+P,可以看到另存为pdf,可以保持原格式,导入效果还是不错的,但是需要一个一个的导出,稍微有点麻烦,如果能批量导出就更好了
让我与您分享我正在使用的导出小工具。微信公众号文章搜索下载拖图数据。可以通过关键词搜索公众号平台上的所有文章,也可以采集发送一个公众号文章中的所有历史记录,然后导出批量转word、pdf、html等格式,非常好用。
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以上就是小编为大家总结的公众号文章的下载方法。再也不用担心找不到好的文章。你学会如何阅读了吗? 查看全部
文章实时采集(如何下载公众号文章的方法,再也不用担心找不到)
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 349 次浏览 • 2021-12-20 22:17
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大数据存储优化
分布式数据库,高配置数据服务器。高并发数据查询优化、索引优化等大数据优化,满足用户良好体验。多数据、大容量服务器,保证数据安全,多备份,快速计算。
数据分析和存储
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文章实时采集( 实时数据流的python产生器选型?选型选型?)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 138 次浏览 • 2021-12-18 20:19
实时数据流的python产生器选型?选型选型?)
Flume和Kafka完成实时数据采集
写在前面
Flume和Kafka一般在生产环境中结合使用。可以将两者结合使用来采集实时日志信息,这一点非常重要。如果你不知道flume和kafka,可以先查一下我写的关于这两部分的知识。再学习一下,这部分操作也是可以的。
采集 的实时数据面临一个问题。我们如何生成我们的实时数据源?因为我们可能想直接获取实时数据流不是那么方便。在文章之前写过一篇关于实时数据流的python生成器的文章,文章地址:
大家可以先看看,如何生成实时数据...
主意?? 如何开始??
分析:我们可以从数据的流向开始。数据一开始就在网络服务器上。我们的访问日志是nginx服务器实时采集到指定文件的。我们从这个文件中采集日志数据,即:webserver=>flume=>kafka
网络服务器日志存储文件位置
这个文件的位置一般是我们自己设置的
我们的网络日志存储的目录是:
/home/hadoop/data/project/logs/access.log
[hadoop@hadoop000 logs]$ pwd
/home/hadoop/data/project/logs
[hadoop@hadoop000 logs]$ ls
access.log
[hadoop@hadoop000 logs]$
水槽
做flume其实就是写一个conf文件,所以面临选择的问题
来源选择?频道选择?水槽选择?
这里我们选择exec source memory channel kafka sink
怎么写?
按照前面提到的步骤 1234
从官方网站上,我们可以找到我们的选择应该怎么写:
1) 配置源
执行源
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/data/project/logs/access.log
a1.sources.r1.shell = /bin/sh -c
2) 配置通道
记忆通道
a1.channels.c1.type = memory
3) 配置接收器
卡夫卡水槽
水槽1.6 版本可以参考
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.brokerList = hadoop000:9092
a1.sinks.k1.topic = flume_kafka
a1.sinks.k1.batchSize = 5
a1.sinks.k1.requiredAcks =1
4) 将以上三个组件串在一起
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
**我们的新文件叫做 test3.conf
粘贴我们分析的代码:**
[hadoop@hadoop000 conf]$ vim test3.conf
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/data/project/logs/access.log
a1.sources.r1.shell = /bin/sh -c
a1.channels.c1.type = memory
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.brokerList = hadoop000:9092
a1.sinks.k1.topic = flume_kafka
a1.sinks.k1.batchSize = 5
a1.sinks.k1.requiredAcks =1
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
这里不展开了,因为涉及kafka的东西,首先要部署kafka,
Kafka部署
Kafka是如何部署的??
按照官网的说法,我们先启动一个zookeeper进程,然后就可以启动kafka服务器了
第一步:启动zookeeper
[hadoop@hadoop000 ~]$
[hadoop@hadoop000 ~]$ jps
29147 Jps
[hadoop@hadoop000 ~]$ zkServer.sh start
JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/app/zk/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
[hadoop@hadoop000 ~]$ jps
29172 QuorumPeerMain
29189 Jps
[hadoop@hadoop000 ~]$
第二步:启动服务器
[hadoop@hadoop000 ~]$ kafka-server-start.sh $KAFKA_HOME/config/server.properties
#外开一个窗口,查看jps
[hadoop@hadoop000 ~]$ jps
29330 Jps
29172 QuorumPeerMain
29229 Kafka
[hadoop@hadoop000 ~]$
如果这部分不是很熟悉,可以参考
第 3 步:创建主题
[hadoop@hadoop000 ~]$ kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic flume_kafka
WARNING: Due to limitations in metric names, topics with a period ('.') or underscore ('_') could collide. To avoid issues it is best to use either, but not both.
Created topic "flume_kafka".
[hadoop@hadoop000 ~]$
第四步:启动之前的代理
[hadoop@hadoop000 conf]$ flume-ng agent --name a1 --conf . --conf-file ./test3.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
第 5 步:启动消费者
kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop000:2181 –topic flume-kafka
执行完上面的第五步,就会收到刷新屏幕的结果了,哈哈哈!!
上面的消费者会不断刷新屏幕,还是很有意思的!!!
这里的消费者就是把接收到的数据放到屏幕上
后面我们会介绍使用SparkStreaming作为消费者实时接收数据,接收的数据是为了简单的数据清洗而开发的,从随机生成的日志中过滤掉我们需要的数据…… 查看全部
文章实时采集(
实时数据流的python产生器选型?选型选型?)
Flume和Kafka完成实时数据采集
写在前面
Flume和Kafka一般在生产环境中结合使用。可以将两者结合使用来采集实时日志信息,这一点非常重要。如果你不知道flume和kafka,可以先查一下我写的关于这两部分的知识。再学习一下,这部分操作也是可以的。
采集 的实时数据面临一个问题。我们如何生成我们的实时数据源?因为我们可能想直接获取实时数据流不是那么方便。在文章之前写过一篇关于实时数据流的python生成器的文章,文章地址:
大家可以先看看,如何生成实时数据...
主意?? 如何开始??
分析:我们可以从数据的流向开始。数据一开始就在网络服务器上。我们的访问日志是nginx服务器实时采集到指定文件的。我们从这个文件中采集日志数据,即:webserver=>flume=>kafka
网络服务器日志存储文件位置
这个文件的位置一般是我们自己设置的
我们的网络日志存储的目录是:
/home/hadoop/data/project/logs/access.log
[hadoop@hadoop000 logs]$ pwd
/home/hadoop/data/project/logs
[hadoop@hadoop000 logs]$ ls
access.log
[hadoop@hadoop000 logs]$
水槽
做flume其实就是写一个conf文件,所以面临选择的问题
来源选择?频道选择?水槽选择?
这里我们选择exec source memory channel kafka sink
怎么写?
按照前面提到的步骤 1234
从官方网站上,我们可以找到我们的选择应该怎么写:
1) 配置源
执行源
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/data/project/logs/access.log
a1.sources.r1.shell = /bin/sh -c
2) 配置通道
记忆通道
a1.channels.c1.type = memory
3) 配置接收器
卡夫卡水槽
水槽1.6 版本可以参考
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.brokerList = hadoop000:9092
a1.sinks.k1.topic = flume_kafka
a1.sinks.k1.batchSize = 5
a1.sinks.k1.requiredAcks =1
4) 将以上三个组件串在一起
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
**我们的新文件叫做 test3.conf
粘贴我们分析的代码:**
[hadoop@hadoop000 conf]$ vim test3.conf
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/data/project/logs/access.log
a1.sources.r1.shell = /bin/sh -c
a1.channels.c1.type = memory
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.brokerList = hadoop000:9092
a1.sinks.k1.topic = flume_kafka
a1.sinks.k1.batchSize = 5
a1.sinks.k1.requiredAcks =1
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
这里不展开了,因为涉及kafka的东西,首先要部署kafka,
Kafka部署
Kafka是如何部署的??
按照官网的说法,我们先启动一个zookeeper进程,然后就可以启动kafka服务器了
第一步:启动zookeeper
[hadoop@hadoop000 ~]$
[hadoop@hadoop000 ~]$ jps
29147 Jps
[hadoop@hadoop000 ~]$ zkServer.sh start
JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/app/zk/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
[hadoop@hadoop000 ~]$ jps
29172 QuorumPeerMain
29189 Jps
[hadoop@hadoop000 ~]$
第二步:启动服务器
[hadoop@hadoop000 ~]$ kafka-server-start.sh $KAFKA_HOME/config/server.properties
#外开一个窗口,查看jps
[hadoop@hadoop000 ~]$ jps
29330 Jps
29172 QuorumPeerMain
29229 Kafka
[hadoop@hadoop000 ~]$
如果这部分不是很熟悉,可以参考
第 3 步:创建主题
[hadoop@hadoop000 ~]$ kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic flume_kafka
WARNING: Due to limitations in metric names, topics with a period ('.') or underscore ('_') could collide. To avoid issues it is best to use either, but not both.
Created topic "flume_kafka".
[hadoop@hadoop000 ~]$
第四步:启动之前的代理
[hadoop@hadoop000 conf]$ flume-ng agent --name a1 --conf . --conf-file ./test3.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
第 5 步:启动消费者
kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop000:2181 –topic flume-kafka
执行完上面的第五步,就会收到刷新屏幕的结果了,哈哈哈!!
上面的消费者会不断刷新屏幕,还是很有意思的!!!
这里的消费者就是把接收到的数据放到屏幕上
后面我们会介绍使用SparkStreaming作为消费者实时接收数据,接收的数据是为了简单的数据清洗而开发的,从随机生成的日志中过滤掉我们需要的数据……
文章实时采集(引流方法最常用的就是写文章、做互推这三个主要方法)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 188 次浏览 • 2021-12-14 16:21
很多人到处学习招揽粉丝的方法和技巧,却不知道“一招鲜,吃遍天际”。仔细观察,你会发现很多大咖往往只用两种技巧来做流量。很多人经常问我经常用什么方法引流。最常用的引流方式就是写文章、制作视频、互推三种方式!纵观整个互联网,目前的流量类型准确率最高。是搜索流量,也是转化率最高的流量。为什么?
搜索流量是转化率最高的流量
用户搜索的关键词收录隐藏的需求。例如,如果有人搜索“短视频是如何流行起来的?”,他们想了解短视频的底层逻辑和方法技巧。如果你在做短视频培训,那么抓住搜索这些词的人就等于抓住了他们。潜在客户!
搜索流量在互联网上无处不在,因为互联网的特点之一就是数据量大。如果数据很大,则需要检索。如果需要检索,可以做SEO优化,抢搜索流量!许多人对搜索流量的看法很狭窄。理解为搜索引擎流量。其实电商平台也有搜索流量,这也需要关键词搜索排名优化。以抖音为代表的去中心化,基于标签定位的流量池分布的流量模式也有搜索流量。
据官方报道:抖音目前日活跃用户搜索量超过4亿,未来肯定还会更多。
其实只要大家掌握了搜索的原理和核心,很多平台上的搜索做法都是大同小异的。以百度为例。2015年以来,百度90%的搜索流量都集中在手机上。近年来,随着短视频和直播的兴起,百度搜索结果也出现在视频聚合排名、小视频聚合排名,甚至直播排名中!
比如我们搜索关键词这样的视频制作,除了竞价广告,排名第一的是视频聚合。然后下拉,还有小视频聚合排名和直播聚合排名:
运营视频聚合排名抢占搜索流量
也就是说,如果我们发布视频(横竖屏)或者开直播相关关键词,我们就会被百度收录,有机会参与百度搜索结果的排名!经过大量的测试和研究,我们发现视频聚合排名特别适合竞争激烈的关键词排名,基本可以进入前几名。通过操作好多个词,它们可以在自然搜索结果中排名第一。
目前,操作视频聚合排名抢占搜索流量也很简单。主要有以下几个步骤:
第一步:用户需求数据分析+关键词挖掘
通过需求分析,弄清楚你的潜在客户类型,进而深入挖掘用户需求甚至痛点。然后从需求的角度,深入挖掘相关的关键词和长尾关键词,构建自己的关键词库;常用工具有:站长工具、爱站网、5118网、百度指数、百度关键词规划师、搜索引擎下拉关键词、微信索引、抖音海量索引(查询抖音关键词搜索数量)等。
例如,要采集各种搜索框下拉关键词 和相关搜索关键词,我们使用:
当然,目前比较好用的工具有站长工具大数据平台、爱站net大数据、5118大数据工具。这三个工具都是收费的。如果你做一个单一的数据挖掘,你可以去某个宝藏。电商平台可以租用账号,也可以让他们代为挖矿!
第 2 步:构建您自己的 关键词 库!
第三步:注册视频平台账号并维护账号
可以参与视频聚合的常见平台有:好看视频、爱奇艺、优酷、腾讯视频、独小视(全民小视频)、微视、小红书、B站、搜狐视频等,其中百度旗下值得关注:Goodview Video、独小视等,特别推荐百度投资爱奇艺。爱奇艺的另一个优势是对广告的审核不是很严格。
支持账号:很多平台前期还是不带广告的,甚至软广告也是不允许的。帐上来后,又软又宽。此外,很多平台的级别也越高,单日发布的数量也越高。比如爱奇艺开设了爱奇艺的自媒体账户,单日最多可以募集100个账户,爱奇艺账户也有三五个。足够的!总之,要想做好,首先要磨砺自己的工具。
第四步:视频的批量制作
要做这个视频聚合排名,必须有大量的视频。日产 300+ 视频怎么样?以下是三种方法:
方法一:制作一个长视频,然后用视频分割工具分割成20-40秒左右!
常用的叫视频编辑专家,而且是免费的!比如我们把一个准备好的视频分成240多个:
方法二:使用Silhouette(Byte公司)和妙剑(腾讯公司)。两款免费工具都有一键拍摄和图文拍摄功能!
方法三:采集下载或制作大量图片,然后使用会声会影等工具制作带有图片的视频,然后进行分割。
其实上面的方法就够了,还有一个很好的办法就是用一张图片或者几张图片生成无限视频上传。不过这个方法仅限于爱奇艺,这里就不介绍了!总之,第三步的目的就是制作大量的视频。当然,如果能制作出有针对性的高质量视频就更好了。如果做不到,就制作一些垃圾视频进行宣传(以上方法)
第五步:将关键词库与视频内容进行匹配
为了方便发布,我们需要提前制作视频标题。比如每天要发布300个视频,就需要准备300个标题!准备将视频批量重命名为准备好的标题:
批量重命名工具一
批量重命名工具二
上述两个工具中的第二个很简单,第一个复杂而强大。一般小白可以用第二个!
第 6 步:发布视频
这一步比较简单。大家仔细研究各个平台的规则。然后,除了标题中的关键词意外,其他可以填写关键词的地方,比如视频介绍,标签等!
补充:
1、如果搜索结果中没有视频聚合怎么办?
大量相关关键词视频发布后,视频聚合肯定会出现。而且操作越多,视频聚合排名就越好,很多时候可以抢到第一。
2、视频聚合排名还能做什么?
其实操作起来你会发现,视频聚合可以抢到竞技关键词的流量,单条视频也可以抢到长尾关键词的流量。所以单个视频的相关关键词排版也是必须要做的!
3、视频排名晚了又掉线怎么办?
一般优质视频的数据好的话,可以继续排名,但垃圾视频的排名是基于时效性的。如果有很多竞争对手,他们就会下降。这个时候,继续补充!金额大的话,对方根本看不到影子!
最后,奉劝各位做流量的人,有方法一定要大力实施。吸引粉丝和引流没有困难。关键词 就看你的执行力和放大力了!
无情的执行和大规模扩张是成功的核心。我们很多学员都达到了3000+的月粉丝数,厉害的人一个月就可以填满一个VX。目前微信好友在线已改为10000,但被动家庭成员数量也有限。我们可以多准备几个VX号进行操作。也可以先转移到QQ或群甚至公众号。这种方法也可以用于品牌曝光、负面信息压制、服务信息推广。 查看全部
文章实时采集(引流方法最常用的就是写文章、做互推这三个主要方法)
很多人到处学习招揽粉丝的方法和技巧,却不知道“一招鲜,吃遍天际”。仔细观察,你会发现很多大咖往往只用两种技巧来做流量。很多人经常问我经常用什么方法引流。最常用的引流方式就是写文章、制作视频、互推三种方式!纵观整个互联网,目前的流量类型准确率最高。是搜索流量,也是转化率最高的流量。为什么?
搜索流量是转化率最高的流量
用户搜索的关键词收录隐藏的需求。例如,如果有人搜索“短视频是如何流行起来的?”,他们想了解短视频的底层逻辑和方法技巧。如果你在做短视频培训,那么抓住搜索这些词的人就等于抓住了他们。潜在客户!
搜索流量在互联网上无处不在,因为互联网的特点之一就是数据量大。如果数据很大,则需要检索。如果需要检索,可以做SEO优化,抢搜索流量!许多人对搜索流量的看法很狭窄。理解为搜索引擎流量。其实电商平台也有搜索流量,这也需要关键词搜索排名优化。以抖音为代表的去中心化,基于标签定位的流量池分布的流量模式也有搜索流量。
据官方报道:抖音目前日活跃用户搜索量超过4亿,未来肯定还会更多。
其实只要大家掌握了搜索的原理和核心,很多平台上的搜索做法都是大同小异的。以百度为例。2015年以来,百度90%的搜索流量都集中在手机上。近年来,随着短视频和直播的兴起,百度搜索结果也出现在视频聚合排名、小视频聚合排名,甚至直播排名中!

