汇总:文章实时采集，按下表计算：就是视频流
　　文章实时采集，按下表计算：flv，就是视频流。2000即为1024-1，2000视频为1k，人人都有好几个qq号。另外，分包时候的实时计算要考虑压缩比，不然，容易视频变模糊。所以，实时渲染的意义，就是方便快速的加载视频流到vuivr里面去。1024-1=20，2000即为1024-1。容易出现带宽紧张，导致vuivr部分压缩的视频格式没有完全从4k清晰的流中获取到文件大小，在最终pc端，部分大小需要裁剪出来重压缩。
　　等效于1000m，百分之10的比特率和百分之20的压缩率，自然是比特率更高的比压缩率更低的文件要大。当然，后者确实更大。当然，反过来说，视频的大小主要取决于清晰度。清晰度越高，其大小也是越大的。
　　
　　那个应该是约小，毕竟音频需要一些滤波器做不同方向的放大，自然就会增加一些信息量，除了带宽的问题还要考虑芯片和接口带宽，
　　发个视频看看压缩率怎么样。
　　
　　1、本质上应该是大小，是1024k，也就是1024分钟内图片的size会是1024x2000，若是压缩一下图片2、我们能很容易想到如果1000兆的文件就要翻4倍多的量了，特别是1gb空间的图片。
　　有的时候平方率高的视频比平方率低的大。
　　500m一部剧片单人1g级别的音频音乐一般要用超线程的处理器了， 查看全部

　　分享文章:个人博客开发系列：文章实时保存
　　摘要：前言 一般用来写东西的网站都会有实时编辑保存的功能。文章保存时，实时保存的数据会被清空。源码显示该功能只在个人博客后台使用，并没有多账号系统，所以在双方合众都保存了一条记录。
　　前言
　　一般用来写东西的网站都会有实时编辑保存的功能。对于用户来说是非常实用的功能。作为个人博客，虽然用处不是那么明显，但还是想实现这个功能，只是作为练习。
　　实施思路
　　使用WebSocket实现浏览器与服务器的实时通信；
　　服务端使用Redis缓存实时编辑的文章（编辑时文章变化频繁，频繁的读写数据库操作不是很好的解决方案）；
　　服务器使用定时任务（比如每天凌晨3:00）将Redis缓存数据存储到MySQL数据库中；
　　浏览器首次进入新增文章页面时，使用WebSocket从服务器获取数据（先从Redis中查找，如果没有再从MySQL数据库中查找）；
　　浏览器首次进入文章编辑页面时，不需要从服务器获取数据；
　　使用Vue.js的watch监听文章的变化，变化时使用WebSocket向服务器传输数据。
　　文章保存时清空Redis和MySQL中实时保存的数据。
　　源代码
　　谈话很便宜。给我看代码。
　　
　　阐明
　　
<p>本功能只是个人博客后台使用，没有多账户体系，所以Redis和MySQL中都是保存一条记录。如果需要按不同用户来保存的话，需要自行开发。
　　代码比较多，具体的代码就不贴了，有兴趣的可以去我的GitHub上查看源码。这里只说明一下各个文件中代码的用处。
</p>
　　1. /server/util/draft-socketio.js
　　服务器端 WebSocket 服务使用 socket.io 库。
　　2./server/util/draft-redis.js
　　Redis 的 set 和 get 公共方法。
　　3./server/util/redis-mysql.js
　　redisToMysqlTask​​：定时同步Redis数据到MySQL数据的方法，使用node-schedule库。
　　getDraftPostFromMysql：当Redis中不存在数据时，查询MySQL中的数据。
　　clearDraftPostOfMysql：从MySQL中删除数据（文章保存后操作）。
　　
　　4. /src/main.js
　　浏览器首先引入 socket.io，使用 vue-socket.io 和 socket.io-client 库。
　　import VueSocketio from "vue-socket.io";
import socketio from "socket.io-client";
Vue.use(VueSocketio, socketio("http://localhost:9000", {
path: "/testsocketiopath"
}));
　　5. /src/pages/Edit.vue
　　使用WebSocket从服务器获取数据，并将数据实时传输到服务器进行存储。
　　总结
　　整个功能其实就是WebSocket、Redis、MySQL的使用，之前都用过，所以开发起来还是比较容易的。最重要的是先想好解决办法。
　　最后，像往常一样索取 fork 和 star。
　　分享文章:微信公众号文章采集
　　采集
网站：
　　使用功能点：
　　网址
　　寻呼列表信息采集
　　搜狗微信搜搜：搜狗微信搜索是搜狗于2014年6月9日推出的微信公众平台。“微信搜索”支持搜索微信公众号和微信文章。您可以使用关键词搜索相关微信公众号或微信公众号推送的文章。不仅在PC端，搜狗手机搜索客户端也会推荐相关的微信公众号。
　　搜狗微信文章采集数据说明：本文采集搜狗微信-搜索-优采云
大数据中的所有文章信息。本文仅以“搜狗微信-搜索-优采云
所有文章信息大数据采集”为例。在实际操作过程中，您可以根据自己的数据采集需要，更改搜狗微信的搜索词。
　　搜狗微信文章采集
详细采集
字段说明：微信文章标题、微信文章关键词、微信文章摘要、微信公众号名称、微信文章发布时间、微信文章地址。
　　第一步：创建采集任务
　　1）进入主界面，选择“自定义模式”
　　2) 将要采集的网址复制粘贴到网址输入框中，点击“保存网址”
　　第 2 步：创建翻页循环
　　
　　1）打开右上角的“进程”。点击页面文章搜索框，在右侧的操作提示框中选择“输入文字”
　　2）输入要搜索的文章信息，这里以搜索“优采云
大数据”为例，输入完成后点击“确定”按钮
　　3）“优采云
大数据”会自动填入搜索框，点击“搜索文章”按钮，在操作提示框中选择“点击此按钮”
　　4) 页面出现“优采云
大数据”的文章搜索结果。将结果页面下拉至最下方，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中选择“循环点击下一页”
　　第 3 步：创建列表循环并提取数据
　　1) 移动鼠标选中页面第一篇文章区块。系统会识别出该块中的子元素，在操作提示框中选择“选择子元素”
　　2）继续选择页面中第二篇文章的区块，系统会自动选择第二篇文章中的子元素，并识别出页面中其他10组相似元素，在操作提示框中选择“全选” “
　　
　　3）我们可以看到页面上article block中的所有元素都被选中了，变成了绿色。在右侧的操作提示框中，出现字段预览表，将鼠标移至表头，点击垃圾桶图标即可删除不需要的字段。选择字段后，选择“采集
以下数据”
　　4）由于我们还要采集
每篇文章的url，所以还需要提取一个字段。点击第一篇文章链接，再点击第二篇文章链接，系统会自动选择页面上的一组文章链接。在右侧的操作提示框中，选择“采集
以下链接地址”
　　5) 字段选择完成后，选择对应的字段，自定义字段的命名。完成后点击左上角“保存并开始”开始采集任务
　　6）选择“开始本地采集
”
　　第四步：数据采集与导出
　　1）采集完成后，会弹出提示，选择“导出数据”，选择“合适的导出方式”，将采集到的搜狗微信文章数据导出
　　2）这里我们选择excel作为导出格式，数据导出如下图 查看全部

　　解决方案:目标检测数据标注项目分析-产品缺陷检测
　　什么是生产过程中的产品缺陷检测？
　　生产过程中的缺陷检测是保证产品质量的重要环节。通过及时发现故障或缺陷并采取适当的措施，我们可以降低与运营和质量相关的风险。但是在一般的视觉系统中，每个缺陷都必须经过检查和预处理才能被检测出来，这可能会非常昂贵。
　　在制造业中，使用摄像头进行缺陷检测的解决方案数不胜数，但使用人工智能和图像处理的方案远胜于摄像头。
　　一种算法可以做很多事情：AI可以快速了解产品的外观并实时独立捕捉问题，节省资金、返工，并防止消费者收到有缺陷的产品。
　　人工智能如何用于缺陷检测？
　　图像处理是将所有图像数据采集
到云端数据库中，通过几十到上百种机器学习算法进行评估，检查缺陷，并提供纠正措施。评估结果可用于整个生产过程的风险预测。产品投产时可规避潜在风险。当产品正式投产后，AI缺陷检测功能会持续监控产线，将有缺陷的产品转移到指定地点进行后续修复。
　　机器学习的应用
　　
　　首先，我们需要给算法一个准确的样本。项目工程师创建图像处理框架，包括要检查的关键区域。算法可以专注于某个区域中的对象，并识别任何看起来与样本示例不同的对象。与任何习得的技能一样，算法会随着时间的推移而改进，并且同一个算法可以发现多个缺陷。
　　分享一个缺陷检测和标注项目
　　1 板材会出现裂纹/凹陷等缺陷，属于肉眼可见的异常，需要识别和标记
　　2 最小标签对象：5*5像素
　　3 需要对所有异常情况进行分类（17）标签，包括生锈、轮纹、裂纹等。
　　4 种标注类别：多边形、点、折线
　　5画面像素：6000*6000像素
　　
　　我们制定了系统审查和治理流程。所有数据在发货前都需要经过两次全质检和一次抽检。数据可以分批下发。
　　ByteBridge是一个为人工智能企业提供数据处理服务的数据标注和采集平台
　　您专注于产品，我们专注于您的数据
　　我们提供试投标和试采服务，请联系我们
　　邮箱：support@bytebridge.io
　　官网链接
　　解决方案:批量获取行业关键词（批量获取行程卡数据获取）
　　目录：
　　1. 关键词批量采集工具
　　关键词挖掘是我们SEO的一项重要工作，我们离不开关键词挖掘，无论是媒体还是网站，每个行业都有自己的行业特定词汇对于行业关键词挖掘更多长尾关键词及相关词是我们从众多竞争对手中脱颖而出的保证。
　　2.关键词软件自动解压
　　如何挖掘行业关键词，行业关键词是否准确，关键词的热度指数直接影响到我们的流量效果，今天给大家分享挖掘行业关键词的方法关键词: 1、百度关键词相关工具 1.百度搜索下拉框 2.百度搜索结果底部相关推荐
　　3. 快速提取 关键词
　　3.百度指数 打开百度指数，进入主关键词，可以看到相关的热门关键词 4.百度知道 百度知道是一个问答平台，是最好的挖掘途径长尾关键词 同时，百度知乎也体现了对目标流量和搜索方式的关注。
　　4.关键词批量查询
　　
　　我们可以在前两页找到问答题，采集
为网站长尾关键词
　　5. 关键词批量排名
　　5、百度推广助手 百度推广助手拥有大量精准长尾关键词，并且有更详细的统计标签，如高转化率或高潜力。我们在后台打开百度关键词工具，然后输入主关键词，系统会自动匹配相关词，大家可以根据需要一一筛选！.
　　6.关键词自动采集软件
　　第二，搜索引擎在不同的搜索引擎中搜索我们的核心关键词，通过下拉框和相关推荐，我们可以梳理出很多竞争少的好的长尾关键词。
　　7. 关键词 爬虫是什么？
　　3、输入法输入法具有智能联想功能。当我们输入自己的核心词时，我们可以看到排在前面的长尾词，也可以为我们提供很多有用的词。我们也可以使用容易出现错别字的输入法 关键词 因为输入法独特的识别和纠错功能，我们可以正常显示结果。
　　
　　8. 关键词如何获取大数据
　　但是我们可以采集
这些容易出错的关键词，利用网友经常搜索的错别字关键词，优化长尾词，让我们轻松排在首页第四，通过确定长尾词反义词关键词用反义词分析来分析这个长尾巴关键词！这个也很好理解，比如：SEO成功案例和SEO失败案例的反义词。
　　9.自动提取关键词
　　就加一个与之相关的关键词，形成组合，形成长尾关键词
　　10.提取关键词软件
　　Verb（动词的缩写）竞争对手网站分析 最后，我们还可以使用站长工具来分析竞争对手网站。在词库栏中，我们可以找到那些有搜索索引的词，展开这些词可以得到更多的关键词！
　　综上所述，我们知道如何挖掘长尾关键词，然后我们就可以根据自己网站的情况选择合适的长尾关键词，循序渐进！业界的关键词优化不能急功近利，也不能单纯为了关键词优化而优化，一定要以用户体验为中心。 查看全部

　　解决方案:小程序云开发之--微信公众号文章采集篇
　　小程序云开发-微信公众号文章合集
　　相信很多小伙伴都想过自己制作小程序，但是苦于没有服务器、备案域名、网站ssl证书等。作为前后端的微信小程序，有很多Spring全家桶等小程序。收到后台返回的值后，需要在小程序中添加一个合法的域名（域名备案和https协议）
　　直接去这里上课
　　公众号有专门的接口（也有专门的文档），那么如何采集
小程序的文章供自己使用呢？
　　第一步：获取access_token
　　从文档中可以看出获取这个access_token需要以下三个参数
　　grant_type的值为client_credential，用于获取access_token
　　Appid和secret可以在公众号中找到
　　完成以上配置后，就可以采集
文章了。
　　我们可以手动访问获取token或者postman等。
　　有了token之后，采集
文章就很方便了。让我们开始操作
　　从官方文档中我们可以看到，提供的接口还是蛮多的。
　　这里以草稿箱为例。图文、视频等其他素材的采集方法同上。
　　我们已经有了第一个 token，接下来是 offset 和 count。最后一个参数是可选的。
　　获取文章数据
　　拿到材料后打印结果
　　意思是我的草稿箱里有三条数据，确实只有三条数据
　　文章数据处理
　　我们需要获取我们需要的参数，并添加到数据库中
　　注意⚠️这里有个问题，如果文章已经被采集
了，那我们就跳过。如果所有数据都存在，则打印的文章已经存在
　　最后将数据库没有的数据放入数据库。
　　以下是测试结果
　　如果所有数据都存在
　　博客小程序：万神资源栈
　　输入一些代码：
　　/**
* 获取公众号文章信息
* @param {*} accessToken
*/
async function getWechatPosts(accessToken, offset, count) {
let url = `https://api.weixin.qq.com/cgi- ... en%3D${accessToken}`
var options = {
method: &#39;POST&#39;,
json: true,
<p>
uri: url,
body: {
"type": "news",
"offset": offset,
"count": count
}
}
const result = await rp(options)
let rbody = (typeof result === &#39;object&#39;) ? result : JSON.parse(result);
return rbody;
}
/**
* 同步文章的小程序码
*/
async function syncPostQrCode() {
let configData = await getConfigInfo("syncPostQrCode");
if (configData == null) {
console.info("未获取相应的配置")
return;
}
console.info(configData)
let page = parseInt(configData.value.currentOffset);
let maxCount = parseInt(configData.value.maxSyncCount);
let isContinue = true;
while (isContinue) {
let posts = await db.collection(&#39;mini_posts&#39;)
.orderBy(&#39;timestamp&#39;, &#39;asc&#39;)
.skip(page * 10)
.limit(10)
.field({
_id: true,
qrCode: true,
timestamp: true
}).get()
console.info(posts)
if (posts.data.length == 0) {
isContinue = false;
break;
　　
}
for (var index in posts.data) {
if (posts.data[index].qrCode != null) {
continue
}
let scene = &#39;timestamp=&#39; + posts.data[index].timestamp;
let result = await cloud.openapi.wxacode.getUnlimited({
scene: scene,
page: &#39;pages/detail/detail&#39;
})
if (result.errCode === 0) {
const upload = await cloud.uploadFile({
cloudPath: posts.data[index]._id + &#39;.png&#39;,
fileContent: result.buffer,
})
await db.collection("mini_posts").doc(posts.data[index]._id).update({
data: {
qrCode: upload.fileID
}
});
}
}
if ((page - parseInt(configData.value.currentOffset)) * 10 > maxCount) {
isContinue = false;
}
else {
page++
}
}
let data = { currentOffset: page - 1, maxSyncCount: 100 }
await db.collection("mini_config").doc(configData._id).update({
data: {
value: data
}
});
}
</p>
　　分享:乐了！文章采集神软件现在另有这么的认知形式!
　　看到本文内容不要惊讶，因为本文由考拉SEO平台批量编辑，仅用于SEO引流。使用Kaola SEO，轻轻松松一天产出几万篇优质SEO文章！如果您还需要批量编辑SEO文章，可以进入平台用户中心试用！
　　非常抱歉，当您浏览当前网页时，您可能获得的内容可能不包括文章采集软件的相关内容，因为本文案为本平台自动撰写的网站文章。如果你对这款批量编辑软件的资料感兴趣，不妨先把文章收录神软件搁置一旁，让小编带你体验一下如何使用该软件一天写出10000个优秀的搜索登陆页吧！很多用户来到小编的介绍都会觉得这是一个伪原创平台，大错特错！本站本质上是一个智能写作工具，文字和模板都是大家一起写的。在网上很难看到类似生成文章的内容。这个平台是如何设计的？下面小编就为大家仔细解读一下！
　　
　　想要分析文章集大神软件的小伙伴们，你们心中急切关心的就是上面讨论的内容。其实写一篇可读性强的SEO落地文章很简单，但是一篇SEO文案产生的流量几乎是微乎其微。如果要通过新闻页面的设计来达到流量的目的，最重要的一点就是量化！一篇网页文章可以获得1次访问（一天）。如果你能生产10000篇文章，每天的访问量可以增加几千。但简单来说，真正的写作，一个人一天只能写40多篇，写累了也就60篇左右。如果用伪原创软件，很多就只有一百篇！看完这篇文章，
　　什么是百度认可的真人编辑？原创内容并不一定代表每段原创输出！在各种搜索引擎的算法词典中，原创并不意味着没有重复的段落。按道理来说，只要你的文章和其他网页的内容不完全一样，被收录的可能性就会大大增加。一篇优秀的文章，充满吸睛度的关键词，核心思想保持不变，只要保证不重复段落，就意味着文章还是很有可能被抓取，甚至成为好文章排水用品。比如下一篇文章，我们大概通过神马搜索文章采集
神器软件，然后点击浏览。实际上，
　　
　　这个系统的自动写文章工具，准确的说应该叫批量写文章系统，可以在24小时内产出数万篇高质量的优化文章。只要大家的页面质量足够高，收录率至少可以达到66%。具体的应用步骤，在用户中心有视频展示和新手引导，大家不妨稍微测试一下！很抱歉没有给大家带来文章集神软件的详细信息，可能导致大家看了这样的废话。但是如果我们喜欢智能写文章的工具，我们可以进入菜单栏，让我们的页面每天增加几百个UV，是不是很酷？ 查看全部

　　解决方案:文章实时采集平台的流程(组图)互联网+
　　文章实时采集平台是指在监管、社会保障等方面对农民收入、城镇化进程、结构调整、工业化等进行管理、预测与经验分享的公共服务平台，提供市场经济新的公共服务和信息资源。这类平台将传统的在线信息交流扩展到以互联网为基础，向公众开放的新型交流模式。实时采集平台的流程工业互联网“三产融合”是指：“产业”指制造业和工业(即生产环节)，“互联网”指互联网+、人工智能、大数据等，“工业互联网”是指工业模式与工业应用相结合。
　　
　　农村电子商务试点城市，每两年会有1家工业互联网或者工业机器人相关企业，到2018年有2家工业互联网或者工业机器人相关企业，是指这些企业首先从制造业电子商务和工业电子商务着手，来引导市场对工业产品定价、品牌服务、价格策略、企业服务等的关注。“电子商务模式推进转型升级，创新消费形态发展”，是指当今时代，电子商务越来越多被认为是消费形态的转变，是消费者或者商家成功与消费者、与市场、与企业沟通的一种有效渠道。
　　据了解，目前，发达国家及发展中国家制造业工业转型升级的各类指标都进入到最佳状态：工业增加值年均增长率超过10%，有效投资、投资项目成绩也不俗，多数企业实现收入增长，制造业企业实现贸易顺差和外贸结构调整，制造业总体形势好转。如何促进制造业工业转型升级，实现新一轮增长？工业互联网或许可以帮助到这一切。实时采集平台就是其中一个。
　　
　　如何为工业互联网的各个环节提供服务？将应用场景划分为产业供应链、产业全流程、产业生产过程三个层次，并推出相应的解决方案。产业供应链层次作为制造企业唯一能够获取信息的入口，通过实时采集平台及其智能的运算模式，为制造企业提供产业链、链条中不同环节的数据实时采集，驱动企业提升运营水平和效率。产业全流程层次通过实时采集平台的多路视频，为制造企业提供制造全流程的物流、零售、服务、网络、智能化等完整业务流程情况的数据实时采集。
　　产业生产过程层次通过实时采集平台提供的制造车间、生产线、厂区、制造设备等视频，为制造企业提供实时库存视频、生产成本、生产、生产过程精准分析等实时信息。实时采集平台联合中国工程院院士张裕春教授等共同创办，在平台上首次尝试实时采集探针技术。应用可以是简单在线观看，也可以是单方面的导航。涉及的各方关系一般分为“系统”和“设备”。
　　“系统”是不同环节实时采集的指标，被落地于自治机构、设备厂商、工程院等各个业务方，成为定制化应用，并被联动。后期可以成为流量入口，让用户在订阅后实时采集以应对后续需求的变化。“设备”。 查看全部

　　解决方案:大数据实时计算及可视化相关组件介绍
　　大数据实时计算与可视化相关组件介绍
　　文章目录
　　一、实时数据平台架构
　　【外链图片传输失败，源站可能有防盗链机制，建议保存图片直接上传（img-KHp2HTV8-30）（实时数据采集分析可视化.assets/real -时间数据平台架构.png)]
　　大数据实时计算平台的支撑技术主要包括七个方面：