比如我们搜索关键词这样的视频制作,除了竞价广告,排名第一的是视频聚合。然后下拉,还有小视频聚合排名和直播聚合排名:


运营视频聚合排名抢占搜索流量
也就是说,如果我们发布视频(横竖屏)或者开直播相关关键词,我们就会被百度收录,有机会参与百度搜索结果的排名!经过大量的测试和研究,我们发现视频聚合排名特别适合竞争激烈的关键词排名,基本可以进入前几名。通过操作好多个词,它们可以在自然搜索结果中排名第一。
目前,操作视频聚合排名抢占搜索流量也很简单。主要有以下几个步骤:
第一步:用户需求数据分析+关键词挖掘
通过需求分析,弄清楚你的潜在客户类型,进而深入挖掘用户需求甚至痛点。然后从需求的角度,深入挖掘相关的关键词和长尾关键词,构建自己的关键词库;常用工具有:站长工具、爱站网、5118网、百度指数、百度关键词规划师、搜索引擎下拉关键词、微信索引、抖音海量索引(查询抖音关键词搜索数量)等。
例如,要采集各种搜索框下拉关键词 和相关搜索关键词,我们使用:

当然,目前比较好用的工具有站长工具大数据平台、爱站net大数据、5118大数据工具。这三个工具都是收费的。如果你做一个单一的数据挖掘,你可以去某个宝藏。电商平台可以租用账号,也可以让他们代为挖矿!
第 2 步:构建您自己的 关键词 库!
第三步:注册视频平台账号并维护账号
可以参与视频聚合的常见平台有:好看视频、爱奇艺、优酷、腾讯视频、独小视(全民小视频)、微视、小红书、B站、搜狐视频等,其中百度旗下值得关注:Goodview Video、独小视等,特别推荐百度投资爱奇艺。爱奇艺的另一个优势是对广告的审核不是很严格。
支持账号:很多平台前期还是不带广告的,甚至软广告也是不允许的。帐上来后,又软又宽。此外,很多平台的级别也越高,单日发布的数量也越高。比如爱奇艺开设了爱奇艺的自媒体账户,单日最多可以募集100个账户,爱奇艺账户也有三五个。足够的!总之,要想做好,首先要磨砺自己的工具。
第四步:视频的批量制作
要做这个视频聚合排名,必须有大量的视频。日产 300+ 视频怎么样?以下是三种方法:
方法一:制作一个长视频,然后用视频分割工具分割成20-40秒左右!

常用的叫视频编辑专家,而且是免费的!比如我们把一个准备好的视频分成240多个:

方法二:使用Silhouette(Byte公司)和妙剑(腾讯公司)。两款免费工具都有一键拍摄和图文拍摄功能!
方法三:采集下载或制作大量图片,然后使用会声会影等工具制作带有图片的视频,然后进行分割。

其实上面的方法就够了,还有一个很好的办法就是用一张图片或者几张图片生成无限视频上传。不过这个方法仅限于爱奇艺,这里就不介绍了!总之,第三步的目的就是制作大量的视频。当然,如果能制作出有针对性的高质量视频就更好了。如果做不到,就制作一些垃圾视频进行宣传(以上方法)
第五步:将关键词库与视频内容进行匹配
为了方便发布,我们需要提前制作视频标题。比如每天要发布300个视频,就需要准备300个标题!准备将视频批量重命名为准备好的标题:


批量重命名工具一

批量重命名工具二
上述两个工具中的第二个很简单,第一个复杂而强大。一般小白可以用第二个!
第 6 步:发布视频
这一步比较简单。大家仔细研究各个平台的规则。然后,除了标题中的关键词意外,其他可以填写关键词的地方,比如视频介绍,标签等!
补充:
1、如果搜索结果中没有视频聚合怎么办?
大量相关关键词视频发布后,视频聚合肯定会出现。而且操作越多,视频聚合排名就越好,很多时候可以抢到第一。
2、视频聚合排名还能做什么?
其实操作起来你会发现,视频聚合可以抢到竞技关键词的流量,单条视频也可以抢到长尾关键词的流量。所以单个视频的相关关键词排版也是必须要做的!
3、视频排名晚了又掉线怎么办?
一般优质视频的数据好的话,可以继续排名,但垃圾视频的排名是基于时效性的。如果有很多竞争对手,他们就会下降。这个时候,继续补充!金额大的话,对方根本看不到影子!
最后,奉劝各位做流量的人,有方法一定要大力实施。吸引粉丝和引流没有困难。关键词 就看你的执行力和放大力了!
无情的执行和大规模扩张是成功的核心。我们很多学员都达到了3000+的月粉丝数,厉害的人一个月就可以填满一个VX。目前微信好友在线已改为10000,但被动家庭成员数量也有限。我们可以多准备几个VX号进行操作。也可以先转移到QQ或群甚至公众号。这种方法也可以用于品牌曝光、负面信息压制、服务信息推广。
文章实时采集(再看看被搬的时间,还好搬文章的人用是博客园)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2021-12-09 15:01
看看它被移动的时间。还好搬家文章的人用的是博客园而不是自己的程序,不然可以随意修改文章的发布时间:
先说一下那个文章的背景吧,那个文章就是刚出来工作(实习)的博主,实习结束前,他所见所闻所见所闻。写一点Laravel admin的小知识。
没想到,就这样被搬走了。其实博主并不反对搬文章,而是应该放个原文链接。这是对原作者的尊重。
其实采集这样背着文章的人还有很多。比如一个博主所在的QQ群是这样的:
由于某些搜索引擎的算法,采集文章的一些博客的权重会更高,而真正努力写好每篇博文的博客的权重都比收录高。但。
所以这会导致很多博客致力于采集文章。
就像现在的博主,百度搜索到Laravel-admin到第三页,我没有看到博主的原创文章,但是我可以看到去掉的文章,因为权重博客园比博主强很多,一个只有少量流量的博客。
不过百度不应该因为网站的权重太高而忽略了一些动人的文章的存在。
网上很大,其实很可能不止这个文章被搬走了,很多博客也被搬走了文章。
如果不注意,可能会导致一些原创博主不公开自己的文章。
虽然博主经常写一些关于如何自动采集的文章,但是博主并没有在任何系统中使用采集。
自动采集可以学习,也可以用于一些数据的统计。但是这种直接删除文章还是很烦的。并且没有原创地址的链接。
最后说一下通过技术手段避免被文章传输的方法。
如果是手动复制,然后贴在自己的博客上,基本就停不下来了。
如果使用自动采集(爬虫),可以限制访问频率等。当然,如果对方只是爬了一篇文章的文章,也是必然的,必然的。
最重要的是给每张图片加水印。推荐使用对象存储(好像现在市面上的云服务商都有这个,腾讯和阿里都有,七牛应该也有)。
它不会破坏原创图像,只是添加访问样式。
比如博主用阿里的:
当然,加水印也不是100%避免被采集,因为水印也可以通过技术手段去除。除非整个图像都是水印。 查看全部
文章实时采集(再看看被搬的时间,还好搬文章的人用是博客园)
看看它被移动的时间。还好搬家文章的人用的是博客园而不是自己的程序,不然可以随意修改文章的发布时间:

先说一下那个文章的背景吧,那个文章就是刚出来工作(实习)的博主,实习结束前,他所见所闻所见所闻。写一点Laravel admin的小知识。
没想到,就这样被搬走了。其实博主并不反对搬文章,而是应该放个原文链接。这是对原作者的尊重。
其实采集这样背着文章的人还有很多。比如一个博主所在的QQ群是这样的:

由于某些搜索引擎的算法,采集文章的一些博客的权重会更高,而真正努力写好每篇博文的博客的权重都比收录高。但。
所以这会导致很多博客致力于采集文章。
就像现在的博主,百度搜索到Laravel-admin到第三页,我没有看到博主的原创文章,但是我可以看到去掉的文章,因为权重博客园比博主强很多,一个只有少量流量的博客。
不过百度不应该因为网站的权重太高而忽略了一些动人的文章的存在。
网上很大,其实很可能不止这个文章被搬走了,很多博客也被搬走了文章。
如果不注意,可能会导致一些原创博主不公开自己的文章。
虽然博主经常写一些关于如何自动采集的文章,但是博主并没有在任何系统中使用采集。
自动采集可以学习,也可以用于一些数据的统计。但是这种直接删除文章还是很烦的。并且没有原创地址的链接。
最后说一下通过技术手段避免被文章传输的方法。
如果是手动复制,然后贴在自己的博客上,基本就停不下来了。
如果使用自动采集(爬虫),可以限制访问频率等。当然,如果对方只是爬了一篇文章的文章,也是必然的,必然的。
最重要的是给每张图片加水印。推荐使用对象存储(好像现在市面上的云服务商都有这个,腾讯和阿里都有,七牛应该也有)。
它不会破坏原创图像,只是添加访问样式。
比如博主用阿里的:

当然,加水印也不是100%避免被采集,因为水印也可以通过技术手段去除。除非整个图像都是水印。
文章实时采集(【Python爬虫+数据分析】实时采集最新疫情数据,绘制可视化地图分析 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 155 次浏览 • 2021-12-09 07:14
)
文章内容
一、 写在前面
兄弟们,最近有各种流行病。下班后尽量少去人多的地方。出门记得戴口罩。
所以如果你不出去,在家什么都不做,你只能学到更多的新东西。今天,我就爬取国内的疫情数据,看看国内的疫情情况。最后,让我们将数据可视化并制作可视化地图。
二、准备2.1、开发环境
如果您不知道如何安装软件、模块或其他基本和简单的问题,请参阅此处:Python 入门集合
我还在本文末尾附上了视频教程。文章看不懂,可以看视频。
2.2、知识点爬虫基本流程jsonrequests在爬虫中发送网络请求,pandas表单处理/保存数据pyecharts可视化三、爬虫部分3.1、爬虫过程明确要求
我们在爬什么?
分析数据从何而来#/
使用开发者工具抓包(数据包)分析代码流
①. 发送访问请求网站
②. 获取数据
③. 分析数据
xpath css re json bs4(已过时)
python语言的json字典类型数据{key 1: value 1, key 2: value 2, key 3: value 3}
④. 保存数据3.2、数据采集
导入模块
import time # 时间模块
import json # json包
import requests # 网络请求库 第三方 pip
import pandas as pd # 数据处理 第三库 pip
目标网址
url = 'https://view.inews.qq.com/g2/g ... 25int(time.time()*1000)
模拟浏览器发送请求并得到响应
html = requests.get(url)
分析网页并提取数据
# json类型转换
data = json.loads(html.json()['data'])
china_data = data['areaTree'][0]['children']
data_set = []
for i in china_data:
data_dict = {}
# 地区名称
data_dict['province'] = i['name']
# 疫情数据
# 新增确诊
data_dict['nowConfirm'] = i['total']['nowConfirm']
data_dict['confirm'] = i['total']['confirm']
data_dict['dead'] = i['total']['dead']
data_dict['heal'] = i['total']['heal']
data_dict['deadRate'] = i['total']['deadRate']
data_dict['healRate'] = i['total']['healRate']
data_set.append(data_dict)
df = pd.DataFrame(data_set)
df
保存数据
df.to_csv(r'data.csv')
四、数据可视化部分
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Line,Pie,Map,Grid
df2 = df.sort_values(by=['nowConfirm'],ascending=False)[:9]
df2
[list(i) for i in zip(df2['province'].values.tolist(),df2['nowConfirm'].values.tolist())]
pie = (
Pie()
.add(
"",
[list(i) for i in zip(df2['province'].values.tolist(),df2['nowConfirm'].values.tolist())],
radius = ["10%","30%"]
)
.set_global_opts(
legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="70%", pos_left="70%"),
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
pie.render_notebook()
死亡率和治愈率
line = (
Line()
.add_xaxis(list(df['province'].values))
.add_yaxis("治愈率", df['healRate'].values.tolist())
.add_yaxis("死亡率", df['deadRate'].values.tolist())
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="死亡率与治愈率"),
)
)
line.render_notebook()
各地区确诊及死亡人数
各地区确诊病例数
china_map = (
Map()
.add("现有确诊", [list(i) for i in zip(df['province'].values.tolist(),df['nowConfirm'].values.tolist())], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区确诊人数"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True),
)
)
china_map.render('a.html')
五、视频教程
怕是零基础不好。已经为此发布了相关的视频教程。你可以自己看。
【Python爬虫+数据分析】实时采集最新疫情数据,绘制可视化地图分析!
六、写在最后
兄弟们,如果觉得对你有帮助,别忘了给你的脸点个赞,评论,采集,连续四次转发哦~
查看全部
文章实时采集(【Python爬虫+数据分析】实时采集最新疫情数据,绘制可视化地图分析
)
文章内容
一、 写在前面
兄弟们,最近有各种流行病。下班后尽量少去人多的地方。出门记得戴口罩。

所以如果你不出去,在家什么都不做,你只能学到更多的新东西。今天,我就爬取国内的疫情数据,看看国内的疫情情况。最后,让我们将数据可视化并制作可视化地图。

二、准备2.1、开发环境
如果您不知道如何安装软件、模块或其他基本和简单的问题,请参阅此处:Python 入门集合
我还在本文末尾附上了视频教程。文章看不懂,可以看视频。
2.2、知识点爬虫基本流程jsonrequests在爬虫中发送网络请求,pandas表单处理/保存数据pyecharts可视化三、爬虫部分3.1、爬虫过程明确要求
我们在爬什么?
分析数据从何而来#/
使用开发者工具抓包(数据包)分析代码流
①. 发送访问请求网站
②. 获取数据
③. 分析数据
xpath css re json bs4(已过时)
python语言的json字典类型数据{key 1: value 1, key 2: value 2, key 3: value 3}
④. 保存数据3.2、数据采集
导入模块
import time # 时间模块
import json # json包
import requests # 网络请求库 第三方 pip
import pandas as pd # 数据处理 第三库 pip
目标网址
url = 'https://view.inews.qq.com/g2/g ... 25int(time.time()*1000)
模拟浏览器发送请求并得到响应
html = requests.get(url)
分析网页并提取数据
# json类型转换
data = json.loads(html.json()['data'])
china_data = data['areaTree'][0]['children']
data_set = []
for i in china_data:
data_dict = {}
# 地区名称
data_dict['province'] = i['name']
# 疫情数据
# 新增确诊
data_dict['nowConfirm'] = i['total']['nowConfirm']
data_dict['confirm'] = i['total']['confirm']
data_dict['dead'] = i['total']['dead']
data_dict['heal'] = i['total']['heal']
data_dict['deadRate'] = i['total']['deadRate']
data_dict['healRate'] = i['total']['healRate']
data_set.append(data_dict)
df = pd.DataFrame(data_set)
df
保存数据
df.to_csv(r'data.csv')
四、数据可视化部分
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Line,Pie,Map,Grid
df2 = df.sort_values(by=['nowConfirm'],ascending=False)[:9]
df2
[list(i) for i in zip(df2['province'].values.tolist(),df2['nowConfirm'].values.tolist())]
pie = (
Pie()
.add(
"",
[list(i) for i in zip(df2['province'].values.tolist(),df2['nowConfirm'].values.tolist())],
radius = ["10%","30%"]
)
.set_global_opts(
legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="70%", pos_left="70%"),
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
pie.render_notebook()
死亡率和治愈率
line = (
Line()
.add_xaxis(list(df['province'].values))
.add_yaxis("治愈率", df['healRate'].values.tolist())
.add_yaxis("死亡率", df['deadRate'].values.tolist())
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="死亡率与治愈率"),
)
)
line.render_notebook()
各地区确诊及死亡人数
各地区确诊病例数
china_map = (
Map()
.add("现有确诊", [list(i) for i in zip(df['province'].values.tolist(),df['nowConfirm'].values.tolist())], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区确诊人数"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True),
)
)
china_map.render('a.html')
五、视频教程
怕是零基础不好。已经为此发布了相关的视频教程。你可以自己看。
【Python爬虫+数据分析】实时采集最新疫情数据,绘制可视化地图分析!
六、写在最后
兄弟们,如果觉得对你有帮助,别忘了给你的脸点个赞,评论,采集,连续四次转发哦~

文章实时采集(一个个人总结性的原则采集中的问题以及相应的含义)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 113 次浏览 • 2021-11-30 02:02
前言
今天无意间刷新了技术公众号,看到了这样一篇文章的文章,是基于Flink关于Mysql Binlog数据的计划采集。我看了实际方法和具体操作。有一些不充分的考虑。情况,缺少一些操作来处理实际情况。笔者之前也做过一些类似的采集工具实践文章,但是没有做一个整体的系统总结,所以想知道是否可以做一个个人总结文章,总结Binlog采集中的问题以及相应的解决方案?
可能很多人对 Binlog 还不够了解。有些人可能会肤浅地想:“不是mysql生成的,它有固定结构的日志。把数据采集带过来,然后做成数据,登陆,有什么难的?”
的确,它本质上确实是一个日志,但实际上,关于Binlog采集,从场景分析到技术选择,整体里面还有很多不为人知的坑,所以不要小看它。
作者写这篇文章,目的是为了展示Binlog数据采集在实际工作中开发过程的原理、注意事项以及可能出现的问题。也会有作者的一些个人性格。总结一下数据采集中的原理,供大家参考,都是干货。
让我们开始吧!
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。
在这种情况下,业务数据上的时间戳字段,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,似乎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,理论上可以通过限制RD和DBA在设计表时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?
我个人的看法是,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开发的标准。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。
这个原则想描述的是,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,可以通过重复消费来重新登陆数据。
这是作者的个人总结,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,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元数据,在这个过程中可能会用到,后续流程。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于外部服务,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,需要确认的选定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,将需要采集的表按照正则匹配写入指定topic。
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为默认的,所以无论选择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(partition BY t.id ORDER BY t.`__ts_ms` DESC,t.`__file` DESC,cast(t.`__pos` AS int) DESC) AS order_by
FROM test t
WHERE dt='{pt}'
AND hour='{now_hour}'
) t1
WHERE t1.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,可能出现的问题链路就越多。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和运维监控,可以作为临时解决方案,但如果后期在这样的开发过程下缝补了,就要多人开发。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,也是对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
文章实时采集(一个个人总结性的原则采集中的问题以及相应的含义)
前言
今天无意间刷新了技术公众号,看到了这样一篇文章的文章,是基于Flink关于Mysql Binlog数据的计划采集。我看了实际方法和具体操作。有一些不充分的考虑。情况,缺少一些操作来处理实际情况。笔者之前也做过一些类似的采集工具实践文章,但是没有做一个整体的系统总结,所以想知道是否可以做一个个人总结文章,总结Binlog采集中的问题以及相应的解决方案?
可能很多人对 Binlog 还不够了解。有些人可能会肤浅地想:“不是mysql生成的,它有固定结构的日志。把数据采集带过来,然后做成数据,登陆,有什么难的?”
的确,它本质上确实是一个日志,但实际上,关于Binlog采集,从场景分析到技术选择,整体里面还有很多不为人知的坑,所以不要小看它。
作者写这篇文章,目的是为了展示Binlog数据采集在实际工作中开发过程的原理、注意事项以及可能出现的问题。也会有作者的一些个人性格。总结一下数据采集中的原理,供大家参考,都是干货。
让我们开始吧!
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。
在这种情况下,业务数据上的时间戳字段,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,似乎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,理论上可以通过限制RD和DBA在设计表时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?
我个人的看法是,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开发的标准。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。
这个原则想描述的是,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,可以通过重复消费来重新登陆数据。
这是作者的个人总结,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,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元数据,在这个过程中可能会用到,后续流程。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于外部服务,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,需要确认的选定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,将需要采集的表按照正则匹配写入指定topic。
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为默认的,所以无论选择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(partition BY t.id ORDER BY t.`__ts_ms` DESC,t.`__file` DESC,cast(t.`__pos` AS int) DESC) AS order_by
FROM test t
WHERE dt='{pt}'
AND hour='{now_hour}'
) t1
WHERE t1.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,可能出现的问题链路就越多。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和运维监控,可以作为临时解决方案,但如果后期在这样的开发过程下缝补了,就要多人开发。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,也是对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。
文章实时采集(文章实时采集如何上架文章吗?知道如何批量采集?)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2021-11-29 09:05
文章实时采集现在在自媒体界,提起采集,已经是老生常谈的工作了,不管是标题党,还是软文广告,无论是视频,还是音频,以及文字内容,都有许多公众号发出来。包括头条号,企鹅号,大鱼号,网易号,都会发出来,我们只要顺手采集,发到自己的公众号即可。于是有很多的文章标题党都写采集标题软文,声称自己抓取热点,加引流到自己的号上。
有的直接是文章里的内容转发上去,还有的采集教程或者采集资源,在某个微信群里分享,变成了教程。这些是极少数,还是得非常小心,看你采集的信息有没有一些敏感性,你了解清楚对方是个什么目的不,你采集的内容有没有违规的成分,是不是非法,是不是诈骗。今天就给大家分享,采集一些开放平台,如:今日头条,微信公众号,还有新浪博客上面的内容,可以进行批量采集。
知道如何上架文章吗?1,自己上架一个公众号的内容,并且内容排版标题一致,在微信公众号写好原创,然后在文章配图点一下重点就ok了。2,找到可采集的信息,如:头条,微博,等。并导入到你的公众号和开放平台的文章中去。把配图删除掉,可以去除任何连接。3,把链接去掉。如果文章连接删掉,这样可以批量采集,批量改内容名称,发布即可。
4,发布的时候如何不让你的粉丝看到,因为这些内容是被不法分子注册过的,可以发布的时候,编写一个声明,该内容不允许任何人阅读。这样其他人就可以转发。无非就是利用读者信任问题。你不能保证文章全部没有问题,因为已经注册过的内容,肯定有内容,本身已经违规,一样要看违规程度。你自己加工的文章,不能保证一定是对的,如果有,你可以提交给国家版权局去测试。
5,只要你是个好人,开放平台支持你的采集,如果你的文章质量比较差,文章数量还比较多,甚至可以建群,每天批量采集,我们发布的文章是可以提供免费清洗服务的。如何进行检测呢?你可以注册一个公众号,然后新建账号,你可以用自己的身份证账号进行验证,验证通过后,只需要输入进去,就可以注册一个文章采集链接。也可以一个新号,进去后台,通过后台的黄色按钮,第一次登录后台,输入你的身份证账号和密码,获取个人信息,通过后可以给你正常检测的链接。
然后是登录你的账号,这个时候才可以正常检测的。我一般推荐用第一个方法,第二个不推荐。就是因为这个,并不是每个人都可以注册新号去验证,可能会导致你的帐号注册比较困难。所以如果你用开放平台已经上传你的资料后,注册平台会给你账号,只要你用自己的账号登录,然后在你的资料里看有没有联系方式,如果有的话,就说明你。 查看全部
文章实时采集(文章实时采集如何上架文章吗?知道如何批量采集?)
文章实时采集现在在自媒体界,提起采集,已经是老生常谈的工作了,不管是标题党,还是软文广告,无论是视频,还是音频,以及文字内容,都有许多公众号发出来。包括头条号,企鹅号,大鱼号,网易号,都会发出来,我们只要顺手采集,发到自己的公众号即可。于是有很多的文章标题党都写采集标题软文,声称自己抓取热点,加引流到自己的号上。
有的直接是文章里的内容转发上去,还有的采集教程或者采集资源,在某个微信群里分享,变成了教程。这些是极少数,还是得非常小心,看你采集的信息有没有一些敏感性,你了解清楚对方是个什么目的不,你采集的内容有没有违规的成分,是不是非法,是不是诈骗。今天就给大家分享,采集一些开放平台,如:今日头条,微信公众号,还有新浪博客上面的内容,可以进行批量采集。
知道如何上架文章吗?1,自己上架一个公众号的内容,并且内容排版标题一致,在微信公众号写好原创,然后在文章配图点一下重点就ok了。2,找到可采集的信息,如:头条,微博,等。并导入到你的公众号和开放平台的文章中去。把配图删除掉,可以去除任何连接。3,把链接去掉。如果文章连接删掉,这样可以批量采集,批量改内容名称,发布即可。
4,发布的时候如何不让你的粉丝看到,因为这些内容是被不法分子注册过的,可以发布的时候,编写一个声明,该内容不允许任何人阅读。这样其他人就可以转发。无非就是利用读者信任问题。你不能保证文章全部没有问题,因为已经注册过的内容,肯定有内容,本身已经违规,一样要看违规程度。你自己加工的文章,不能保证一定是对的,如果有,你可以提交给国家版权局去测试。
5,只要你是个好人,开放平台支持你的采集,如果你的文章质量比较差,文章数量还比较多,甚至可以建群,每天批量采集,我们发布的文章是可以提供免费清洗服务的。如何进行检测呢?你可以注册一个公众号,然后新建账号,你可以用自己的身份证账号进行验证,验证通过后,只需要输入进去,就可以注册一个文章采集链接。也可以一个新号,进去后台,通过后台的黄色按钮,第一次登录后台,输入你的身份证账号和密码,获取个人信息,通过后可以给你正常检测的链接。
然后是登录你的账号,这个时候才可以正常检测的。我一般推荐用第一个方法,第二个不推荐。就是因为这个,并不是每个人都可以注册新号去验证,可能会导致你的帐号注册比较困难。所以如果你用开放平台已经上传你的资料后,注册平台会给你账号,只要你用自己的账号登录,然后在你的资料里看有没有联系方式,如果有的话,就说明你。
文章实时采集( 147SEO2021-11-25关于CMS采集插件,小编有话说! )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 170 次浏览 • 2021-11-26 11:00
147SEO2021-11-25关于CMS采集插件,小编有话说!
)
关于采集插件,小编有话要说!采集 文章的作用是什么
147SEO2021-11-25
<p>关于cms采集插件,小编有话要说!很多采集插件都是为某个cms制作的,对于多个cms网站的SEO站长来说非常不方便。大多数SEO站长使用市场上常见的cms来制作网站。我在网上看到了一些关于cms的采集插件。很多都是需要付费的,或者采集功能单一,不注重功能。可能还有很多站长不知道采集插件是什么,采集插件的作用是什么。cms采集插件可以作为采集器到采集网站需要文章,可以节省制作 查看全部
文章实时采集(就是数据更新日志的获取,就是debezium插件模式详解(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 285 次浏览 • 2021-11-23 17:23
一、前言
随着业务的发展,之前的离线批量计算方式,延迟时间长,无法满足需求。随着flink等实时计算工具的出现,实时采集也成为大数据工作中非常重要的一部分。.
如今企业的数据来源大致分为两类:存储在各种关系数据库中的业务数据,网站或APP生成的用户行为日志数据
日志数据已经可以通过flume、kafka等工具实现实时,但是关系型数据库的同步还是基于批处理。
当关系型数据库的表数据达到一定程度时,批量同步时间过长,增量同步无法解决实时性要求
mysql可以通过binlog进行实时同步,技术比较成熟,但是不能解决SQLserver、Oracle、postgresql等数据库的问题。
即使有kafka这样的流数据分发订阅平台,flink这样的实时计算平台,redis这样的高效读写数据库,如果实时采集问题无法解决,那么就无法实现完整的实时链接。
好在国外有一个开源工具,可以实现对市面上各种常用数据库的数据更新日志的获取。它是 debezium。
插件模式
二、简介
Debezium 是一组分布式服务,用于捕获数据库中的更改,以便您的应用程序可以查看这些更改并对其做出响应。Debezium 在更改事件流中记录每个数据库表中的所有行级更改。应用程序只需要读取这些流就可以按照更改事件发生的顺序查看更改事件。
Debezium有两种运行方式,一种在kafka connect中作为插件继承,另一种作为独立服务运行(孵化)
服务器模式
今天我们要介绍的是插件模式。
三、部署
插件模式首先要求集群上已经安装了zookeeper和kafka。Kafka 可以连接到上游数据库。这里我使用flink消费kafka中的日志,并实时写入mysql。
所以还需要部署flink集群和mysql数据库
以上都具备后,就可以开始部署debezium了
1.下载安装包
#以mysql为例,下载debezium-connector-mysql-1.4.2.Final-plugin.tar.gz
wget https://repo1.maven.org/maven2 ... ar.gz
在kafka安装文件夹中创建connectors文件夹,将下载的debezium插件解压到connectors
2.创建话题
创建 kafka connect 需要的三个主题:connect-offsets、connect-configs、connect-status
3.编写kafka连接配置文件
创建 connect-distributed.properties 并分发到所有节点
#kafka-connect配置文件
# kafka集群地址
bootstrap.servers=ip1:9092,ip2:9092,ip3:9092
# Connector集群的名称,同一集群内的Connector需要保持此group.id一致
group.id=connect-cluster
# 存储到kafka的数据格式
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=false
value.converter.schemas.enable=false
# 内部转换器的格式,针对offsets、config和status,一般不需要修改
internal.key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.key.converter.schemas.enable=false
internal.value.converter.schemas.enable=false
# 用于保存offsets的topic,应该有多个partitions,并且拥有副本(replication)
# Kafka Connect会自动创建这个topic,但是你可以根据需要自行创建
offset.storage.topic=connect-offsets
offset.storage.replication.factor=2
offset.storage.partitions=3
# 保存connector和task的配置,应该只有1个partition,并且有多个副本
config.storage.topic=connect-configs
config.storage.replication.factor=2
# 用于保存状态,可以拥有多个partition和replication
status.storage.topic=connect-status
status.storage.replication.factor=2
status.storage.partitions=3
# Flush much faster than normal, which is useful for testing/debugging
offset.flush.interval.ms=10000
# RESET主机名,默认为本机
#rest.host.name=
# REST端口号
rest.port=18083
# The Hostname & Port that will be given out to other workers to connect to i.e. URLs that are routable from other servers.
#rest.advertised.host.name=
#rest.advertised.port=
# 保存connectors的路径
#plugin.path=/usr/local/share/java,/usr/local/share/kafka/plugins,/opt/connectors,
plugin.path=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/kafka/connectors
4.启动kafka-connect
注意:必须执行所有节点
cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/kafka
bin/connect-distributed.sh -daemon config/connect-distributed.properties
###jps 可看到 ConnectDistributed 进程
5.通过POST URL提交连接请求
多个表名用逗号分隔,格式为db.table,参数中指定的topic为元数据topic,真正的topic名由server_name.db_name.table_name组成
POST:http://ip:18083/connectors
Headers:Content-Type: application/json
Body:{
"name" : "debezium-mysql",
"config":{
"connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
"database.hostname": "host",
"database.port": "3306",
"database.user": "username",
"database.password": "password",
"database.server.id" :"1739",
"database.server.name": "mysql",
"database.history.kafka.bootstrap.servers": "ip1:9092,ip2:9092,ip3:9092",
"database.history.kafka.topic": "mysql.test",
"database.whitelist": "test",
"table.whitelist":"test.test_table2",
"include.schema.changes" : "true" ,
"mode" : "incrementing",
"incrementing.column.name" : "id",
"database.history.skip.unparseable.ddl" : "true"
}
}
提交完成后,使用GET:18083/connectors获取连接器信息
由于debezium没有构建topic的逻辑,所以Kafka需要开启自动生成topic的配置
检查kafka是否生成了对应的topic,上位源表的内容,如果topic中有对应的change log记录,则任务配置成功
有很多方法可以消费来自 Kafka 的数据。 查看全部
文章实时采集(就是数据更新日志的获取,就是debezium插件模式详解(组图))
一、前言
随着业务的发展,之前的离线批量计算方式,延迟时间长,无法满足需求。随着flink等实时计算工具的出现,实时采集也成为大数据工作中非常重要的一部分。.
如今企业的数据来源大致分为两类:存储在各种关系数据库中的业务数据,网站或APP生成的用户行为日志数据
日志数据已经可以通过flume、kafka等工具实现实时,但是关系型数据库的同步还是基于批处理。
当关系型数据库的表数据达到一定程度时,批量同步时间过长,增量同步无法解决实时性要求
mysql可以通过binlog进行实时同步,技术比较成熟,但是不能解决SQLserver、Oracle、postgresql等数据库的问题。
即使有kafka这样的流数据分发订阅平台,flink这样的实时计算平台,redis这样的高效读写数据库,如果实时采集问题无法解决,那么就无法实现完整的实时链接。
好在国外有一个开源工具,可以实现对市面上各种常用数据库的数据更新日志的获取。它是 debezium。