　　实时计算的典型特征：
　　2 实时采集日志数据
　　任何一个完整的大数据平台一般都包括以下流程：
　　其中，数据采集作为大数据系统体系的第一环节尤为重要。随着大数据越来越受到重视，如何有效、正确地采集
数据才能最大程度避免信息孤岛，让数据产生更多价值，这使得数据采集
面临的挑战尤为突出，包括：
　　下面为大家介绍目前可用的六款数据采集产品，深入了解
　　2.1 Apache Flume原理介绍
　　Apache Flume 是一个开源日志系统。作为一个分布式、可靠、高可用的海量日志聚合系统，不仅支持在系统中自定义各种数据发送方进行数据采集
；同时也提供简单的数据处理和写入各种数据的Receiver（可定制）能力。Flume支持将集群外的日志文件采集归档到HDFS、HBase、Kafka中，供上层应用分析、清洗数据，如下图所示：
　　下面介绍一下Flume的核心概念
　　2.1.1 代理结构
　　Flume 的数据流是由事件贯穿的。Event是Flume的基本数据单元，承载日志数据（字节数组形式），承载头信息。Flume运行的核心是agent，Flume以agent作为最小的独立运行单元。它是一个完整的数据采集工具，收录
三个组件，即source、channel和sink。这些事件由代理外部的源生成。事件可以通过这些组件从一个地方流向另一个地方。
　　当Source捕获到事件后，会执行特定的格式，然后Source将事件推送到（单个或多个）Channel中。Channel 可以被认为是一个缓冲区，它将保存事件，直到 Sink 完成对事件的处理。Sink 负责持久化日志或将事件推送到另一个 Source。Flume 事件被定义为一个数据流单元。Flume agent实际上是一个JVM进程，收录
了完成任务所需的各种组件，其中最核心的三个组件是Source、Chanel和Slink。
　　2.1.2 基本概念（Source、Channel、Sink）
　　Source负责通过一种特殊的机制接收事件或产生事件，并将事件批处理到一个或多个Channel中（Source必须关联至少一个channel）。有两种类型的源：驱动和轮询：
　　来源类型：
　　【外链图片传输失败，源站可能有防盗链机制，建议保存图片直接上传（img-GavJl6Ic-46）（实时数据采集分析可视化.assets/Source类型.png)]
　　Channel 位于 Source 和 Sink 之间。Channel 就像一个队列，用于临时缓存传入的事件。当 Sink 成功将事件发送到下一跳通道或最终目的地时，事件将从通道中删除。
　　不同的通道提供不同级别的持久性：
　　Channels 支持事物，提供较弱的顺序保证，并且可以连接任意数量的 Sources 和 Sinks。
　　2.1.3 Flume 的主要特点
　　2.2 流利的
　　Fluentd 在各个方面都与 Flume 非常相似。不同的是它是用Ruby开发的，占用空间会更小。但是也带来了跨平台的问题，无法支持Windows平台。此外，使用JSON统一数据/日志格式是它的另一个特点。与Flume相比，它的配置相对简单。
　　2.3 日志存储
　　Logstash 是一个应用日志和事件的传输、处理、管理和搜索的平台。可用于统一采集
和管理应用日志，并提供Web接口进行查询和统计。就是著名的开源数据栈ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的L。几乎在大多数情况下，ELK同时被用作堆栈。只有当数据系统使用ElasticSearch时，首选logstash即可。
　　2.4 楚夸语
　　Apache Chukwa是apache下的另一个开源数据采集平台。上次 github 更新是 7 年前，项目应该已经不活跃了。
　　2.5 抄写员
　　
　　Scribe 是 Facebook 开发的数据（日志）采集
系统。它可以从各种日志源采集
日志，并存储在一个中央存储系统（可以是NFS、分布式文件系统等）中进行集中统计分析和处理。但是多年来一直没有得到维护。
　　2.6 对比分析
　　Flume 和 Fluentd 是两个广泛使用的产品。如果使用 ElasticSearch，Logstash 可能是首选，因为 ELK stack 提供了很好的集成。由于项目不活跃，不推荐使用 Chukwa 和 Scribe。
　　3 消息队列
　　没有最好的消息队列中间件（简称消息中间件），只有最合适的消息中间件。
　　消息队列的常见使用场景：
　　几种常用消息队列的比较
　　比较有代表性的是kafka和rabbitMQ。下面分别介绍两者：
　　3.1 Kafka原理介绍
　　Kafka 是 LinkedIn 开发的高吞吐量分布式消息系统，用 Scala 编写。它是一个高吞吐量、分布式、基于发布-订阅的消息系统，同时支持离线和在线日志处理。使用Kafka技术，可以在廉价的PC Server上搭建一个大规模的消息系统。目前，越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark、Flink等都支持与Kafka的集成。
　　在Kafka中，根据保存消息时的主题，消息的发布者被描述为生产者，消息的订阅者被描述为消费者，中间的存储数组被称为代理（agent）。这三者都通过 Zookeeper 进行协调。
　　3.1.1 Kafka架构及功能
　　【外链图片传输失败，源站可能有防盗链接机制，建议保存图片直接上传（img-S3969YXk-76）（C:\Users\lee\Desktop\Real-time数据采集​​、分析与可视化\Kafka图片\Kafka架构.png)】
　　基本概念：
　　3.1.2 Kafka的特点 3.1.3 Kafka的应用场景
　　Kafka与其他组件相比，具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时性等特点，适用于离线和在线消息消费，如定时消息采集、网站活动跟踪、大数据量的互联网业务的聚合统计系统运行数据（监控数据）、日志采集等数据采集场景。具体应用场景如下：
　　日志采集
：一个公司可以使用Kafka采集
各种服务的日志，通过Kafka作为一个统一的接口服务开放给各种消费者，比如Hadoop、Hbase、Solr等；消息系统：与生产者和消费者、Cache消息等解耦；用户活动跟踪：Kafka常用于记录web用户或app用户的各种活动，如浏览网​​页、搜索、点击等活动。可以通过订阅这些主题进行实时监控和分析，也可以加载到Hadoop或数据仓库中进行离线分析和挖掘；运营指标：Kafka也经常被用来记录运营监控数据。包括采集各种分布式应用的数据，产生各种操作的集中反馈，如告警、报表等；流处理：比如 Spark Streaming 和 Storm；事件源；
　　3.2 rabbitMQ原理介绍
　　Erlang语言实现的AMQP协议的消息中间件，最初起源于金融系统，用于分布式系统中消息的存储和转发。RabbitMQ发展到今天并被越来越多的人所认可，这与它在可靠性、可用性、可扩展性和丰富功能等方面的出色表现是分不开的。
　　优势：
　　缺点：
　　3.3 对比分析
　　应用：
　　在架构模型方面：
　　吞吐量：
　　在可用性方面：
　　在集群负载均衡方面：
　　总结
　　Kafka目前已经成为大数据系统异步消息和分布式消息之间的最佳选择。
　　4 纯/准实时计算 4.1 Spark原理介绍
　　
　　Spark 最初由加州大学伯克利分校 (UCBerkeley) 的 AMP 实验室于 2009 年开发。Spark 是一种基于内存的分布式批处理引擎，可用于构建大规模、低延迟的数据分析应用程序。Spark是集批处理、实时流计算、交互式查询、图计算、机器学习于一体的一站式解决方案。其架构图如下图所示：
　　Spark SQL：Spark 中用于结构化数据处理的模块。
　　Structured Streaming：基于 Spark SQL 引擎构建的流式数据处理引擎。
　　Spark Streaming：实时计算框架。
　　Mlib：是机器学习的框架
　　GraphX：图计算
　　Spark R：R语言解析
　　4.1.1 星火特点：
　　Spark具有以下主要特点：
　　4.1.2 Spark适用场景： 4.1.3 Spark Streaming简介：
　　Spark Streaming 是 Spark 核心 API 的扩展，是一种实时计算框架。特定于可扩展性、高吞吐量、容错等。
　　Spark Streaming 计算基于 DStream，它将流式计算分解为一系列短的批处理作业。Spark 引擎从数据中生成最终的结果数据。使用 DStream 从 Kafka 和 HDFS 等源获取连续的数据流。DStream 由一系列连续的 RDD 组成。每个 RDD 收录
特定时间间隔的数据。对 DStreams 的任何操作都会转换为对 RDD 的操作。
　　4.2 Flink 原理介绍
　　Flink是一个分布式、高性能、高可用、高精度的数据流应用开源流处理框架。Flink 的核心是提供对数据流的数据分发、通信和容错分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上提供批流融合计算能力和 SQL 表达式能力。
　　4.2.1 Flink 特性 4.2.2 Flink 主要特性 4.2.3 Hadoop 兼容性 4.2.4 Flink 应用场景
　　Flink最适合的应用场景是低延迟的数据处理场景：高并发数据处理、毫秒级实验、可靠性。
　　典型的应用场景包括：
　　4.3 对比分析 5 可视化展示（插件介绍） 5.1 Echarts
　　ECharts 是一个用 JavaScript 实现的开源可视化库。
　　特征
　　5.2 数据V
　　DataV是阿里云出品的拖拽式可视化工具。
　　特征：
　　例子
　　5.3 D3.js
　　D3的全称是（Data-Driven Documents），是一个JavaScript函数库，主要用于数据可视化。
　　特征
　　5.4 蚂蚁V
　　AntV是蚂蚁金服-体验技术部-数据图形组的开源项目，原名G2（The Grammar Of Graphics）
　　特征
　　5.5 6例对比分析
　　待升级
　　解决方案:哪个SPC软件好用？SPC数据采集软件？自动生成图表的SPC采集软件
　　市面上很多采集软件只能采集EXCEL中的数据，需要手动操作。ROZRZ基于云端的智能自动采集系统，无需人工干预。测量完成后自动保存数据库，自动生成SPC图表，自动导出EXCEL。哪个SPC软件好用？SPC数据采集软件？自动生成图表的SPC采集软件
　　SPC的主要内容是XR控制图。根据图表中的数值，生成对应的X控制图和R控制图，方便查看。同样，还有 X-MR 控制图和 P 控制图。
　　例：P控制图界面风格：
　　数据采集​​的内容主要是设置相应的接口信息、采集项、内容，实现数据采集的功能。主要包括设备通讯设置、数据采集变量设置、数据采集界面对比、工艺设备采集参数、数据采集与执行五个页面。
　　设备通讯设置主要是设置串口信息，包括串口选择、波特率、计算机名等信息。数据采集​​变量设置和接口比对，就是确定接口的变量字段，存储到对应的表中，完成数据采集操作。工艺设备采集参数用于确定采集哪些工艺和设备，执行二次数据采集是设置采集的内容。
　　示例：工艺设备采集参数样式图：
　　1.确定关键流程
　　
　　一个产品质量的形成需要经过很多道工序（工序），其中有些工序对产品的质量起着至关重要的作用。这样的过程称为关键过程。SPC控制图应首先用于关键过程，而不是所有过程。因此，要实施SPC，首先要确定关键工序。然后，对关键流程进行分析研究，识别流程的结构（输入、输出、资源、活动等）。
　　2.确定过程的关键变量（特征）
　　分析关键过程（因果图、排列图等）可以找出对产品质量影响最大的变量（特征）。
　　3、制定过程控制计划和规范
　　这一步往往是最困难和最耗时的，一些实验方法可以参考相关标准。
　　4.采集
整理过程数据
　　5、过程控制状态初步分析
　　使用控制图进行分析，分析过程是否受控和稳定。如发现失控或有特殊原因变化时，应采取措施。
　　注意：此时，过程的分布中心（X）和均值差σ，以及控制图边界可能是未知的。
　　
　　6.过程能力分析
　　只有当过程受控且稳定时，才需要分析过程能力。当发现过程能力不足时，应采取措施。
　　7、SPC控制图监控
　　只有过程受控稳定，过程能力足够，才能采用监控用的控制图，进入SPC实施阶段。
　　8. 监控、诊断、改进