插件模式
二、简介
Debezium 是一组分布式服务,用于捕获数据库中的更改,以便您的应用程序可以查看这些更改并对其做出响应。Debezium 在更改事件流中记录每个数据库表中的所有行级更改。应用程序只需要读取这些流就可以按照更改事件发生的顺序查看更改事件。
Debezium有两种运行方式,一种在kafka connect中作为插件继承,另一种作为独立服务运行(孵化)

服务器模式
今天我们要介绍的是插件模式。
三、部署
插件模式首先要求集群上已经安装了zookeeper和kafka。Kafka 可以连接到上游数据库。这里我使用flink消费kafka中的日志,并实时写入mysql。
所以还需要部署flink集群和mysql数据库
以上都具备后,就可以开始部署debezium了
1.下载安装包
#以mysql为例,下载debezium-connector-mysql-1.4.2.Final-plugin.tar.gz
wget https://repo1.maven.org/maven2 ... ar.gz
在kafka安装文件夹中创建connectors文件夹,将下载的debezium插件解压到connectors
2.创建话题
创建 kafka connect 需要的三个主题:connect-offsets、connect-configs、connect-status
3.编写kafka连接配置文件
创建 connect-distributed.properties 并分发到所有节点
#kafka-connect配置文件
# kafka集群地址
bootstrap.servers=ip1:9092,ip2:9092,ip3:9092
# Connector集群的名称,同一集群内的Connector需要保持此group.id一致
group.id=connect-cluster
# 存储到kafka的数据格式
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=false
value.converter.schemas.enable=false
# 内部转换器的格式,针对offsets、config和status,一般不需要修改
internal.key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.key.converter.schemas.enable=false
internal.value.converter.schemas.enable=false
# 用于保存offsets的topic,应该有多个partitions,并且拥有副本(replication)
# Kafka Connect会自动创建这个topic,但是你可以根据需要自行创建
offset.storage.topic=connect-offsets
offset.storage.replication.factor=2
offset.storage.partitions=3
# 保存connector和task的配置,应该只有1个partition,并且有多个副本
config.storage.topic=connect-configs
config.storage.replication.factor=2
# 用于保存状态,可以拥有多个partition和replication
status.storage.topic=connect-status
status.storage.replication.factor=2
status.storage.partitions=3
# Flush much faster than normal, which is useful for testing/debugging
offset.flush.interval.ms=10000
# RESET主机名,默认为本机
#rest.host.name=
# REST端口号
rest.port=18083
# The Hostname & Port that will be given out to other workers to connect to i.e. URLs that are routable from other servers.
#rest.advertised.host.name=
#rest.advertised.port=
# 保存connectors的路径
#plugin.path=/usr/local/share/java,/usr/local/share/kafka/plugins,/opt/connectors,
plugin.path=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/kafka/connectors
4.启动kafka-connect
注意:必须执行所有节点
cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/kafka
bin/connect-distributed.sh -daemon config/connect-distributed.properties
###jps 可看到 ConnectDistributed 进程
5.通过POST URL提交连接请求
多个表名用逗号分隔,格式为db.table,参数中指定的topic为元数据topic,真正的topic名由server_name.db_name.table_name组成
POST:http://ip:18083/connectors
Headers:Content-Type: application/json
Body:{
"name" : "debezium-mysql",
"config":{
"connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
"database.hostname": "host",
"database.port": "3306",
"database.user": "username",
"database.password": "password",
"database.server.id" :"1739",
"database.server.name": "mysql",
"database.history.kafka.bootstrap.servers": "ip1:9092,ip2:9092,ip3:9092",
"database.history.kafka.topic": "mysql.test",
"database.whitelist": "test",
"table.whitelist":"test.test_table2",
"include.schema.changes" : "true" ,
"mode" : "incrementing",
"incrementing.column.name" : "id",
"database.history.skip.unparseable.ddl" : "true"
}
}
提交完成后,使用GET:18083/connectors获取连接器信息
由于debezium没有构建topic的逻辑,所以Kafka需要开启自动生成topic的配置
检查kafka是否生成了对应的topic,上位源表的内容,如果topic中有对应的change log记录,则任务配置成功
有很多方法可以消费来自 Kafka 的数据。
文章实时采集(数据技术篇——实时技术5.1简介流计算(下))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 178 次浏览 • 2021-11-21 07:08
五、数据技术篇-实时技术
5.1 简介
流计算,业务希望第一时间拿到处理后的数据,实时监控状态,做出运营决策,引导业务往好的方向发展。
特征:
效率高,延迟可达到毫秒级常驻任务。流式任务数据属于常驻进程任务,启动后会一直运行(数据源无界)。高性能要求,高吞吐低时延,性能有待优化 应用限制,无法替代离线处理(计算成本高),数据是流式处理,在context上下文中,到达时间的不确定性导致一定的实时和离线处理结果的区别
根据数据的时延,有3种时效
5.2 流技术架构@
5.2.1 个数据采集
数据从日志服务器采集到数据中间件供下游实时订阅使用
及时性和吞吐量是数据处理的矛盾
数据类型采集:
如何对数据执行采集(按批次):
消息系统是数据库变更节点的上游,特点是:低延迟和有限的吞吐量。有些业务不通过消息系统更新数据库,所以从消息系统获取的数据是不完整的,但是从数据库变更日志中获取的数据必须是完整的。
5.2.2 数据处理
提供流计算引擎,将其拉入流计算系统的任务中进行处理。实时应用的拓扑结构是一个有向无环图
任务计算往往是多线程的,会根据业务主键分桶处理,数据在内存中(需要定时处理,可以根据LRU清理)。封装了一层SQL语义,降低了门槛。以下是一些经典问题:
1. 去重指标:
在计算重复数据删除时,必须保存重复数据删除的详细数据,这会导致内存消耗过多。这里有两种情况:
精确去重,明细数据必须保存,可以通过数据倾斜来处理,一个节点的压力分到多个节点上。
模糊去重,精度要求不高的情况,相关算法去重。
去重算法:
布隆过滤器。位数组算法的应用不保存实际的明细数据,只保存明细数据对应的哈希表的标记位。适用于:统计维度值较多的情况,如全网各种业务的UV数据统计。可以在各个维度之间共享。基础估计。Hash 还用于根据数据分散程度估计现有数据集的边界,从而获得近似的总去重值。适用于:统计维度值很厚的情况,比如整个市场的UV数据。它不能在各个维度之间共享。
2. 数据倾斜:
当单个节点的数据量比较大时,就会遇到性能瓶颈。数据需要分桶。
重复数据删除指标分为桶。通过对bucket中的去重值进行hash,将相同的值放到同一个bucket中进行去重,然后将每个bucket中的值相加。利用 CPU 和内存资源按非重复数据删除指标划分桶。随机分配到每个bucket,每个bucket汇总,使用每个bucket的CPU容量
3. 交易处理:
实时计算中的分布式处理,系统不稳定,如何实现精确的数据处理
5.2.3 数据存储
数据实时处理(聚合、清洗)并写入在线存储系统。写操作为增量操作,源源不断
存储的三种类型的数据:
实时任务使用的数据库特点:
表名设计:汇总层标识+数据字段+主维度+时间维度(主维度相同的所有数据在一张物理表中)
rowkey设计:MD5+主维度+维度标识+子维度1+时间维度+子维度2(MD5对数据进行hash,平衡服务器负载)
5.2.4 数据服务
设置统一的数据服务层获取结果
优势:
5.3 流式数据模型5.3.1 数据分层
ODS层
属于运营数据层,业务系统直接返回的最原创数据采集,粒度最细。实时和离线在源头统一(好处:同一条数据处理的指标口径基本一致,便于比较)。如:原创订单变更记录数据,订单强度变化过程,一个订单有多条记录。
DWD层
根据业务流程中建模的实时事实细节,将没有上下文的记录返回离线系统,最大程度保证ODS和DWD层实时离线的一致性。如:订单的付款时间表,用户访问日志时间表。订单强度支付记录,一个订单只有一条记录。
DWS层
计算各个维度的汇总指标。如果维度对所有垂直业务线通用,则将其放置在实时通用汇总层中。比如一个电商数据(卖家实力)几个维度的汇总表。卖家的实时交易金额,每个卖家一个记录。
ADS层
对于不同的统计维度值数据,我们的销售人员会关注它。外卖区实时交易金额
DIM层
基本来源于离线维度表层(ODS离线处理),提取到实时应用。如产品维度表、卖家维度表等。 订单项目类别与行业对应表。
5.3.2 多码流关联
在流计算中,需要将两个实时流与主键关联起来,才能得到对应的表。
关键点:需要互相等待,双方到达后才能成功关联。
难点:数据到达是一个增量过程,数据到达时间不确定、无序,需要涉及中间状态的保存和恢复。
当A表和B表实时关联ID时,无法知道表的到达顺序。因此,当两个数据流中的每个新数据到达时,都必须在另一个表中进行搜索。如果匹配,则拼接成一条记录输出到下游;如果无法匹配,则需要将其存储在内存或外部存储器中,直到表 B 中的记录也到达。每次都在对方表的当前全量数据中查找。可以根据关联的主键在bucket中进行处理
5.3.3维表使用@
实时计算时,相关维表会使用当前实时数据(T)关联T-2的维表数据
你为什么这样做?
数据无法及时准备。在零点,实时数据必须与维表相关联,T-1的维表数据不能在零点立即准备好,无法准确获取最新的全量数据。所有最新数据=T-1数据+当天变化。当天实时数据无序,时间不确定。数据的混乱。比如10点的业务数据与维表关联成功,获取维表的字段信息(只能说是获取到10点的最新状态数据,而不知道会不会变)
有两种类型的维度表
满载。数据量小,每天上万条记录,分类维表增量加载。无法全部加载,增量搜索和LRU过期形式,热点数据存储在内存中5.4大推广挑战5.4.1大推广特性毫秒延迟峰值明显(高吞吐量)保证(需要多链路冗余、快速切换、对业务方透明)公关特性(主键过滤、精确去重、统一口径一) 5.4.2大促保证@
实时任务优化
独占资源和共享资源的策略(一台机器长时间需要从共享资源池中抓取资源,考虑分配更多的独占资源)合理选择缓存机制,减少库的读写次数,合并计算单元,并降级拓扑级别。(每个节点的数据传输都必须进行序列化和反序列化,在级别深度上性能较差) 内存对象共享,避免字符串复制 高吞吐量和低延迟平均
数据链路保证
多链路建设、多机房容灾、异地容灾、链路切换推送
压力测试
数据压力测量:将实时操作的订阅数据点调整到几小时或几天前,以模拟蓄洪压力测量。
产品压测:自压测试优化服务器性能(所有手机读取操作的URL,QPS:500次/秒压测);前端页面稳定性测试(8-24小时,提高前端页面稳定性) 查看全部
文章实时采集(数据技术篇——实时技术5.1简介流计算(下))
五、数据技术篇-实时技术
5.1 简介
流计算,业务希望第一时间拿到处理后的数据,实时监控状态,做出运营决策,引导业务往好的方向发展。
特征:
效率高,延迟可达到毫秒级常驻任务。流式任务数据属于常驻进程任务,启动后会一直运行(数据源无界)。高性能要求,高吞吐低时延,性能有待优化 应用限制,无法替代离线处理(计算成本高),数据是流式处理,在context上下文中,到达时间的不确定性导致一定的实时和离线处理结果的区别
根据数据的时延,有3种时效
5.2 流技术架构@