　　在监测过程中，发现异常时，应及时分析原因，采取措施使过程恢复正常。对于受控和稳定的过程，还需要持续改进以减少变异的常见原因、提高质量和降低成本。
　　产品质量的形成需要很多工序（工序），其中有些工序对产品质量起着至关重要的作用，这样的工序称为关键工序，对关键工序应优先使用SPC控制图，而不是对所有工序都使用SPC控制图。控制图是一种测量、记录、评价和监控生产过程的关键质量特征值以及过程是否受控的图形化方法。根据假设检验的原理构建图表，以监控生产过程是否受控。它是统计质量管理的重要手段和工具。 查看全部

　　最新信息:怎样实时采集网站最新数据
　　如果您需要监控和采集
招标和采购信息;或需要监控和采集
财经新闻;或需要监控和采集
招聘内容;或者您需要监控和采集
舆论内容。继续阅读，目标是及时发现网站更新并在很短的时间内自动采集
数据。
　　由于每个网站的内容格式不同，因此需要有针对性的定制数据采集
方案。
　　1、实时监控更新和内容采集原则：首先，在监控主机上运行网站信息监控软件，添加需要监控的URL，监控网站的首页或栏目列表页。发现更新后，更新的新闻标题和链接会立即发送到集合主机。当采集
主机收到新闻链接时，它会自动使用木制浏览器打开网页，采集
新闻标题和正文内容，然后将其保存到数据库或导出Excel表格文件，或填写表单并提交给其他系统。其中，监控主机和采集主机可以部署在不同的计算机上，也可以部署在同一台计算机上，它们通过网络接口实现数据传输。
　　监控采集原理图
　　2、先在监控主机上部署网站信息监控软件，添加需要监控的URL，可以选择监控网站的首页或栏目。只要超链接列表格式的网页可以直接监控，其他特殊格式的页面就需要添加相应的监控方案。每个监控网站可以设置不同的监控频率，对实时性要求高的网站设置高频监控。多个独立于 URL 的线程以自己的频率同时进行监视。您也可以按关键词过滤无效内容，具体参数设置请参考软件手册和案例教程。
　　监控网站更新
　　3. 在监控告警选项卡中，选择“发送链路到外部网络接口”，并设置接收端的IP地址和端口号，这里是采集主机127.0.0.1的IP地址和正在监听的8888端口。当监控任何网站更新时，将发送更新的内容和链接。
　　发送更新链接
　　4、在采集主机上打开木制浏览器，选择“自动控制”菜单，打开“外部接口”，在弹出的外部接口窗口中将监听端口号设置为8888。设置接收数据时要执行的指定自动控制项目文件。如果同时接收多条数据，软件还可以按设定的时间间隔按顺序处理每条数据。选中“程序启动时自动开始侦听”，以便您可以在启动浏览器后立即接收数据，而无需打开外部界面表单。
　　接收新链接
　　
　　5. 打开浏览器的项目经理，创建自动控制项目。首先创建一个新步骤打开网页，在输入URL的控件中右键点击，选择外部变量@link，即监控主机接收的数据中的link参数。执行项目时，将自动打开此内容 URL。
　　打开链接网址
　　6.创建元素监控步骤，监控内容页面的标题，通过标题内容，可以解读内容来自哪个网站，然后跳转到相应的数据采集步骤。这相当于编程中的多条件语句。若要选择跳转步骤，需要完成本文的步骤 7，然后返回进行修改。
　　确定源网站
　　7. 创建一个信息抓取步骤，从网页中抓取标题和正文内容。 将作为变量保存在软件中。以相同的方式为每个网站创建数据爬网步骤和爬网内容参数。在这里，您还可以添加分析和过滤信息内容，确定不必要的不相关内容，并终止采集
和保存。
　　页面数据采集
　　8. 如果要将采集到的内容保存到数据库中，可以新建“执行SQL”步骤，设置数据库连接参数，并支持mssql、mysql、oracle、sqlite等数据库。输入 insert 连接 SQL 语句，通过右键菜单将标题和正文变量插入到 SQL 语句中。通过在执行项目时替换变量，内容将直接保存到数据库中。
　　保存到数据库
　　9.如何将采集
的数据保存到Excel表格文件中，
　　
　　创建一个“保存数据”步骤，选择保存到Excel格式，输入保存路径和文件名，点击设置内容按钮，就可以选择需要保存的变量，这里选择标题和正文。
　　保存到 Excel 工作表
　　10.如果需要采集
内容，请填写表单并添加到其他系统，创建一个新步骤打开网页，添加该系统的URL（此处省略登录步骤），然后打开表单用于向系统添加数据。
　　打开“添加数据”网页
　　11.创建一个步骤来填写内容，并在表单对应的输入框中填写内容。首先，获取输入框元素，在内容框中单击鼠标右键，然后选择需要输入的变量。
　　自动填充表单
　　12.填写完表单后，再增加一步点击提交按钮，将采集到的内容添加到新系统中。
　　提交表格
　　从监控数据更新到数据采集
，保存到数据库或添加到其他系统，整个过程可以在无人值守的情况下完全自动完成。并且监控采集软件可以放在后台运行，不影响电脑正常使用做其他工作。返回搜狐查看更多
　　最新版:怪物联盟采集推送软件 V1.0 绿色免费版
　　怪物联盟采集
推送软件是一款适合QQ群推广的淘客推广软件。操作简单，可以快速采集
产品信息，轻松推广。有需要的用户不要错过。
　　【使用说明】
　　
　　1、解压包中有两个压缩文件。分别是，mpq官方版压缩包和怪物合集压缩包。单独解压
　　2、打开mpq压缩包解压后的文件夹，选择“core”文件，点击打开。选择“账号”，在空白处右击选择“编辑”，输入QQ账号密码。点击添加，添加选择右键登录，此时QQ登录成功。
　　3.关闭核心程序。打开怪物合集压缩包文件，将“VipNBQDLL.xx.dll”复制粘贴到mpq文件夹下的“Plugin”文件夹中。这时，重新打开“核心”程序。选择“插件”选项。您将看到一个插件，右键单击以启用它。这时候核心软件设置就ok了。
　　4.然后打开怪物采集
文件夹，找到“怪物联盟”程序。点击打开配置相应的信息。
　　
　　5.首先登录联盟，这里的账号就是你的淘宝客账号。如果没有直接去申请。具体应用教程请见另一篇文章。淘客账号申请教程。
　　6、登录淘宝账号后，点击刷新推广位置。点击刷新后，您淘宝账号设置的促销位会自动列出，您可以选择对应的促销位。一般是QQ群推广位。
　　7.勾选自动申请高额佣金。请随意填写申请原因。一般不受影响。
　　8.然后开始采集
产品内容。在右侧页码设置中填写云商品库对应的页码。只需点击采集
。通常一次采集
一页。如果要捕获多个页面？全选并添加到推送列表。然后重新进入页数捕获。集合被完全选中并添加到推送列表中。 查看全部

　　汇总:文章实时采集某app页面静态数据下载及markdown解析解析
　　文章实时采集某app页面静态数据，以文章title和date为关键字采集到知乎站内数据组的全部问题信息，并格式化为xml数据代码下载及markdown解析(以下两步会打包放在目录下，数据都存在共享文件夹，数据只对需要的开发者才开放,具体思路请看本人专栏上部。更多内容请看目录)demodemo链接：（为了以后更好的写示例，不需要了解java开发，我会采用c#）2.7工程代码页面如上，demo采用defaultapplicationdemo，也就是无状态工程（不指定登录postmetro是不会写入数据的，我会对数据进行初始化，并上传全站数据）2.7工程代码不包含java框架开发，需要在开发c#工程过程中，阅读java代码才能理解原理，所以开发c#工程，还需要一些c#知识才能阅读有效代码解决方案：第一步：将上传的知乎所有问题信息转化为html代码，使用bower对各个页面api进行开发2.7工程代码页面如上，demo采用defaultapplicationdemo，也就是无状态工程（不指定登录postmetro是不会写入数据的，我会对数据进行初始化，并上传全站数据）2.7工程代码不包含java框架开发，需要在开发c#工程过程中，阅读java代码才能理解原理，所以开发c#工程，还需要一些c#知识才能阅读有效代码解决方案：我先用知乎下的weblogic运行，具体步骤见本人文章点击postmetro概述：http请求示例代码：注意:我这里用的是java，只要打java代码就可以了第二步：先在c#工程中写postmetrojson文件，注意c#工程中要指定工程启动路径，不然上传完工程代码在idea中运行时会报错compilingpostmetroweblogicintoexternal...3.1.准备数据，不需要针对知乎使用eclipse编写目录下的getting-started.xml,包含知乎所有页面api3.2.指定路径，编译下，打包成工程，同时数据文件名要指定eclipse中javaweblogic目录名，目录下的test1/merge-json.xmlproperties3.3.写入知乎所有页面数据，通过openxmlhttp来对知乎页面进行读写，可以同时写入多次以保证整个页面同步，openxmlxml级exception:withxml.exceptionexpected‘timeout’toaddtimer(。
　　
　　1)withopenxml()expectedtoaddtimer
　　
　　3)withopenxml(c)expectedtoaddtimer
　　1).来自java方向的外行方案：3.1.在idea中 查看全部

　　解决方案:基于Binlog实时同步数据仓库问题总结
　　前言
　　今天刷公众号的时候，看到了这篇文章：基于Binlog和Flink的实时同步数据仓库实践。主要解释是基于Flink对Mysql Binlog数据采集的规划。看了实用的方法和具体的代码操作，感觉有些情况考虑的还不够。作者之前对采集工具的实践也做过一些类似的总结，但是没有从整体上做一个系统的总结，所以我在想，能不能做一个个人的总结文章，总结一下Binlog采集中存在的问题以及相应的解决方法也总结了？
　　很多人可能对Binlog还不够了解，有些人可能肤浅地想：“不就是mysql产生的吗，它有固定结构的日志，采集
数据，然后做成数据落地，它有什么这么困难？”
　　的确，本质上确实是日志，但其实Binlog采集从场景分析到技术选型都有很多不为人知的坑，大家不要小看它。
　　作者写这篇文章的目的是展示Binlog数据采集开发过程在实际工作中的原理、注意事项以及可能出现的问题。也会有一些笔者自己在资料采集
中的原则个人总结，供大家参考，都是干货。
　　让我们开始吧！
　　一、Binlog实时采集与汇总原理
　　首先抛开技术框架的讨论，我个人总结一下Binlog日志数据采集的主要原则：
　　解释这三个原则的具体含义
　　原则一
　　在数据采集中，数据落地一般采用时间分区的方式进行落地，因此我们需要确定一个固定的时间戳作为时间分区的基本时间序列。
　　这种情况下，业务数据上的时间戳字段，无论从实际开发中获取这个时间戳，还是在实际表中都会有这样的时间戳来看，不可能所有的表都完全满足。
　　举个反例：
　　表：业务时间戳（或事件时间）
　　表 A：创建时间、更新时间
　　表 B：创建时间
　　表 C：create_at
　　表D：无
　　像这样的情况，理论上在设计表的时候可以通过限制RD和DBA规范表结构来统一和限制时间戳和命名，但是在实际工作中，这样的情况基本是不可能的。是的，相信很多读者都会遇到这种情况。
　　很多做数据采集的同学可能会想，能不能请他们来制定标准呢？
　　我个人的看法是可以，但是大数据的底层数据采集不能完全依赖这样的相互标准。
　　原因有以下三个：
　　因此，如果要使用唯一的固定时间序列，就必须将其与业务数据分开。我们想要的时间戳不受业务数据变化的影响。
　　原理二
　　在一个业务数据库中，肯定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，字段变化顺序不可控。
　　这个原则想描述的是导入数据仓库的表要适应数据库表的各种操作，并保持其可用性和列数据的正确性。
　　原则三
　　这个数据是有溯源的，包括两个方面
　　第一种描述是在binlog采集
端，可以重新按location采集
binlog。
　　第二种描述是在consumer binlog登陆结束时，可以通过重复消费重新登陆数据。
　　这是作者的个人总结。无论选择何种技术选型进行组合施工，都需要满足这些原则。
　　二、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 transform 算子，可以提取 binlog 中的元数据。
　　对于0.10版本的配置，可以提取table、version、connector、name、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，是binlog元数据，可以应用于所有数据表，在不知道数据表内部结构的情况下，可以使用这个固定的时间戳来充分实现我们的原理一.
　　关于Debezium，不同版本之前的配置参数可能不同。如果读者需要练习，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，比如市场上广泛使用的Canal，或者读者需要开发数据采集程序，建议将binlog的元数据全部提取出来，在本流程和后续流程中可能会用到。
　　基于原则二的解决方案
　　对于Hive，目前主流的数据存储格式有Parquet、ORC、Json、Avro。
　　抛开数据存储的效率讨论。
　　对于前两种数据格式，它是按列存储的，也就是说，这两种数据格式的数据读取将严格依赖于数据在我们的数据表中的存储顺序。这样的数据格式不能满足数据列的灵活性。添加、删除等操作。
　　Avro格式是基于行的，但是需要依赖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。
　　最后确定使用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能在hive中读取到。
　　Debezium组件采集的binlog数据为json格式，符合预期的设计方案，可以解决第二个原理带来的问题。
　　对于其他框架，比如市场上使用比较广泛的Canal，可以设置为Json数据格式进行传输，或者需要读者自行开发数据采集程序，同理。
　　基于原理三的解决方案
　　在binlog采集
端，可以重新按位置采集
binlog。
　　Debezium官网也给出了该方案的实现。大致描述了相应的解决方案，需要Kafkacat工具。
　　对于每一个采集到的mysql实例，在创建数据采集任务时，Confluent会为connector（即采集程序）采集的元数据对应创建一个topic。
　　相应的时间戳、文件位置、位置都会存储在里面。您可以通过修改该数据来重新设置采集
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，这跟mysql binlog日志的保存周期有关。所以这种方式回溯的时候，需要确认mysql的日志是否还存在。
　　对于重复消费，数据重新落地。
　　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offset消费站点的方案，这里不再赘述。
　　读者自己实现，需要确认的选择的MQ支持该功能就好了。
　　#how_to_change_the_offsets_of_the_source_database
　　3、业务场景不同
　　本节仅介绍在笔者的技术架构下如何实现以下操作。读者可以根据自己选择的技术组件探索不同的技术方案。
　　1）数据库分库分表的情况
　　基于Debezium的架构，一个source只能对应一个mysql实例进行采集。对于同一个实例上的分表情况，可以使用Debezium Topic Routing功能。
　　在采集
过滤binlog时，将对应的要采集
的表按照正则匹配写入到指定的topic中。
　　在分库的情况下，还需要在sink端添加RegexRouter变换算子，进行topic之间的merge写操作。
　　2）数据增量采集和全量采集
　　对于采集组件，目前配置默认是基于增量的，所以无论选择Debezium还是Canal，都可以正常配置。
　　但是有时候会出现需要采集
全表的情况，作者也给出了采集
全量数据的方案。
　　选项一：
　　Debezium本身就有这样的功能，需要
　　snapshot.mode参数选择设置为when_needed，这样可以进行表的全量采集
操作。
　　
　　在官方文档中，对这里的参数配置有比较详细的说明。
　　#快照
　　方案二：
　　同时使用sqoop和增量采集
。
　　该方案适用于表数据已经很多，但binlog数据当前频率不高的情况。
　　值得注意的有两点：
　　3）离线重删条件
　　数据落地后，通过json表映射binlog原创
数据，那么问题来了，我们如何找到最新的一条数据呢？
　　或许我们可以简单的认为，用刚才提取出来的ts_ms就好了，然后反演一下？
　　在大多数情况下确实可以这样做。
　　但是笔者在实际开发中发现这样的情况并不能满足所有的情况，因为在binlog中，可能真的有两条数据ts_ms和PK相同，但确实不同。
　　那么我们如何同时求解两个数据呢？
　　答案如上，我们只是建议提取所有binlog的元数据。
　　选择 *
　　从
　　(
　　选择 *，
　　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
　　从测试 t
　　WHERE dt='{pt}'
　　AND hour='{now_hour}'
　　) t1
　　在哪里 t1。order_by = 1
　　解释一下这条sql中row_number的情况：
　　这样的条件组合检索到的数据是最新的。
　　可能有读者会问，如果删除了这条数据，你这样取回的数据不就错了吗？
　　这个Debezium也有相应的操作，有相应的配置选项供你选择如何处理删除行为的binlog数据。
　　作为大家的参考，笔者选择了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。
　　四、结构总结
　　在技​​术的选择和整体与细节的结构上，笔者一直坚持一个原则——
　　过程要尽量简单但不简单。数据链接越长，可能出错的链接就越多。后期的加锁问题和运维也会非常困难。
　　所以笔者在技术选型上也考虑了Flink+Kafka的方式，但是基于当时的现状，笔者并没有选择这样的技术选型，笔者也说明了原因。
　　总结一下，我当时对 Flink 的想法是，如果 Flink 没有一个开发和运维监控的平台，可以作为一个临时的解决方案。很容易出问题，或者只是大家在这样的程序框架下造轮子，越造越慢。而且后期的主要项目方向也没有把Flink平台提上日程，所以选择的时候也是考虑了一部分未来的情况。
　　所以，最后确定技术选型的时候，我并没有选择Flink。
　　5.结论
　　解决方案:在线工具导航（一）
　　工具 123 - 1750 工具收录
在整个工位
　　
　　本工具导航网站共收录
1750个在线工具，包括转换工具、在线制作、在线生成、在线查询、图片工具、检测工具、PDF工具、SEO工具、站长推荐、生活工具、学习工具、娱乐工具、站长工具等。
　　 查看全部

　　汇总:文章实时采集最优的方案？知乎|可供五十位兄弟
　　文章实时采集最优的方案？知乎|、可供五十位兄弟姐妹大胆用、值得可喜的一点是，此前没有类似技术的书，也没有类似的课程。所以你可以想做什么，就做什么。去而不返。(谢天笑)获取更多java资讯，
　　
　　如果你以后想找软件开发相关的工作，或者至少当下找工作特别难，面试官特别挑剔。能够自主做一个游戏引擎已经非常难得。有这个游戏引擎在你写代码，做app，做网站，做微信小程序都特别有利。当然，前提是你能把开发这个引擎过程中遇到的每一个问题都想得明白，真的要想明白你没有三五年时间估计是做不好的。如果要我来说的话，以后的应该不会从事引擎相关的开发。但是可以成为一个很好的程序员。
　　纯堆代码不分实现与否都是在敷衍职业生涯前面半个阶段。你用这种方式，你自己都可以干更多别的事情。比如可以做个非重度游戏引擎的thatgamekit。如果你喜欢。最后在十年后做一个不重度游戏引擎的android版本。
　　
　　此实习求职单位，所有人都要求20个月工作经验，但是满足特定条件且个人认为不错的25个月相对来说，你具备这些优势，所以建议你不要放弃这份工作，包括时间机会成本等等，实习的优势是经验可以复用，你做的东西只是个流水线或者别人的demo，并不会是真正的游戏引擎，也就是说，你的实习应该有转正的机会的。这样来看，留下和放弃都是不理智的，放弃你有更多选择，留下可能你什么都不会，毕竟一年工作经验才算是初级程序员。
　　还有其他几个小建议1.可以多多搜集游戏引擎的资料，带你入门比如原生类或者unity啥的不错的游戏引擎2.python，php，java什么的不用说，但是据我所知国内游戏引擎很少。你不想搞开发的话用个java也是可以的。最后建议你都工作吧，做游戏引擎做引擎很重要。别太浪费时间，把兴趣当工作，最后会发现兴趣都变成痛苦的事业了。 查看全部

　　解决方案:微信小游戏直播在Android端的跨进程渲染推流实践
　　本文由微信开发团队工程师“virwu”分享。
　　1 简介
　　近期，微信小游戏支持一键播放视频号。将微信升级到最新版本后，打开腾讯小游戏（如跳转、欢乐斗地主等），在右上角的菜单中可以看到开始直播的按钮。按钮成为游戏主播（如下图所示）。
　　但出于性能、安全等一系列考虑，微信小游戏运行在独立进程中，视频号直播相关的模块不会在该环境下初始化。这意味着小游戏的音视频数据必须跨进程传输到主进程进行流式传输，这给我们实现小游戏的直播带来了一系列的挑战。
　　（本文同步发表于：）
　　2.系列文章
　　本文是系列文章中的第 5 篇：
　　《系统聊天技术（一）：美拍直播弹幕系统的实时推送技术实践之路》 《系统聊天技术（二）：阿里电商IM消息平台，在群聊和直播场景下的技术实践直播系统聊天技术（三）：微信直播聊天室单间1500万在线消息的消息架构演进》 《直播系统聊天技术（四）：微信直播聊天室实时消息系统架构演进实践》百度直播海量用户》《直播系统聊天技术（五）：微信小游戏直播在Android端的跨进程渲染与推流实践》（*篇）3.视频采集与推流
　　3.1 屏幕截图？
　　小游戏直播的本质是将主播手机屏幕上的内容展示给观众。自然而然，我们可以想到利用系统的录屏接口MediaProjection来采集视频数据。
　　该方案具有以下优点：
　　但最终这个方案被否决了，主要是出于以下考虑：
　　转念一想，既然小游戏的渲染完全由我们来控制，那么为了更好的直播体验，是否可以将小游戏渲染的内容跨进程传输到主进程进行推流呢？
　　3.2 小游戏渲染架构
　　为了更好的描述我们采用的方案，这里简单介绍一下小游戏的渲染架构：
　　可以看到图中左半部分代表前台的小游戏流程，其中MagicBrush是小游戏渲染引擎，从小游戏代码接收渲染指令，将画面渲染到由小游戏提供的Surface上屏幕上的 SurfaceView。主进程在后台不参与整个过程。
　　3.3 小游戏录屏时的情况
　　小游戏之前已经支持录制游戏内容，原理上和直播类似，都需要获取当前小游戏的画面内容。
　　开启录屏后，小游戏会切换到以下渲染模式：