5.2.1 个数据采集
数据从日志服务器采集到数据中间件供下游实时订阅使用
及时性和吞吐量是数据处理的矛盾
数据类型采集:
如何对数据执行采集(按批次):
消息系统是数据库变更节点的上游,特点是:低延迟和有限的吞吐量。有些业务不通过消息系统更新数据库,所以从消息系统获取的数据是不完整的,但是从数据库变更日志中获取的数据必须是完整的。
5.2.2 数据处理
提供流计算引擎,将其拉入流计算系统的任务中进行处理。实时应用的拓扑结构是一个有向无环图
任务计算往往是多线程的,会根据业务主键分桶处理,数据在内存中(需要定时处理,可以根据LRU清理)。封装了一层SQL语义,降低了门槛。以下是一些经典问题:
1. 去重指标:
在计算重复数据删除时,必须保存重复数据删除的详细数据,这会导致内存消耗过多。这里有两种情况:
精确去重,明细数据必须保存,可以通过数据倾斜来处理,一个节点的压力分到多个节点上。
模糊去重,精度要求不高的情况,相关算法去重。
去重算法:
布隆过滤器。位数组算法的应用不保存实际的明细数据,只保存明细数据对应的哈希表的标记位。适用于:统计维度值较多的情况,如全网各种业务的UV数据统计。可以在各个维度之间共享。基础估计。Hash 还用于根据数据分散程度估计现有数据集的边界,从而获得近似的总去重值。适用于:统计维度值很厚的情况,比如整个市场的UV数据。它不能在各个维度之间共享。
2. 数据倾斜:
当单个节点的数据量比较大时,就会遇到性能瓶颈。数据需要分桶。
重复数据删除指标分为桶。通过对bucket中的去重值进行hash,将相同的值放到同一个bucket中进行去重,然后将每个bucket中的值相加。利用 CPU 和内存资源按非重复数据删除指标划分桶。随机分配到每个bucket,每个bucket汇总,使用每个bucket的CPU容量
3. 交易处理:
实时计算中的分布式处理,系统不稳定,如何实现精确的数据处理
5.2.3 数据存储
数据实时处理(聚合、清洗)并写入在线存储系统。写操作为增量操作,源源不断
存储的三种类型的数据:
实时任务使用的数据库特点:
表名设计:汇总层标识+数据字段+主维度+时间维度(主维度相同的所有数据在一张物理表中)
rowkey设计:MD5+主维度+维度标识+子维度1+时间维度+子维度2(MD5对数据进行hash,平衡服务器负载)
5.2.4 数据服务
设置统一的数据服务层获取结果
优势:
5.3 流式数据模型5.3.1 数据分层
ODS层
属于运营数据层,业务系统直接返回的最原创数据采集,粒度最细。实时和离线在源头统一(好处:同一条数据处理的指标口径基本一致,便于比较)。如:原创订单变更记录数据,订单强度变化过程,一个订单有多条记录。
DWD层
根据业务流程中建模的实时事实细节,将没有上下文的记录返回离线系统,最大程度保证ODS和DWD层实时离线的一致性。如:订单的付款时间表,用户访问日志时间表。订单强度支付记录,一个订单只有一条记录。
DWS层
计算各个维度的汇总指标。如果维度对所有垂直业务线通用,则将其放置在实时通用汇总层中。比如一个电商数据(卖家实力)几个维度的汇总表。卖家的实时交易金额,每个卖家一个记录。
ADS层
对于不同的统计维度值数据,我们的销售人员会关注它。外卖区实时交易金额
DIM层
基本来源于离线维度表层(ODS离线处理),提取到实时应用。如产品维度表、卖家维度表等。 订单项目类别与行业对应表。
5.3.2 多码流关联
在流计算中,需要将两个实时流与主键关联起来,才能得到对应的表。
关键点:需要互相等待,双方到达后才能成功关联。
难点:数据到达是一个增量过程,数据到达时间不确定、无序,需要涉及中间状态的保存和恢复。
当A表和B表实时关联ID时,无法知道表的到达顺序。因此,当两个数据流中的每个新数据到达时,都必须在另一个表中进行搜索。如果匹配,则拼接成一条记录输出到下游;如果无法匹配,则需要将其存储在内存或外部存储器中,直到表 B 中的记录也到达。每次都在对方表的当前全量数据中查找。可以根据关联的主键在bucket中进行处理
5.3.3维表使用@
实时计算时,相关维表会使用当前实时数据(T)关联T-2的维表数据
你为什么这样做?
数据无法及时准备。在零点,实时数据必须与维表相关联,T-1的维表数据不能在零点立即准备好,无法准确获取最新的全量数据。所有最新数据=T-1数据+当天变化。当天实时数据无序,时间不确定。数据的混乱。比如10点的业务数据与维表关联成功,获取维表的字段信息(只能说是获取到10点的最新状态数据,而不知道会不会变)
有两种类型的维度表
满载。数据量小,每天上万条记录,分类维表增量加载。无法全部加载,增量搜索和LRU过期形式,热点数据存储在内存中5.4大推广挑战5.4.1大推广特性毫秒延迟峰值明显(高吞吐量)保证(需要多链路冗余、快速切换、对业务方透明)公关特性(主键过滤、精确去重、统一口径一) 5.4.2大促保证@
实时任务优化
独占资源和共享资源的策略(一台机器长时间需要从共享资源池中抓取资源,考虑分配更多的独占资源)合理选择缓存机制,减少库的读写次数,合并计算单元,并降级拓扑级别。(每个节点的数据传输都必须进行序列化和反序列化,在级别深度上性能较差) 内存对象共享,避免字符串复制 高吞吐量和低延迟平均
数据链路保证
多链路建设、多机房容灾、异地容灾、链路切换推送
压力测试
数据压力测量:将实时操作的订阅数据点调整到几小时或几天前,以模拟蓄洪压力测量。
产品压测:自压测试优化服务器性能(所有手机读取操作的URL,QPS:500次/秒压测);前端页面稳定性测试(8-24小时,提高前端页面稳定性)
文章实时采集(文章实时采集和对采集点的编码处理(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2021-11-20 13:14
文章实时采集和对采集点的编码处理我们通常先需要对采集的数据进行预处理,比如说提取“特征”,然后才能进行文本识别。最常见的文本特征就是词的embedding向量了,词向量对训练,特征取值可以是词袋模型embedding向量,我们可以通过学习词汇向量的一个新维度——词维度(wordembeddingc维度),然后让这个维度来决定词代表词汇的对应关系。
和英文不同,中文里面词之间的关系并不是一一对应的,因此最常见的文本特征的方法就是基于多层神经网络的匹配,即词代表的词向量向量和该词的词语概率成正比,这样可以在以词对应为基础的一个词向量中获得不重复的词语。另外还有一些方法,就是我们大多数都知道的词典关键词,通过bagofwords(bow)模型来获得词对应的词向量向量。
但是一些开源工具当中并没有词典关键词的内容,那怎么办呢?现在也出现了词粒度上的词向量,说明词粒度上的词向量也可以在某些情况下直接用词袋模型提取对应关系。比如这里把“code”和“candidate”可以视为两个单词,词粒度上可以直接提取对应关系。那怎么同时获得词粒度上和词概率成正比的词向量呢?这个很简单,即训练词粒度上的嵌入向量。
但有些情况下比如说词语已经完整结束的情况下,再复杂的嵌入也不能弥补词粒度上词向量不足这个缺点。于是有人提出了词嵌入(wordembedding)的概念。但是有些词嵌入会带有一些重叠字,比如说“class”。实际上假设我们这里提取一个词向量对应的这个词的概率为一个分布,我们需要考虑两个集合的距离是不是要越小越好,但是同时我们需要考虑两个集合的词向量向量加在一起是不是越小越好。
如果这两个集合的距离太小了,就表示两个集合的差距不是越大越好,这个时候可以加上隐层就像高斯分布那样,使得这个两个集合距离越小越好。其实这些距离方法理论上都可以找到对应的计算方法,但是我们也可以采用参数化的距离方法,即一个参数把词向量好好计算一遍,然后记住,进而规模扩大很多倍的时候就可以直接用正则项进行约束,这样可以降低模型的复杂度。
从高斯分布到词粒度上的词向量实际上能提取到的词向量维度并不是最重要的,重要的是我们能提取到什么样的词向量。目前我们看到的词向量大多是基于词序的相似度计算,在词序上做的词向量会更符合我们的直觉。我们都知道词袋模型embedding包含了向量维度与词向量维度之间的倍数关系,如果能找到一个条件:1、这个词向量的维度是维空间中每一维embedding向量的维度乘以n;2、词向量的和也是维空间中词的维度乘以n,这就实现了一个基于词向量的。 查看全部
文章实时采集(文章实时采集和对采集点的编码处理(图))
文章实时采集和对采集点的编码处理我们通常先需要对采集的数据进行预处理,比如说提取“特征”,然后才能进行文本识别。最常见的文本特征就是词的embedding向量了,词向量对训练,特征取值可以是词袋模型embedding向量,我们可以通过学习词汇向量的一个新维度——词维度(wordembeddingc维度),然后让这个维度来决定词代表词汇的对应关系。
和英文不同,中文里面词之间的关系并不是一一对应的,因此最常见的文本特征的方法就是基于多层神经网络的匹配,即词代表的词向量向量和该词的词语概率成正比,这样可以在以词对应为基础的一个词向量中获得不重复的词语。另外还有一些方法,就是我们大多数都知道的词典关键词,通过bagofwords(bow)模型来获得词对应的词向量向量。
但是一些开源工具当中并没有词典关键词的内容,那怎么办呢?现在也出现了词粒度上的词向量,说明词粒度上的词向量也可以在某些情况下直接用词袋模型提取对应关系。比如这里把“code”和“candidate”可以视为两个单词,词粒度上可以直接提取对应关系。那怎么同时获得词粒度上和词概率成正比的词向量呢?这个很简单,即训练词粒度上的嵌入向量。
但有些情况下比如说词语已经完整结束的情况下,再复杂的嵌入也不能弥补词粒度上词向量不足这个缺点。于是有人提出了词嵌入(wordembedding)的概念。但是有些词嵌入会带有一些重叠字,比如说“class”。实际上假设我们这里提取一个词向量对应的这个词的概率为一个分布,我们需要考虑两个集合的距离是不是要越小越好,但是同时我们需要考虑两个集合的词向量向量加在一起是不是越小越好。
如果这两个集合的距离太小了,就表示两个集合的差距不是越大越好,这个时候可以加上隐层就像高斯分布那样,使得这个两个集合距离越小越好。其实这些距离方法理论上都可以找到对应的计算方法,但是我们也可以采用参数化的距离方法,即一个参数把词向量好好计算一遍,然后记住,进而规模扩大很多倍的时候就可以直接用正则项进行约束,这样可以降低模型的复杂度。
从高斯分布到词粒度上的词向量实际上能提取到的词向量维度并不是最重要的,重要的是我们能提取到什么样的词向量。目前我们看到的词向量大多是基于词序的相似度计算,在词序上做的词向量会更符合我们的直觉。我们都知道词袋模型embedding包含了向量维度与词向量维度之间的倍数关系,如果能找到一个条件:1、这个词向量的维度是维空间中每一维embedding向量的维度乘以n;2、词向量的和也是维空间中词的维度乘以n,这就实现了一个基于词向量的。
文章实时采集(具体内容如下新接到一个实时获取摄像头当前照片的详细介绍)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 135 次浏览 • 2021-11-18 13:07
本文文章主要为大家介绍iOS中摄像头的实时采集图像。文章中的示例代码很详细,有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以参考一下。
本文示例分享了iOS中摄像头实时采集图像的具体代码,供大家参考。具体内容如下
接收到新的实时获取相机当前照片的请求,需要在设定的时间内使相机保持开机状态,可以实时回调当前图片数据信息;
这次结合了 AVCaptureDevice、AVCaptureSession、AVCaptureVideoPreviewLayer 和 UIView、UIImageView 和 UIImage;
GitHub
具体实现代码如下:
#import #import #import #import NS_ASSUME_NONNULL_BEGIN @interface YHCameraView : UIView @property (nonatomic, weak) UIImageView *cameraImageView; @property (strong, nonatomic) AVCaptureDevice* device; @property (strong, nonatomic) AVCaptureSession* captureSession; @property (strong, nonatomic) AVCaptureVideoPreviewLayer* previewLayer; @property (strong, nonatomic) UIImage* cameraImage; @end NS_ASSUME_NONNULL_END
#import "YHCameraView.h" @implementation YHCameraView - (instancetype)initWithFrame:(CGRect)frame { if (self = [super initWithFrame:frame]) { self.backgroundColor = [UIColor lightGrayColor]; [self createUI]; } return self; } /* // Only override drawRect: if you perform custom drawing. // An empty implementation adversely affects performance during animation. - (void)drawRect:(CGRect)rect { // Drawing code } */ - (void)createUI { NSArray* devices = [AVCaptureDevice devicesWithMediaType:AVMediaTypeVideo]; for(AVCaptureDevice *device in devices) { if([device position] == AVCaptureDevicePositionFront) // 前置摄像头 self.device = device; } AVCaptureDeviceInput* input = [AVCaptureDeviceInput deviceInputWithDevice:self.device error:nil]; AVCaptureVideoDataOutput* output = [[AVCaptureVideoDataOutput alloc] init]; output.alwaysDiscardsLateVideoFrames = YES; dispatch_queue_t queue; queue = dispatch_queue_create("cameraQueue", NULL); [output setSampleBufferDelegate:self queue:queue]; NSString* key = (NSString *) kCVPixelBufferPixelFormatTypeKey; NSNumber* value = [NSNumber numberWithUnsignedInt:kCVPixelFormatType_32BGRA]; NSDictionary* videoSettings = [NSDictionary dictionaryWithObject:value forKey:key]; [output setVideoSettings:videoSettings]; self.captureSession = [[AVCaptureSession alloc] init]; [self.captureSession addInput:input]; [self.captureSession addOutput:output]; [self.captureSession setSessionPreset:AVCaptureSessionPresetPhoto]; self.previewLayer = [AVCaptureVideoPreviewLayer layerWithSession:self.captureSession]; self.previewLayer.videoGravity = AVLayerVideoGravityResizeAspectFill; // CHECK FOR YOUR APP NSInteger screenWidth = self.frame.size.width; NSInteger screenHeitht = self.frame.size.height; self.previewLayer.frame = self.bounds; self.previewLayer.orientation = AVCaptureVideoOrientationPortrait; // CHECK FOR YOUR APP // [self.layer insertSublayer:self.previewLayer atIndex:0]; // Comment-out to hide preview layer [self.captureSession startRunning]; } - (void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)captureOutput didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer fromConnection:(AVCaptureConnection *)connection { CVImageBufferRef imageBuffer = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer); CVPixelBufferLockBaseAddress(imageBuffer, 0); uint8_t *baseAddress = (uint8_t *)CVPixelBufferGetBaseAddress(imageBuffer); size_t bytesPerRow = CVPixelBufferGetBytesPerRow(imageBuffer); size_t width = CVPixelBufferGetWidth(imageBuffer); size_t height = CVPixelBufferGetHeight(imageBuffer); CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB(); CGContextRef newContext = CGBitmapContextCreate(baseAddress, width, height, 8, bytesPerRow, colorSpace, kCGBitmapByteOrder32Little | kCGImageAlphaPremultipliedFirst); CGImageRef newImage = CGBitmapContextCreateImage(newContext); CGContextRelease(newContext); CGColorSpaceRelease(colorSpace); self.cameraImage = [UIImage imageWithCGImage:newImage scale:1.0f orientation:UIImageOrientationLeftMirrored]; // UIImageOrientationDownMirrored self.cameraImageView.image = [UIImage imageWithCGImage:newImage scale:1.0f orientation:UIImageOrientationLeftMirrored]; CGImageRelease(newImage); CVPixelBufferUnlockBaseAddress(imageBuffer, 0); } @end