　　可以看出MagicBrush的输出目标不再是屏幕上的SurfaceView，而是Renderer生成的SurfaceTexture。
　　这里简单介绍一下Renderer的作用：
　　Renderer是一个独立的渲染模块，代表了一个独立的GL环境。它可以创建SurfaceTexture作为输入，接收到SurfaceTexture的onFrameAvailable回调后，通过updateTexImage方法将图像数据转换为GL_TEXTURE_EXTERNAL_OES类型的纹理参与后续的渲染过程，并可以将渲染结果输出到另一个Surface。
　　图中的流程一步步解释如下：
　　1）MagicBrush接收到小游戏代码调用的渲染指令，将小游戏的内容渲染到第一个Renderer创建的SurfaceTexture上；
　　2）然后这个Renderer做了两件事：
　　3）第二个Renderer将第一个Renderer提供的纹理渲染到mp4编码器提供的输入SurfaceTexture中，最终编码器编码生成mp4录屏文件。
　　3.4 改造录屏解决方案？
　　可以看出，在录屏方案中，一个Renderer负责将游戏内容上传到屏幕上，另一个Renderer将相同的纹理渲染到编码器，用于录制游戏内容。直播其实也差不多。是不是只要把编码器换成直播的推流模块就够了？
　　没错，但是还漏掉了一个关键环节：streaming模块运行在主进程中，我们需要跨进程传递图片数据！如何跨进程？
　　说到跨进程： 可能我们脑海中跳出的第一反应就是Binder、Socket、共享内存等传统的IPC通信方式。但是仔细想想，系统提供的SurfaceView是一个非常特殊的View组件。它不通过传统的View树参与绘制，而是通过系统的SurfaceFlinger直接合成到屏幕上，SurfaceFlinger运行在系统进程上。我们在SurfaceView提供的Surface上绘制的内容必须能够跨进程传递，而Surface跨进程的方法很简单——它本身实现了Parcelable接口，也就是说我们可以使用Binder直接传递Surface对象跨进程。
　　所以我们有以下初步计划：
　　可以看出，第三步不再渲染到mp4编码器，而是渲染到从主进程跨进程传过来的Surface。主进程的Surface由一个Renderer创建的SurfaceTexture封装而成。现在小游戏进程将图像渲染到这个 Surface 作为生产者。当一帧渲染完成后，主进程的SurfaceTexture会收到一个onFrameAvailable回调通知图像数据已经准备好，然后通过updateTexImage获取对应的纹理数据。这里，由于直播模块只支持GL_TEXTURE_2D类型的贴图，所以这里主进程Renderer会将GL_TEXTURE_EXTERNAL_OES转换成GL_TEXTURE_2D贴图，然后发送给直播编码器，完成推流过程。
　　经过一番改造：上述方案已经成功将小游戏渲染到屏幕上，并传递给主进程进行流式传输，但这真的是最优方案吗？
　　想了想，发现上面的解决方案中Renderer太多了。小游戏进程中有两个，一个是渲染到屏幕上，一个是跨进程渲染到Surface，还有一个是在主进程中转换纹理调用流模块。如果要同时支持录屏，需要在小游戏进程中再启动一个Renderer渲染到mp4编码器。过多的Renderer意味着过多的额外渲染开销，会影响小游戏的性能。
　　3.5 跨进程渲染方案
　　
　　纵观整个流程，其实只需要主进程的Renderer。小游戏额外使用的Render无非是为了同时满足同屏渲染和跨进程传输。constraints，那么我们就简单的把小游戏进程的入屏Surface传给主进程进行入屏渲染！
　　最终，我们将小游戏流程中的两个冗余Renderer大幅砍掉。MagicBrush直接渲染到跨进程传递给Surface，而主进程的Renderer负责将纹理渲染到跨进程以及纹理类型转换。传输的小游戏进程在屏幕Surface上，实现画面在屏幕上的渲染。
　　最终需要的Renderer数量从原来的3个减少到需要的1个，性能提升的同时架构更加清晰。
　　以后需要同时支持录屏的时候，稍微改动一下，把mp4编码器的输入SurfaceTexture跨进程传给主进程，然后给它添加一个Renderer渲染纹理（如图下图）。
　　3.6 兼容性和性能
　　说到这里，不禁有些担心。Surface方案的跨进程传输和渲染会不会有兼容性问题？
　　其实虽然不常见，但是官方文档上说是可以跨进程抽取的：
　　SurfaceView 结合了表面和视图。SurfaceView 的视图组件由 SurfaceFlinger（而不是应用程序）合成，支持从单独的线程/进程进行渲染，并与应用程序 UI 渲染隔离。
　　而Chrome和Android O之后的系统WebView都有使用跨进程渲染的方案。
　　我们的兼容性测试覆盖了Android 5.1及之后的所有主流系统版本和机型。除了Android 5.flow跨进程渲染黑屏的问题。
　　性能方面：我们使用WebGL Aquarium的demo进行性能测试。我们可以看到对平均帧率的影响约为15%。由于渲染和流式处理，主进程的 CPU 有所增加。奇怪的是，小游戏进程的CPU开销却减少了。减少的原因尚未得到证实。疑似与屏幕操作移至主进程有关，不排除统计方法的影响。
　　3.7 总结
　　为了不记录宿主端的评论插件，我们先从小游戏的渲染流程说起。借助Surface的跨进程渲染和传输图像的能力，我们将渲染和上传小游戏的过程移到了主进程中，同时生成纹理进行流式传输。兼容性和性能满足要求。
　　4. 音频采集和流式传输
　　4.1 方案选择
　　在音频采集方案中，我们注意到Android 10及以上系统提供了AudioPlaybackCapture方案，可以让我们在一定范围内采集系统音频。当时的一些预研结论如下。
　　捕获者 - 捕获发生的条件：
　　被俘方 - 可以被俘的条件：
　　总的来说：Android 10及以上可以使用AudioPlaybackCapture方案进行音频采集，但考虑到Android 10的系统版本限制太多，我们最终选择了自己对小游戏播放的所有音频进行采集和混音。
　　4.2 跨进程音频数据传输
　　现在，老问题又一次出现在我们面前：小游戏中混入的音频数据在小游戏进程中，我们需要将数据传输到主进程中进行流式处理。
　　它不同于一般的用于方法调用的IPC跨进程通信：在这种场景下，我们需要频繁（每40毫秒）传输大数据块（16毫秒的数据量约为8k）。
　　同时：由于直播的特点，这个跨进程传输过程的延迟需要尽可能低，否则会导致音视频不同步。
　　为了实现上述目标：我们测试了Binder、LocalSocket、MMKV、SharedMemory、Pipe等几种IPC方案。在搭建的测试环境中，我们模拟小游戏过程中真实的音频传输过程，每16毫秒发送一次序列化数据对象。数据对象的大小分为三个级别：3k/4M/10M，发送前存储时间戳在对象中；以主进程接收到数据并反序列化成数据对象的时刻为结束时间，计算传输延迟。
　　最终得到如下结果：
　　注：其中XIPCInvoker(Binder)和MMKV传输大量数据耗时过长，结果不显示。
　　各方案分析如下（stall rate表示延迟&gt;2倍平均延迟且&gt;10毫秒的数据占总数的比例）：
　　可以看出，LocalSocket方案在各个情况下的传输延时表现都非常好。造成差异的主要原因是裸二进制数据在跨进程传输到主进程后，仍然需要进行数据复制操作，将其反序列化为数据对象。在使用LocalSocket时，可以使用ObjectStream和Serializeable来实现流式复制。相比其他方案，一次性接收数据，然后复制，节省了很多时间（当然其他方案也可以设计成分块流，同时复制，但是实现起来有一定的成本，它不像 ObjectStream 那样稳定和易于使用）。
　　我们还测试了LocalSocket的兼容性和性能，没有出现传输失败和断开连接的情况。只有三星S6的平均延迟超过了10毫秒，其他机型的延迟都在1毫秒左右，可以达到我们的预期。
　　4.3 LocalSocket 的安全性
　　常用的Binder的跨进程安全是由系统实现的认证机制来保证的。LocalSocket是对Unix域套接字的封装，所以要考虑它的安全性。
　　《Android Unix Domain Sockets的误用及安全隐患》一文详细分析了在Android中使用LocalSocket带来的安全风险。
　　PS：论文原文附件下载（请从本链接4.3节下载：）
　　论文概要：由于LocalSocket本身缺乏认证机制，任何应用程序都可以连接，从而拦截数据或向接收端发送非法数据而导致异常。
　　针对这个特点，我们可以做两种防御方式：
　　4.4 总结
　　为了兼容Android 10以下机型和直播，我们选择自己处理小游戏的音频采集，通过对比评测，我们选择了LocalSocket作为跨进程音频数据传输的方案，满足了直播在时延方面的需求。
　　同时，通过一些对策，可以有效规避LocalSocket的安全风险。
　　
　　5.多进程带来的问题
　　回过头来看，虽然整个解决方案看起来比较顺利，但是由于多进程的原因，在实现过程中还是有很多坑。以下两个是主要的。
　　5.1 glFinish导致渲染帧率严重下降
　　在实现跨进程渲染流解决方案后，我们进行了一轮性能和兼容性测试。在测试过程中，我们发现部分中低端机型的帧率下降非常严重（如下图）。
　　重现后查看小游戏进程渲染的帧率（即小游戏进程绘制到跨进程Surface的帧率），发现可以达到直播时的帧率未启用广播。
　　我们使用的测试软件PerfDog记录了屏幕Surface的帧率，可以看出性能下降不是因为小游戏代码执行效率低导致直播开销过高，而是主进程效率低下造成的在屏幕渲染器上。
　　于是我们剖析了直播时主进程的运行效率，发现耗时函数是glFinish。
　　并且有两个电话：
　　如果去掉第一个调用，这次Live SDK里面的时间会超过100毫秒。
　　要理解为什么这个 GL 命令需要这么长时间，让我们看一下它的描述：
　　直到所有先前调用的 GL 命令的效果完成后，glFinish 才会返回。
　　描述很简单：它会阻塞，直到所有先前调用的 GL 指令都完成。
　　所以好像之前的GL指令太多了？但是，GL指令队列是线程隔离的。在主进程的Renderer线程中，在glFinish之前只会执行极少量的纹理类型转换的GL指令。从腾讯云的同学那里了解到，本帖不会使用推流接口。线程执行了很多GL指令，这么少的GL指令怎么会让glFinish阻塞这么久？等等，很多 GL 指令？小游戏进程此时不是在执行大量的GL指令吗？会不会是小游戏进程中GL指令较多导致主进程的glFinsih耗时过长？
　　这样的猜测不无道理：虽然GL指令队列是线程隔离的，但是处理指令的GPU只有一个。一个进程中过多的 GL 指令会导致另一个进程在需要 glFinish 时阻塞时间过长。谷歌没有找到相关的描述，需要自己验证一下这个猜测。
　　重新观察上面的测试数据：发现直播能到60帧的时候，直播结束后能到60帧左右。这是否意味着在小游戏GPU负载低的情况下，glFinish的耗时也会减少呢？？
　　在性能下降严重的模型上：保持其他变量不变，尝试低负载运行一个小游戏，发现glFinsih的耗时成功下降到10毫秒左右，证实了上面的猜测——确实是小游戏正在执行的游戏进程大量的GL指令阻塞了主进程glFinish的执行。
　　如何解决？小游戏进程的高负载是改不了的，那小游戏可不可以在一帧渲染完就停止，等主进程的glFinish完成再渲染下一帧呢？
　　这里做了各种尝试：OpenGL的glFence同步机制不能跨进程使用；由于GL指令是异步执行的，所以通过跨进程通信锁定小游戏的GL线程，并不能保证主进程执行glFinish指令时小游戏进程的进度已经执行完毕，这只能通过以下方式来保证在小游戏进程中加入glFinish，但这会使双缓冲机制失效，导致小游戏渲染帧率大幅下降。
　　既然避免不了glFinish带来的阻塞，那我们回到问题的开头：为什么需要glFinish？由于双缓冲机制的存在，一般来说不需要glFinish等待前面的绘制完成，否则双缓冲就失去了意义。在两次glFinish调用中，可以直接去掉第一个纹理处理调用。经过沟通，发现引入了第二次腾讯云SDK调用，解决了一个历史问题，可以尝试去掉。在腾讯云同学的帮助下，去掉glFinish后，渲染帧率终于和小游戏的输出帧率一致了。经过兼容性和性能测试，没有发现去掉glFinish导致的问题。
　　这个问题的最终解决方案很简单：但是在分析问题原因的过程中其实做了很多实验。同一个应用中一个GPU负载高的进程会影响到另一个进程耗时的glFinish这种场景确实是非常困难的。很少见，参考资料也不多。这个过程也让我深刻体会到glFinish使双缓冲机制失效带来的性能影响是巨大的。在使用OpenGL进行渲染和绘图时，我应该非常谨慎地使用glFinish。
　　5.2 后台进程优先级问题
　　测试过程中：我们发现无论使用多少帧率向直播SDK发送图片，观众看到的图片帧率始终只有16帧左右。排除背景原因后，我们发现编码器的帧率不够。经腾讯云同学测试，同一进程编码帧率可以达到设定的30帧，所以还是多进程导致的问题。在这里，编码是一个很重的操作，比较消耗CPU资源，所以我们首先怀疑的是后台进程的优先级。
　　要确认问题：
　　总结一下：可以确认帧率下降是后台进程（以及它拥有的线程）的优先级低导致的。
　　在微信中提高线程优先级是很常见的。比如小程序的JS线程和小游戏的渲染线程，在运行时都会通过android.os.Process.setThreadPriority方法设置线程的优先级。腾讯云SDK的同学很快就给我们提供了设置线程优先级的接口，但是实际运行的时候发现编码帧率只从16帧增加到18帧左右。什么地方出了错？
　　前面提到：我们通过chrt命令设置线程优先级是有效的，但是android.os.Process.setThreadPriority方法设置的线程优先级对应的是renice命令设置的nice值。仔细看了chrt手册，发现之前测试的理解是错误的。我使用命令chrt -p [pid] [priority]直接设置了优先级，但是没有设置调度策略参数，导致线程的调度策略从Linux默认的SCHED_OTHER改为SCHED_RR，即该命令的默认设置，而SCHED_RR是一种“实时策略”，导致线程的调度优先级变得很高。
　　其实：renice设置的线程优先级（即android.os.Process.setThreadPriority）对于后台进程拥有的线程帮助不大。
　　事实上，已经有人对此进行了解释：
　　为了解决这个问题，Android 还以一种简单的方式使用 Linux cgroups 来创建更严格的前台与后台调度。前台/默认 cgroup 允许正常进行线程调度。然而，后台 cgroup 只应用了总 CPU 时间的一小部分的限制，该时间可用于该 cgroup 中的所有线程。因此，如果该百分比为 5%，并且您有 10 个后台线程和一个前台线程都想运行，那么这 10 个后台线程加在一起最多只能占用前台可用 CPU 周期的 5%。（当然，如果没有前台线程想要运行，后台线程可以使用所有可用的 CPU 周期。）
　　关于线程优先级的设置，有兴趣的同学可以看看另一位大佬的文章：《Android的诡异陷阱——设置线程优先级导致的微信卡顿悲剧》。
　　最后：为了提高编码帧率，防止后台主进程被kill掉，我们最终决定在直播时在主进程中创建一个前台Service。
　　六、总结与展望
　　多进程是一把双刃剑。在给我们带来隔离和性能优势的同时，也给我们带来了跨进程通信的问题。幸运的是，借助系统Surface能力和各种跨进程解决方案，我们可以更好地解决小游戏直播中遇到的问题。
　　当然：解决跨进程问题最好的办法就是避免跨进程。我们也考虑过在小游戏的过程中运行视频号直播的推流模块的方案，但是考虑到改造成本，我们没有选择这个方案。
　　同时：本次SurfaceView跨进程渲染的实践对其他业务也有一定的参考价值——对于一些内存压力大或者安全风险高的场景，需要SurfaceView渲染绘制，逻辑可以放在一个独立的进程，然后通过跨进程渲染的方式绘制到主进程的View上，在获得独立进程优势的同时，也避免了进程间跳转带来的体验碎片化。
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　　解决方案:搭建属于你的在线实时采集系统——HTML5 在嵌入式系统中的应用
　　在当今的信息社会，信息就是金钱，所有的信息都必须是时效性的，过时的信息将没有价值。由此可见实时信息的重要性。
　　近年来，随着物联网在各行各业的快速发展，越来越多的终端设备接入网络，实现远程交互和控制；各种传感器的广泛分布使得数据节点的分布越来越多。而这些交互数据本身也是一种原创
信息。这些数据量需要我们采集
、分析、处理和反馈。数据的真实性、有效性、准确性和实时性保证了整个工作的效率、质量和价值。
　　在这里，我们实现了一个基于W5500的在线采集系统，并在其中引入了一个新鲜元素——HTML5。通过这种最新的Web语言，我们呈现了一个更加实时高效的在线实时采集系统。相信随着HTML5在嵌入式领域的不断深入推广，必将对产业效率和价值的提升产生重大影响。
　　在详细介绍这个实时采集系统之前，我们先简单了解一下HTML5。
　　HTML5和HTML的区别
　　HTML 是一种标记语言，旨在创建可在网络浏览器中呈现的网页。
　　HTML5 是 HTML 的下一个修订版本。从广义上讲，HTML5 包括一组新的和增强的 HTML、CSS3、JavaScript API 和事件的技术组合。
　　图 1HTML5 标志
　　以下是 HTML5 相对于 HTML 新增和增强的主要特性：
　　画布 API 和 Web 套接字 API
　　事实上，在线实时采集系统的实现得益于HTML5中新增的两个API函数：Canvas和WebSocket。
　　Canvas，由Apple于2004年为MAC OS X仪表盘开发的像素绘图元素发展而来。由一个Canvas元素和对应的JavaScript组成。它使开发者无需借助其他第三方插件，即可使用JavaScript的Canvas图形工具在Canvas元素画板上动态绘制图形。
　　Websocket，提供了一个直接与服务器通信的Socket。通信建立后，客户端（浏览器）可以实现与Web服务器的双向通信，而不需要客户端频繁轮询服务器。这样可以减少Http请求的开销，减轻数据包的负担，让通信更加实时。
　　通过这两个API函数的灵活应用，我们实现了通过HTTP Server实时接收数据量并在网页上动态模拟的功能。
　　在线实时采集系统演示
　　系统环境
　　a) MCU：STM32F103RC，256K字节的Flash，48K字节的SRAM，2K字节的EEPROM
　　b) 以太网控制器：W5500，SPI接口连接单片机
　　c) 电源：USB供电
　　2.开发工具：IAR for ARM v5.41，就是我们项目中使用的版本。如果你使用不同版本的IAR，请对STM的库稍做调整。
　　在看代码之前，我们先看一下整个程序流程，如下图所示。硬件初始化完成后，进行网络参数配置。这是根据自己网络的情况配置W5500的IP地址等网络参数，保证W5500可以上网；在这个程序中，我们将使用W5500的两个socket资源。一个是用来创建一个Http Server，这样我们就可以通过在浏览器上输入配置的IP地址来远程访问我们的硬件；另一个是用来创建一个Web Socket Server，与网页建立通信链接，用来传输我们的温湿度数据。
　　图2 硬件运行流程
　　当我们在浏览器上访问硬件的IP地址时，它会向W5500发送一个http请求。W5500收到请求后，会将html5网页信息发送给浏览器，以便浏览器显示我们温湿度检测系统的主要信息。界面没了 在网页的代码中，浏览器会主动连接W5500的Web Socket Server，握手操作完成后，建立数据通信通道。这样硬件就可以毫无障碍地将温湿度数据发送给浏览器了。浏览器收到温湿度数据后，使用canvas函数在指定位置绘制温湿度指示的点和曲线。
　　图3 网页显示界面
　　画布和 Web 套接字
　　在浏览器端，我们使用 HTML5 的 Canvas 绘图工具和 WebSocket API 来构建我们的 Web 界面。当有新的温湿度数据到来时，画布坐标系中会有点显示，并标出编号，随着采集次数的增加，可以进行多次数据连接，看曲线变化。网页程序步骤如下：
　　1）创建页面和画布所属的style和body标签
　　2）绘制坐标轴，添加标题；建立 WebSocket 连接
　　3）新数据到达，画点画线
　　用画布绘图
　　下面首先介绍如何创建画布以及代码中使用的绘图函数。
　　1）创建一个600×400的画布，单位为像素