实例化之后,可以在需要的时候直接获取其cameraView的cameraImage;
#pragma mark - 快照采集 /// 快照采集 - (YHCameraView *)cameraView { if (!_cameraView) { YHCameraView *view = [[YHCameraView alloc] init]; view.frame = CGRectMake(1, 1, 1, 1); view.cameraImageView.image = view.cameraImage; _cameraView = view; } return _cameraView; } NSString *strImg = [YHCameraManager imageBase64EncodedWithImage:self.cameraView.cameraImage AndImageType:@"JPEG"]; // 获取照片信息
/** 图片转 Base64 @param img 原图片 @param type 图片类型(PNG 或 JPEG) @return 处理结果 */ + (NSString *)imageBase64EncodedWithImage:(UIImage *)img AndImageType:(NSString *)type { NSString *callBack = nil; if ([img isKindOfClass:[UIImage class]]) { NSData *data = [NSData data]; if ([type isEqualToString:@"PNG"]) { data = UIImagePNGRepresentation(img); } else { data = UIImageJPEGRepresentation(img, 1.0f); } NSString *encodedImgStr = [data base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding64CharacterLineLength]; NSLog(@"YHCameraManager\nencodedImgStr: %@", encodedImgStr); return encodedImgStr; } else { return callBack; } }
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文章实时采集(具体内容如下新接到一个实时获取摄像头当前照片的详细介绍)
本文文章主要为大家介绍iOS中摄像头的实时采集图像。文章中的示例代码很详细,有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以参考一下。
本文示例分享了iOS中摄像头实时采集图像的具体代码,供大家参考。具体内容如下
接收到新的实时获取相机当前照片的请求,需要在设定的时间内使相机保持开机状态,可以实时回调当前图片数据信息;
这次结合了 AVCaptureDevice、AVCaptureSession、AVCaptureVideoPreviewLayer 和 UIView、UIImageView 和 UIImage;
GitHub
具体实现代码如下:
#import #import #import #import NS_ASSUME_NONNULL_BEGIN @interface YHCameraView : UIView @property (nonatomic, weak) UIImageView *cameraImageView; @property (strong, nonatomic) AVCaptureDevice* device; @property (strong, nonatomic) AVCaptureSession* captureSession; @property (strong, nonatomic) AVCaptureVideoPreviewLayer* previewLayer; @property (strong, nonatomic) UIImage* cameraImage; @end NS_ASSUME_NONNULL_END
#import "YHCameraView.h" @implementation YHCameraView - (instancetype)initWithFrame:(CGRect)frame { if (self = [super initWithFrame:frame]) { self.backgroundColor = [UIColor lightGrayColor]; [self createUI]; } return self; } /* // Only override drawRect: if you perform custom drawing. // An empty implementation adversely affects performance during animation. - (void)drawRect:(CGRect)rect { // Drawing code } */ - (void)createUI { NSArray* devices = [AVCaptureDevice devicesWithMediaType:AVMediaTypeVideo]; for(AVCaptureDevice *device in devices) { if([device position] == AVCaptureDevicePositionFront) // 前置摄像头 self.device = device; } AVCaptureDeviceInput* input = [AVCaptureDeviceInput deviceInputWithDevice:self.device error:nil]; AVCaptureVideoDataOutput* output = [[AVCaptureVideoDataOutput alloc] init]; output.alwaysDiscardsLateVideoFrames = YES; dispatch_queue_t queue; queue = dispatch_queue_create("cameraQueue", NULL); [output setSampleBufferDelegate:self queue:queue]; NSString* key = (NSString *) kCVPixelBufferPixelFormatTypeKey; NSNumber* value = [NSNumber numberWithUnsignedInt:kCVPixelFormatType_32BGRA]; NSDictionary* videoSettings = [NSDictionary dictionaryWithObject:value forKey:key]; [output setVideoSettings:videoSettings]; self.captureSession = [[AVCaptureSession alloc] init]; [self.captureSession addInput:input]; [self.captureSession addOutput:output]; [self.captureSession setSessionPreset:AVCaptureSessionPresetPhoto]; self.previewLayer = [AVCaptureVideoPreviewLayer layerWithSession:self.captureSession]; self.previewLayer.videoGravity = AVLayerVideoGravityResizeAspectFill; // CHECK FOR YOUR APP NSInteger screenWidth = self.frame.size.width; NSInteger screenHeitht = self.frame.size.height; self.previewLayer.frame = self.bounds; self.previewLayer.orientation = AVCaptureVideoOrientationPortrait; // CHECK FOR YOUR APP // [self.layer insertSublayer:self.previewLayer atIndex:0]; // Comment-out to hide preview layer [self.captureSession startRunning]; } - (void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)captureOutput didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer fromConnection:(AVCaptureConnection *)connection { CVImageBufferRef imageBuffer = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer); CVPixelBufferLockBaseAddress(imageBuffer, 0); uint8_t *baseAddress = (uint8_t *)CVPixelBufferGetBaseAddress(imageBuffer); size_t bytesPerRow = CVPixelBufferGetBytesPerRow(imageBuffer); size_t width = CVPixelBufferGetWidth(imageBuffer); size_t height = CVPixelBufferGetHeight(imageBuffer); CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB(); CGContextRef newContext = CGBitmapContextCreate(baseAddress, width, height, 8, bytesPerRow, colorSpace, kCGBitmapByteOrder32Little | kCGImageAlphaPremultipliedFirst); CGImageRef newImage = CGBitmapContextCreateImage(newContext); CGContextRelease(newContext); CGColorSpaceRelease(colorSpace); self.cameraImage = [UIImage imageWithCGImage:newImage scale:1.0f orientation:UIImageOrientationLeftMirrored]; // UIImageOrientationDownMirrored self.cameraImageView.image = [UIImage imageWithCGImage:newImage scale:1.0f orientation:UIImageOrientationLeftMirrored]; CGImageRelease(newImage); CVPixelBufferUnlockBaseAddress(imageBuffer, 0); } @end
实例化之后,可以在需要的时候直接获取其cameraView的cameraImage;
#pragma mark - 快照采集 /// 快照采集 - (YHCameraView *)cameraView { if (!_cameraView) { YHCameraView *view = [[YHCameraView alloc] init]; view.frame = CGRectMake(1, 1, 1, 1); view.cameraImageView.image = view.cameraImage; _cameraView = view; } return _cameraView; } NSString *strImg = [YHCameraManager imageBase64EncodedWithImage:self.cameraView.cameraImage AndImageType:@"JPEG"]; // 获取照片信息
/** 图片转 Base64 @param img 原图片 @param type 图片类型(PNG 或 JPEG) @return 处理结果 */ + (NSString *)imageBase64EncodedWithImage:(UIImage *)img AndImageType:(NSString *)type { NSString *callBack = nil; if ([img isKindOfClass:[UIImage class]]) { NSData *data = [NSData data]; if ([type isEqualToString:@"PNG"]) { data = UIImagePNGRepresentation(img); } else { data = UIImageJPEGRepresentation(img, 1.0f); } NSString *encodedImgStr = [data base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding64CharacterLineLength]; NSLog(@"YHCameraManager\nencodedImgStr: %@", encodedImgStr); return encodedImgStr; } else { return callBack; } }
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文章实时采集(基于半成品渲染模型的shader试别的例子(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 137 次浏览 • 2021-11-11 22:03
文章实时采集,并上传至forbuzzrender上,作者作品:qq秀效果。后来我们接手了方案的改善,方案完善了render函数。与原项目有相同的地方就是少了shader变量。接下来我们开始重构,在老版本基础上我们重写了方案中的shader,后续再试试别的例子。
这个东西叫做半成品渲染模型,就是建模过程在base+cb上面。能实现base+cb的渲染器也就是能调包,调好了也就是给方案提供样式而已。不然的话方案根本就没法作为一个项目开源。
opengl如果没有考虑游戏应用场景的话,
调了颜色改了纹理总有个方案接受呗,做完这个项目,可以抽机会试试。
实际上是否使用这个中心贴图是反应模型是否使用这个模型设计思想,可以在源码中结合光照质量和热敏的参数来验证这个模型使用是否合理。一旦设计思想支持到硬件上,肯定得使用。
我觉得你说的是最后计算法则是的,这个是alias的过程,已知一个顶点位置和所有颜色,
具体方案应该写成serialization,当一个顶点位置发生改变时,在其不同的bin的顶点对应所对应的顶点是可以被替换的。比如控制顶点位置需要用serialization取self相似值(int64),serialization取与另一个顶点bin中相邻的顶点位置即可,这样就避免了颜色相同的pass统一存放模型文件,然后和原来的模型文件合并。 查看全部
文章实时采集(基于半成品渲染模型的shader试别的例子(图))
文章实时采集,并上传至forbuzzrender上,作者作品:qq秀效果。后来我们接手了方案的改善,方案完善了render函数。与原项目有相同的地方就是少了shader变量。接下来我们开始重构,在老版本基础上我们重写了方案中的shader,后续再试试别的例子。
这个东西叫做半成品渲染模型,就是建模过程在base+cb上面。能实现base+cb的渲染器也就是能调包,调好了也就是给方案提供样式而已。不然的话方案根本就没法作为一个项目开源。
opengl如果没有考虑游戏应用场景的话,
调了颜色改了纹理总有个方案接受呗,做完这个项目,可以抽机会试试。
实际上是否使用这个中心贴图是反应模型是否使用这个模型设计思想,可以在源码中结合光照质量和热敏的参数来验证这个模型使用是否合理。一旦设计思想支持到硬件上,肯定得使用。
我觉得你说的是最后计算法则是的,这个是alias的过程,已知一个顶点位置和所有颜色,
具体方案应该写成serialization,当一个顶点位置发生改变时,在其不同的bin的顶点对应所对应的顶点是可以被替换的。比如控制顶点位置需要用serialization取self相似值(int64),serialization取与另一个顶点bin中相邻的顶点位置即可,这样就避免了颜色相同的pass统一存放模型文件,然后和原来的模型文件合并。
文章实时采集(如何利用机器学习等算法进行车辆检索?-乐题库)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 149 次浏览 • 2021-11-09 12:00
文章实时采集地理位置,对车辆牌照或行驶证号进行标注,然后利用机器学习等算法进行车辆辨识。产品相关功能的实现基于地理位置交互,在车辆信息采集基础上实现用户在周边范围内的车辆检索。具体技术难点如下:地理位置引擎结构:1)点云和直接栅格建立图12)点云变换为栅格后对车牌进行分类进行采集:采集车牌区域边界图以及选取车牌所在栅格进行搜索确定周边车辆牌照数量。
搜索固定列和非固定列数据,以此保证数据采集的准确性。查询方法的设计(机器学习):根据车牌来检索的特征进行内容特征抽取,在栅格上采用排序方式进行检索,详细参考别人的代码。车牌检索过程:车牌检索过程比较耗时,根据搜索到的牌照数量控制采集个数。具体代码如下:。
http://
快两个月了。
看图说话了解一下。
硬说本地的话,加密狗+p2p+长连接+fiddler+github上的各种依赖,比如collection/alienbase/collection/trusted-atkins/javahub·github。相当麻烦不建议自己实现。现在有好些免费的地图数据源,走p2p。但是数据准度相对不高而且数据需要自己采集。
地图数据商,定制化生产,
不建议自己写。各个数据源难用。
第一回答给川普了 查看全部
文章实时采集(如何利用机器学习等算法进行车辆检索?-乐题库)
文章实时采集地理位置,对车辆牌照或行驶证号进行标注,然后利用机器学习等算法进行车辆辨识。产品相关功能的实现基于地理位置交互,在车辆信息采集基础上实现用户在周边范围内的车辆检索。具体技术难点如下:地理位置引擎结构:1)点云和直接栅格建立图12)点云变换为栅格后对车牌进行分类进行采集:采集车牌区域边界图以及选取车牌所在栅格进行搜索确定周边车辆牌照数量。
搜索固定列和非固定列数据,以此保证数据采集的准确性。查询方法的设计(机器学习):根据车牌来检索的特征进行内容特征抽取,在栅格上采用排序方式进行检索,详细参考别人的代码。车牌检索过程:车牌检索过程比较耗时,根据搜索到的牌照数量控制采集个数。具体代码如下:。
http://
快两个月了。
看图说话了解一下。
硬说本地的话,加密狗+p2p+长连接+fiddler+github上的各种依赖,比如collection/alienbase/collection/trusted-atkins/javahub·github。相当麻烦不建议自己实现。现在有好些免费的地图数据源,走p2p。但是数据准度相对不高而且数据需要自己采集。
地图数据商,定制化生产,
不建议自己写。各个数据源难用。
第一回答给川普了
文章实时采集(如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2021-11-07 14:10
本文介绍如何使用腾讯云大数据组件完成实时监控系统的设计与实现。通过实时采集,分析云服务器(CVM)及其App应用的CPU、内存等资源消耗数据,通过短信、电话、微信等方式实时反馈监控报警信息等,有效保证系统的稳定运行。使用基于云的Kafka、Flink、ES等组件,大大减少了开发运维人员的投入。
一、解决方案描述(一)概述
本方案结合腾讯云CKafka、流计算Oceanus(Flink)、Elasticsearch、Prometheus等,通过Filebeat实时采集系统和应用监控数据,传输到CKafka,再连接CKafka数据流计算 Oceanus (Flink) ,经过简单的业务逻辑处理,输出到 Elasticsearch,最后通过 Kibana 页面查询结果。方案中使用Promethus监控流计算Oceanus作业运行状态等系统指标,使用云Grafana监控CVM或业务应用指标。
(二)方案结构二、前期准备
在实施本方案前,请确保已创建并配置好相应的大数据组件。
(一)创建私网VPC
私有网络(VPC)是您在腾讯云上自定义的逻辑隔离的网络空间。搭建CKafka、流计算Oceanus、Elasticsearch集群等服务时,选择同一个VPC。具体创建步骤请参考帮助文档()。
(二)创建CKafka实例
Kafka建议选择最新的2.4.1版本,与Filebeat 采集工具有更好的兼容性。
购买完成后,创建一个Kafka主题:topic-app-info
(三)创建流计算Oceanus集群
流计算 Oceanus 是大数据产品生态系统的实时分析工具。它是基于Apache Flink构建的企业级实时大数据分析平台,具有一站式开发、无缝连接、亚秒级延迟、低成本、安全稳定等特点。流计算Oceanus旨在实现企业数据价值最大化,加速企业实时数字化建设。
在Streaming Oceanus控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群。具体步骤请参考帮助文档()。
(四)创建 Elasticsearch 实例
在 Elasticsearch 控制台中,点击左上角的【新建】,创建集群。具体步骤请参考帮助文档()。
(五)创建云监控Prometheus实例
为了显示自定义的系统指标,需要购买 Promethus 服务。只需要自定义业务指标的同学可以省略这一步。
进入云监控控制台,点击左侧的【Prometheus监控】,新建一个Prometheus实例。具体步骤请参考帮助文档()。
(六)创建独立的 Grafana 资源
单机Grafana需要在灰度发布的Grafana管理页面()单独购买,实现业务监控指标的展示。
(七)安装和配置 Filebeat
Filebeat是一个轻量级的日志数据采集工具,通过监控指定位置的文件来采集信息。在需要监控该VPC下的主机信息和应用信息的云服务器上安装Filebeat。安装方法一:下载Filebeat并安装。下载地址(); 方法二:使用【Elasticsearch管理页面】-->【beats管理】中提供的Filebeat。本例使用方法一。下载到CVM并配置Filebeat,在filebeat.yml文件中添加如下配置项:
# 监控日志文件配置- type: logenabled: truepaths: - /tmp/test.log #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*
# 监控数据输出项配置output.kafka:version: 2.0.0 # kafka版本号hosts: ["xx.xx.xx.xx:xxxx"] # 请填写实际的IP地址+端口topic: 'topic-app-info' # 请填写实际的topic
请根据实际业务需求配置相应的Filebeat.yml文件,参考Filebeat官方文档()。
注:示例中使用的是2.4.1的CKafka版本,此处配置版本:2.0.0。不兼容的版本可能会出现“ERROR [kafka] kafka/client.go:341 Kafka (topic=topic-app-info): drop invalid message”错误
三、项目实现
接下来通过一个案例来介绍如何通过流计算Oceanus实现个性化监控。
(一)Filebeat 采集 数据
1、进入Filebeat根目录,启动Filebeat获取数据采集。在示例中,采集 显示了 top 命令中显示的 CPU、内存等信息。还可以采集jar应用日志、JVM使用情况、监听端口等,详情请参考Filebeat官网
()。
# filebeat启动
./filebeat -e -c filebeat.yml
# 监控系统信息写入test.log文件
top -d 10 >>/tmp/test.log
2、 进入CKafka页面,点击左侧【消息查询】,查询对应的主题消息,验证数据是否为采集。
Filebeat采集中Kafka的数据格式:
{ "@timestamp": "2021-08-30T10:22:52.888Z", "@metadata": { "beat": "filebeat", "type": "_doc", "version": "7.14.0" }, "input": { "type": "log" }, "host": { "ip": ["xx.xx.xx.xx", "xx::xx:xx:xx:xx"], "mac": ["xx:xx:xx:xx:xx:xx"], "hostname": "xx.xx.xx.xx", "architecture": "x86_64", "os": { "type": "linux", "platform": "centos", "version": "7(Core)", "family": "redhat", "name": "CentOSLinux", "kernel": "3.10.0-1062.9.1.el7.x86_64", "codename": "Core" }, "id": "0ea734564f9a4e2881b866b82d679dfc", "name": "xx.xx.xx.xx", "containerized": false }, "agent": { "name": "xx.xx.xx.xx", "type": "filebeat", "version": "7.14.0", "hostname": "xx.xx.xx.xx", "ephemeral_id": "6c0922a6-17af-4474-9e88-1fc3b1c3b1a9", "id": "6b23463c-0654-4f8b-83a9-84ec75721311" }, "ecs": { "version": "1.10.0" }, "log": { "offset": 2449931, "file": { "path": "/tmp/test.log" } }, "message": "(B[m16root0-20000S0.00.00:00.00kworker/1:0H(B[m[39;49m[K"}
(二)创建 Flink SQL 作业
使用流计算 Oceanus 处理 CKafka 访问的数据并存储在 Elasticsearch 中。
1、定义源
根据 Filebeat 中的 json 消息格式构建 Flink Table Source。
CREATE TABLE DataInput ( `@timestamp` VARCHAR, `host` ROW, `log` ROW, `message` VARCHAR) WITH ( 'connector' = 'kafka', -- 可选 'kafka','kafka-0.11'. 注意选择对应的内置 Connector 'topic' = 'topic-app-info', -- 替换为您要消费的 Topic 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', 'properties.bootstrap.servers' = '10.0.0.29:9092', 'properties.group.id' = 'oceanus_group2', -- 必选参数, 一定要指定 Group ID 'format' = 'json', 'json.ignore-parse-errors' = 'true', -- 忽略 JSON 结构解析异常 'json.fail-on-missing-field' = 'false' -- 如果设置为 true, 则遇到缺失字段会报错 设置为 false 则缺失字段设置为 null);
2、定义接收器
CREATE TABLE es_output ( `id` VARCHAR, `ip` ARRAY, `path` VARCHAR, `num` INTEGER, `message` VARCHAR, `createTime` VARCHAR) WITH ( 'connector.type' = 'elasticsearch', 'connector.version' = '6', 'connector.hosts' = 'http://10.0.0.175:9200', 'connector.index' = 'oceanus_test2', 'connector.document-type' = '_doc', 'connector.username' = 'elastic', 'connector.password' = 'yourpassword', 'update-mode' = 'upsert', -- 可选无主键的 'append' 模式,或有主键的 'upsert' 模式 'connector.key-null-literal' = 'n/a', -- 主键为 null 时的替代字符串,默认是 'null' 'format.type' = 'json' -- 输出数据格式, 目前只支持 'json');
3、处理业务数据
INSERT INTO es_outputSELECT host.id as `id`, host.ip as `ip`, log.file.path as `path`, log.`offset` as `num`, message, `@timestamp` as `createTime`from DataInput;
4、配置作业参数
【内置连接器】选择flink-connector-elasticsearch6和flink-connector-kafka
注:根据实际版本选择
5、查询ES数据
在ES控制台的Kibana页面查询数据,或者输入同一子网的CVM,使用如下命令查询:
# 查询索引 username:password请替换为实际账号密码curl -XGET -u username:password http://xx.xx.xx.xx:xxxx/oceanus_test2/_search -H 'Content-Type: application/json' -d'{ "query": { "match_all": {}}, "size": 10}'
更多访问方式请参考访问ES集群()。
(三)系统指示灯监控
本章主要实现系统信息监控,对Flink作业的运行状态进行监控和告警。
Prometheus 是一个非常灵活的时间序列数据库,通常用于监控数据的存储、计算和报警。流计算 Oceanus 建议用户使用腾讯云监控提供的 Prometheus 服务,避免部署和运维成本。同时还支持腾讯云通知模板,可以轻松通过短信、电话、邮件、企业微信机器人等方式将报警信息发送到不同的收件人。
监控配置
流计算 Oceanus 作业监控
除了流计算Oceanus控制台自带的监控信息外,还可以配置目前支持任务级细粒度监控、作业级监控、集群Flink作业列表监控。
1、 流计算Oceanus作业详情页面,点击【作业参数】,在【高级参数】中添加如下配置:
pipeline.max-parallelism: 2048metrics.reporters: promgatewaymetrics.reporter.promgateway.host: xx.xx.xx.xx # Prometheus实例地址metrics.reporter.promgateway.port: 9090 # Prometheus实例端口metrics.reporter.promgateway.needBasicAuth: truemetrics.reporter.promgateway.password: xxxxxxxxxxx # Prometheus实例密码metrics.reporter.promgateway.interval: 10 SECONDS
2、 在任意一个流计算Oceanus作业中,点击【云监控】进入云Prometheus实例,点击链接进入Grafana(这里不能输入灰度的Grafana),并导入json文件。有关详细信息,请参阅访问 Prometheus 自定义监视器
()。
3、3、显示的Flink任务监控效果如下,用户也可以点击【Edit】设置不同的Panels来优化显示效果。
报警配置
1、 进入腾讯云监控界面,点击左侧【Prometheus监控】,点击购买的实例进入服务管理页面,点击左侧【告警策略】,点击【新建】,配置相关信息. 具体操作参考访问Prometheus自定义监控
()。
2、设置报警通知。选择[选择模板]或[新建]设置通知模板。
3、短信通知信息
(四)业务指标监控
使用Filebeat采集应用业务数据,通过流计算的Oceanus服务处理数据存储在ES中,使用ES+Grafana监控业务数据。
1、Grafana 配置 ES 数据源。在灰度发布中进入 Grafana 控制台
(),进入刚刚创建的Grafana服务,找到网址打开登录,Grafana账号为admin,登录后点击【配置】,点击【添加源】,搜索elasticsearch,填写相关ES实例信息,并添加数据源。
2、 点击左侧【Dashboards】,点击【Manage】,点击右上角的【New Dashboard】,新建面板,编辑面板。
3、 显示效果如下:
注:本办公室仅为示例,无实际业务
四、总结
本方案同时尝试了系统监控指标和业务监控指标两种监控方案。如果只需要监控业务指标,可以省略Prometus相关操作。
此外,需要注意的是: 查看全部
文章实时采集(如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计)
本文介绍如何使用腾讯云大数据组件完成实时监控系统的设计与实现。通过实时采集,分析云服务器(CVM)及其App应用的CPU、内存等资源消耗数据,通过短信、电话、微信等方式实时反馈监控报警信息等,有效保证系统的稳定运行。使用基于云的Kafka、Flink、ES等组件,大大减少了开发运维人员的投入。
一、解决方案描述(一)概述
本方案结合腾讯云CKafka、流计算Oceanus(Flink)、Elasticsearch、Prometheus等,通过Filebeat实时采集系统和应用监控数据,传输到CKafka,再连接CKafka数据流计算 Oceanus (Flink) ,经过简单的业务逻辑处理,输出到 Elasticsearch,最后通过 Kibana 页面查询结果。方案中使用Promethus监控流计算Oceanus作业运行状态等系统指标,使用云Grafana监控CVM或业务应用指标。
(二)方案结构二、前期准备
在实施本方案前,请确保已创建并配置好相应的大数据组件。
(一)创建私网VPC
私有网络(VPC)是您在腾讯云上自定义的逻辑隔离的网络空间。搭建CKafka、流计算Oceanus、Elasticsearch集群等服务时,选择同一个VPC。具体创建步骤请参考帮助文档()。
(二)创建CKafka实例
Kafka建议选择最新的2.4.1版本,与Filebeat 采集工具有更好的兼容性。
购买完成后,创建一个Kafka主题:topic-app-info
(三)创建流计算Oceanus集群
流计算 Oceanus 是大数据产品生态系统的实时分析工具。它是基于Apache Flink构建的企业级实时大数据分析平台,具有一站式开发、无缝连接、亚秒级延迟、低成本、安全稳定等特点。流计算Oceanus旨在实现企业数据价值最大化,加速企业实时数字化建设。
在Streaming Oceanus控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群。具体步骤请参考帮助文档()。
(四)创建 Elasticsearch 实例
在 Elasticsearch 控制台中,点击左上角的【新建】,创建集群。具体步骤请参考帮助文档()。
(五)创建云监控Prometheus实例
为了显示自定义的系统指标,需要购买 Promethus 服务。只需要自定义业务指标的同学可以省略这一步。
进入云监控控制台,点击左侧的【Prometheus监控】,新建一个Prometheus实例。具体步骤请参考帮助文档()。
(六)创建独立的 Grafana 资源
单机Grafana需要在灰度发布的Grafana管理页面()单独购买,实现业务监控指标的展示。
(七)安装和配置 Filebeat
Filebeat是一个轻量级的日志数据采集工具,通过监控指定位置的文件来采集信息。在需要监控该VPC下的主机信息和应用信息的云服务器上安装Filebeat。安装方法一:下载Filebeat并安装。下载地址(); 方法二:使用【Elasticsearch管理页面】-->【beats管理】中提供的Filebeat。本例使用方法一。下载到CVM并配置Filebeat,在filebeat.yml文件中添加如下配置项:
# 监控日志文件配置- type: logenabled: truepaths: - /tmp/test.log #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*
# 监控数据输出项配置output.kafka:version: 2.0.0 # kafka版本号hosts: ["xx.xx.xx.xx:xxxx"] # 请填写实际的IP地址+端口topic: 'topic-app-info' # 请填写实际的topic
请根据实际业务需求配置相应的Filebeat.yml文件,参考Filebeat官方文档()。
注:示例中使用的是2.4.1的CKafka版本,此处配置版本:2.0.0。不兼容的版本可能会出现“ERROR [kafka] kafka/client.go:341 Kafka (topic=topic-app-info): drop invalid message”错误
三、项目实现
接下来通过一个案例来介绍如何通过流计算Oceanus实现个性化监控。
(一)Filebeat 采集 数据
1、进入Filebeat根目录,启动Filebeat获取数据采集。在示例中,采集 显示了 top 命令中显示的 CPU、内存等信息。还可以采集jar应用日志、JVM使用情况、监听端口等,详情请参考Filebeat官网
()。
# filebeat启动
./filebeat -e -c filebeat.yml
# 监控系统信息写入test.log文件
top -d 10 >>/tmp/test.log
2、 进入CKafka页面,点击左侧【消息查询】,查询对应的主题消息,验证数据是否为采集。
Filebeat采集中Kafka的数据格式:
{ "@timestamp": "2021-08-30T10:22:52.888Z", "@metadata": { "beat": "filebeat", "type": "_doc", "version": "7.14.0" }, "input": { "type": "log" }, "host": { "ip": ["xx.xx.xx.xx", "xx::xx:xx:xx:xx"], "mac": ["xx:xx:xx:xx:xx:xx"], "hostname": "xx.xx.xx.xx", "architecture": "x86_64", "os": { "type": "linux", "platform": "centos", "version": "7(Core)", "family": "redhat", "name": "CentOSLinux", "kernel": "3.10.0-1062.9.1.el7.x86_64", "codename": "Core" }, "id": "0ea734564f9a4e2881b866b82d679dfc", "name": "xx.xx.xx.xx", "containerized": false }, "agent": { "name": "xx.xx.xx.xx", "type": "filebeat", "version": "7.14.0", "hostname": "xx.xx.xx.xx", "ephemeral_id": "6c0922a6-17af-4474-9e88-1fc3b1c3b1a9", "id": "6b23463c-0654-4f8b-83a9-84ec75721311" }, "ecs": { "version": "1.10.0" }, "log": { "offset": 2449931, "file": { "path": "/tmp/test.log" } }, "message": "(B[m16root0-20000S0.00.00:00.00kworker/1:0H(B[m[39;49m[K"}
(二)创建 Flink SQL 作业
使用流计算 Oceanus 处理 CKafka 访问的数据并存储在 Elasticsearch 中。
1、定义源
根据 Filebeat 中的 json 消息格式构建 Flink Table Source。
CREATE TABLE DataInput ( `@timestamp` VARCHAR, `host` ROW, `log` ROW, `message` VARCHAR) WITH ( 'connector' = 'kafka', -- 可选 'kafka','kafka-0.11'. 注意选择对应的内置 Connector 'topic' = 'topic-app-info', -- 替换为您要消费的 Topic 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', 'properties.bootstrap.servers' = '10.0.0.29:9092', 'properties.group.id' = 'oceanus_group2', -- 必选参数, 一定要指定 Group ID 'format' = 'json', 'json.ignore-parse-errors' = 'true', -- 忽略 JSON 结构解析异常 'json.fail-on-missing-field' = 'false' -- 如果设置为 true, 则遇到缺失字段会报错 设置为 false 则缺失字段设置为 null);
2、定义接收器
CREATE TABLE es_output ( `id` VARCHAR, `ip` ARRAY, `path` VARCHAR, `num` INTEGER, `message` VARCHAR, `createTime` VARCHAR) WITH ( 'connector.type' = 'elasticsearch', 'connector.version' = '6', 'connector.hosts' = 'http://10.0.0.175:9200', 'connector.index' = 'oceanus_test2', 'connector.document-type' = '_doc', 'connector.username' = 'elastic', 'connector.password' = 'yourpassword', 'update-mode' = 'upsert', -- 可选无主键的 'append' 模式,或有主键的 'upsert' 模式 'connector.key-null-literal' = 'n/a', -- 主键为 null 时的替代字符串,默认是 'null' 'format.type' = 'json' -- 输出数据格式, 目前只支持 'json');
3、处理业务数据
INSERT INTO es_outputSELECT host.id as `id`, host.ip as `ip`, log.file.path as `path`, log.`offset` as `num`, message, `@timestamp` as `createTime`from DataInput;
4、配置作业参数
【内置连接器】选择flink-connector-elasticsearch6和flink-connector-kafka
注:根据实际版本选择
5、查询ES数据
在ES控制台的Kibana页面查询数据,或者输入同一子网的CVM,使用如下命令查询:
# 查询索引 username:password请替换为实际账号密码curl -XGET -u username:password http://xx.xx.xx.xx:xxxx/oceanus_test2/_search -H 'Content-Type: application/json' -d'{ "query": { "match_all": {}}, "size": 10}'
更多访问方式请参考访问ES集群()。
(三)系统指示灯监控
本章主要实现系统信息监控,对Flink作业的运行状态进行监控和告警。
Prometheus 是一个非常灵活的时间序列数据库,通常用于监控数据的存储、计算和报警。流计算 Oceanus 建议用户使用腾讯云监控提供的 Prometheus 服务,避免部署和运维成本。同时还支持腾讯云通知模板,可以轻松通过短信、电话、邮件、企业微信机器人等方式将报警信息发送到不同的收件人。
监控配置
流计算 Oceanus 作业监控
除了流计算Oceanus控制台自带的监控信息外,还可以配置目前支持任务级细粒度监控、作业级监控、集群Flink作业列表监控。
1、 流计算Oceanus作业详情页面,点击【作业参数】,在【高级参数】中添加如下配置:
pipeline.max-parallelism: 2048metrics.reporters: promgatewaymetrics.reporter.promgateway.host: xx.xx.xx.xx # Prometheus实例地址metrics.reporter.promgateway.port: 9090 # Prometheus实例端口metrics.reporter.promgateway.needBasicAuth: truemetrics.reporter.promgateway.password: xxxxxxxxxxx # Prometheus实例密码metrics.reporter.promgateway.interval: 10 SECONDS
2、 在任意一个流计算Oceanus作业中,点击【云监控】进入云Prometheus实例,点击链接进入Grafana(这里不能输入灰度的Grafana),并导入json文件。有关详细信息,请参阅访问 Prometheus 自定义监视器
()。
3、3、显示的Flink任务监控效果如下,用户也可以点击【Edit】设置不同的Panels来优化显示效果。
报警配置
1、 进入腾讯云监控界面,点击左侧【Prometheus监控】,点击购买的实例进入服务管理页面,点击左侧【告警策略】,点击【新建】,配置相关信息. 具体操作参考访问Prometheus自定义监控
()。
2、设置报警通知。选择[选择模板]或[新建]设置通知模板。
3、短信通知信息
(四)业务指标监控
使用Filebeat采集应用业务数据,通过流计算的Oceanus服务处理数据存储在ES中,使用ES+Grafana监控业务数据。
1、Grafana 配置 ES 数据源。在灰度发布中进入 Grafana 控制台
(),进入刚刚创建的Grafana服务,找到网址打开登录,Grafana账号为admin,登录后点击【配置】,点击【添加源】,搜索elasticsearch,填写相关ES实例信息,并添加数据源。
2、 点击左侧【Dashboards】,点击【Manage】,点击右上角的【New Dashboard】,新建面板,编辑面板。
3、 显示效果如下:
注:本办公室仅为示例,无实际业务
四、总结
本方案同时尝试了系统监控指标和业务监控指标两种监控方案。如果只需要监控业务指标,可以省略Prometus相关操作。
此外,需要注意的是:
文章实时采集(忙数据库数据同步到数据仓库的事情,不涉及具体细节)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2021-11-07 14:08
上个月一直在忙着把数据库数据同步到数据仓库。我现在应该可以简单说一下,不涉及具体细节,纯粹是记录我们团队的所作所为。
背景
数据仓库的分层建模理论中有一层数据叫做ODS(Operational Data Store),它往往存储原创业务层数据,不做任何处理。这一层的数据来源很多,但大部分都会有来自业务数据库的数据。来自业务数据库采集的数据,然后导入HDFS,现在是数据仓库的重要组成部分。
来自业务数据库采集的数据分为两种形式:
通过JDBC协议,使用select *方式从数据库中提取所有数据并同步到HDFS。数据格式可以转成文本然后以Load的形式导入,也可以直接通过DataX、Sqoop等数据传输工具登陆HDFS。数据库将数据更改消息发送到某个消息中间件,然后使用某个流处理工具将数据更改消息一一重现。
第一种方法的实现简单,但缺点也很明显:
如果选择第二种方式,实现比较复杂,目前HDFS上层计算引擎大多不支持数据更新、删除等SQL原语,导致需要分布式数据库(参考文章:) 或者使用CDC(Change Data Capture)+merge方法(参考文章:)。
遇到的困难
在我们的团队中,一些数据是直接从外部系统访问的。它只提供某种形式的数据更新消息,类似于MySQL的binlog,但是使用的协议完全不同,细节不详。消息收录四种不同的数据更新操作:插入(插入一条新数据)、非主键更新(根据主键更新一条数据的非主键字段)、主键更新(更新一条数据的主键字段基于主键))和delete(删除一条数据)。
之前我们使用 Kudu 来接受这部分数据:使用 Spark Streaming 从 Kafka 中一一读取数据,对 Kudu 中的数据进行插入、非主键更新、删除、主键更新等操作。数据更新操作。主键更新操作比较复杂,分为四个步骤:将旧主键数据读入内存,更新内存中旧主键数据,删除旧主键数据,插入新主键数据。
当数据量很小的时候,所有的问题都不是问题。当数据量很大的时候,尤其是主键更新的消息很多的时候,上面描述的过程就有问题了。例如,每次主键更新都需要与 Kudu 交互四次。
所以我们参考美团的文章实现CDC(Change Data Capture)+merge来处理数据。
同步
目前网上所有的文章都只提到了插入、非主键更新和删除的操作,但是对于主键和非主键的一些字段的更新并没有很好的答案。而这也是本月工作的核心。读者可以思考如何处理主键更新操作,以及如何更新一些不是主键的字段。
经验
经过一个多月的努力,这项工作即将结束,为此增加了很多课程。目前我们注意到,主流分布式数据库在遇到数百亿表的实时更新操作时,仍然存在很多问题,尤其是消息中大量的主键更新操作。与流处理相比,成熟的批量计算引擎和HDFS存储在遇到大规模数据处理时更加可靠。 查看全部
文章实时采集(忙数据库数据同步到数据仓库的事情,不涉及具体细节)
上个月一直在忙着把数据库数据同步到数据仓库。我现在应该可以简单说一下,不涉及具体细节,纯粹是记录我们团队的所作所为。
背景
数据仓库的分层建模理论中有一层数据叫做ODS(Operational Data Store),它往往存储原创业务层数据,不做任何处理。这一层的数据来源很多,但大部分都会有来自业务数据库的数据。来自业务数据库采集的数据,然后导入HDFS,现在是数据仓库的重要组成部分。
来自业务数据库采集的数据分为两种形式:
通过JDBC协议,使用select *方式从数据库中提取所有数据并同步到HDFS。数据格式可以转成文本然后以Load的形式导入,也可以直接通过DataX、Sqoop等数据传输工具登陆HDFS。数据库将数据更改消息发送到某个消息中间件,然后使用某个流处理工具将数据更改消息一一重现。
第一种方法的实现简单,但缺点也很明显:
如果选择第二种方式,实现比较复杂,目前HDFS上层计算引擎大多不支持数据更新、删除等SQL原语,导致需要分布式数据库(参考文章:) 或者使用CDC(Change Data Capture)+merge方法(参考文章:)。
遇到的困难
在我们的团队中,一些数据是直接从外部系统访问的。它只提供某种形式的数据更新消息,类似于MySQL的binlog,但是使用的协议完全不同,细节不详。消息收录四种不同的数据更新操作:插入(插入一条新数据)、非主键更新(根据主键更新一条数据的非主键字段)、主键更新(更新一条数据的主键字段基于主键))和delete(删除一条数据)。
之前我们使用 Kudu 来接受这部分数据:使用 Spark Streaming 从 Kafka 中一一读取数据,对 Kudu 中的数据进行插入、非主键更新、删除、主键更新等操作。数据更新操作。主键更新操作比较复杂,分为四个步骤:将旧主键数据读入内存,更新内存中旧主键数据,删除旧主键数据,插入新主键数据。
当数据量很小的时候,所有的问题都不是问题。当数据量很大的时候,尤其是主键更新的消息很多的时候,上面描述的过程就有问题了。例如,每次主键更新都需要与 Kudu 交互四次。
所以我们参考美团的文章实现CDC(Change Data Capture)+merge来处理数据。
同步
目前网上所有的文章都只提到了插入、非主键更新和删除的操作,但是对于主键和非主键的一些字段的更新并没有很好的答案。而这也是本月工作的核心。读者可以思考如何处理主键更新操作,以及如何更新一些不是主键的字段。
经验
经过一个多月的努力,这项工作即将结束,为此增加了很多课程。目前我们注意到,主流分布式数据库在遇到数百亿表的实时更新操作时,仍然存在很多问题,尤其是消息中大量的主键更新操作。与流处理相比,成熟的批量计算引擎和HDFS存储在遇到大规模数据处理时更加可靠。