　　'图'width='600'height='400'&gt;
　　2) 定义画布的边框宽度、颜色和填充大小。
　　#图表{
　　边框：1px 实心#03F；
　　边距：0 40px 0 80px；
　　}
　　3）JavaScript要绘制画布，首先需要通过目标画布的id获取绘制环境。代码需要通过id获取canvas元素，然后使用该元素的getContext方法获取其二维绘图环境的引用
　　canvas=document.getElementById('图形');
　　
　　context=canvas.getContext('2d');
　　4）画线段
　　context.lineWidth=2;//设置线宽
　　context.strokeStyle='#999';//设置线条的颜色
　　context.moveTo(x1,y1);//移动到起点
　　context.lineTo(x2,y2);//创建一条到终点的路径
　　context.stroke();//实际画这条直线
　　5）画圆
　　context.fillStyle='#000';//设置填充颜色
　　context.beginPath();
　　context.arc(x,y,2,0,Math.PI*2,true);//在坐标(x,y)处画一个半径为2的圆
　　语境。关闭路径（）；
　　context.fill();//给圆圈填充颜色
　　6）在指定位置写入标题文字
　　context.fillText(text,x,y,maxWidth);
　　结合上面的函数，画出下图。如果觉得这还不够炫，html5 canvas还提供了渐变色、旋转、插画等功能。使用您的设计制作您自己的前端界面。
　　图 4 画布示例图
　　WebSocket的使用接下来我们介绍一下WebSocket在html5中的使用及相关功能
　　1）为了创建websocket连接，代码需要创建一个WebSocket接口实例，传入web服务的URL地址，sensorWebSocket对象会尝试连接监听相应URL的服务
　　varwsUri='ws:192.168.10.111:1818';
　　sensorWebSocket=newWebSocket(wsUri);
　　2）注册事件，为事件链接相应的处理函数。比如浏览器页面收到服务器的数据后，触发onmessage事件，然后调用onMessage函数。在代码中，我们注册了四个事件：onopen、onmessage、onclose和onerror
　　sensorWebSocket.onmessage=函数（evt）{onMessage（evt）}；
　　3）消息处理函数。在硬件上，我们将采集到的温湿度数据用'.'连接起来。在浏览器端，接收到数据后，使用字符串切分函数，将温湿度数据进行切分，存储在一个数组对象中。下面的代码是将指示转换成坐标值显示在画布上，这里就不赘述了。
　　functiononMessage(evt){
　　vararrayTH = 新数组（2）；
　　arrayTH=evt.data.split('.');
　　...
　　}
　　4）主动关闭websocket连接
　　传感器网络套接字。关（）;
　　怎么样，websocket的使用很简单。使用这个强大的工具，您可以连接到远程服务器并接收和发送消息。这个功能在双向通信中非常有用，尤其是需要服务端主动向浏览器页面发送消息的时候。
　　Web Socket 握手和数据帧
　　在服务端创建好socket之后，首先要和客户端进行数据通信才能完成握手，那么在列出程序的时候如何实现这个握手呢，先看看握手过程：
　　表1 握手过程
　　上面已经介绍了客户端的代码，下面是硬件中服务器1和2的代码：
　　#define WS_SERVER_PORT 1818//定义服务器监听的端口号
　　socket(s,Sn_MR_TCP, WS_SERVER_PORT,0x20);//在W5500中建立socket连接
　　listen(s);//开启监听 s变量为W5500的socket序号，本例程中使用的是数字2
　　下面是为W5500配置的网络信息，其中IP地址为我们浏览器页面程序的websocket对象的监听地址。
　　uint8 mac[6]={0x00,0x08,0xdc,0x11,0x11,0x11};
　　
　　uint8 嘴唇[4]={192,168,10,111};
　　uint8 sub[4]={255,255,255,0};
　　uint8gw[4]={192,168,10,1};
　　设置SHAR（mac）；
　　设置SUBR（子）；
　　设置GAR（gw）；
　　设置SIPR（嘴唇）；
　　硬件中server 5、6、7进程相关代码：
　　charsec_ws_key[32]={0x00,};
　　characcept_key[32]={0x00,};
　　//获取Sec-WebSocket-Key:
　　if(strstr((charconst*)wsRxBuf,"Sec-WebSocket-Key:"))
　　{
　　mid((char*)wsRxBuf,"Sec-WebSocket-Key: ","\r\n",sec_ws_key);//拦截sec_key
　　calc_accept_key(sec_ws_key, accept_key);//编码函数
　　sprintf((char*)wsTxBuf, "HTTP/1.1 101 SwitchingProtocols\r\nUpgrade: WebSocket\r\nConnection:Upgrade\r\nSec-WebSocket-Accept: %s\r\n\r\n", accept_key); // 生成握手消息
　　send(s,wsTxBuf,strlen((char*)wsTxBuf));//发送给客户端
　　}
　　握手=1；
　　这似乎有点抽象。让我们看看实际的数据包。最上面的红色字体是浏览器页面的握手请求。Sec-websoket-Key之后就是我们截取的sec_key，后面的蓝色字体就是服务器端的握手响应。，sec-websoket-Accept就是我们编码好的accept_key，怎么样，一目了然。
　　图5 握手过程捕获信息
　　握手成功后，可以将定时采集的温湿度数据发送到硬件端的浏览器页面。WebSocket 协议的数据包非常轻量。下面介绍数据包的帧格式：
　　图 6 WebSocket 数据帧格式
　　上图是官方的结构图，第一个字节，第一位是FIN，后三位是RSV1到3。RSV是保留空间，用0填充，那么只需要前4位的第一个FIN要设置。接下来的四位存储操作码的值，它定义了有效载荷数据的解释。FIN 用于指示消息的最后一个片段。如果只有一条消息，则FIN为1；这里我们使用opcode定义数据为text-0x1，所以第一个字的二进制是1000001（0x81），第一个1是FIN值，最后一个1是opcode的值。
　　然后是第二个字节的数据，由1位的MASK和7位的PayloadLen组成。MASK标识本数据帧的数据是否使用掩码，PayloadLen表示数据部分的长度。但是，PayloadLen 只有 7 位。如果换成无符号整数，它只有0到127之间的值。当然，这么小的值不能描述更大的数据。所以规定当数据长度小于等于125时，作为数据长度的描述。，如果值为126，则接下来的两个字节用于存放数据长度，如果为127，则接下来的八个字节用于存放数据长度。这里我们每次只发送5个字节的温湿度数据，没有使用掩码，所以配置为0x05。
　　然后就是上图中的MaskingKey，它占用四个字节，存放mask的entity部分。但是这个数据只有在前面的MASK设置为1的时候才有，否则不使用mask就没有这个数据了。最后是数据部分。如果掩码存在，则所有数据都需要与掩码进行异或。如果没有掩码，那么可以直接使用下面的数据。
　　看看我们的数据发送代码是如何实现的：
　　wsTxBuf[0]=0x81;
　　wsTxBuf[1]=0x05;
　　wsTxBuf[2]= 温度/10+0x30；
　　wsTxBuf[3]= 温度+0x30；
　　wsTxBuf[1]=0x2E;//分隔符'.'
　　wsTxBuf[2]=Humi/10+0x30;
　　wsTxBuf[3]= Humi+0x30;
　　发送(s,wsTxBuf,strlen((char*)wsTxBuf));
　　代码是不是很简单！
　　数据采集
　　然后简要描述数据采集
过程。我们选用温湿度传感器DHT11实时采集并上传室内温湿度数据。这里，DHT11用于连接MCU（W5500）。它与MCU的通讯只需要一个I/O口，使用非常方便。DHT11与单片机的具体连接及相关调试这里不再详述。可以搜索相关信息。
　　相信随着HTML5的不断成熟，它带来的不仅仅是PC环境的Web革命。对于嵌入式领域，也能带来更好的客户体验和产品性能。当然，我们还是要用到W5500这个特色以太网芯片。其全硬件的TCP/IP协议栈不仅大大节省了宝贵的嵌入式资源，也省去了很多开发步骤和难度，使我们可以用更多的资源和精力来实现更精彩的Web功能。
　　如果你感兴趣，赶快做一个属于你的在线实时采集系统吧。
　　请到#p2527 下载完整的程序代码程序。
　　解决方案:如何高效的上架商品，采集产品到独立站
　　如何快速采集产品到独立站？
　　独立跨境电商网站收货后快速上架的情况很常见，可以为卖家节省大量的时间和精力。
　　有了采集工具，每天有上千种产品并不难。当然现在的独立站已经不是分发的时代了，讲究的是精细分发。
　　在shopyy独立站后台应用中心，应用商店，搜集，可以看到建站系统为卖家提供的免费采集
工具。
　　支持：采集Shopify、亚马逊、阿里巴巴、1688、速卖通等主流平台的商品数据。
　　推荐使用场景： 注意事项：
　　教程：
　　首先，如果你没有安装谷歌浏览器，你必须先安装一个。
　　应用中心，我的应用，设置，点击下载插件，顺便复制api链接
　　
　　然后打开浏览器，点击如图所示的插件，如果没有开启开发者模式，点击开启，加载解压后的安装包或者拖放到这个页面。
　　然后可以看到一个优采云
抓图工具插件，把它固定到工具栏上。
　　点击店铺图标，店铺管理，给店铺一个code，方便识别，
　　一键粘贴并确认。
　　前后可以打开跨境电商平台，开始选择商品收货到独立站。
　　已成功采集
的商品可以在后台的商品管理中看到，在已下架的商品中可以看到。如果采集的产品再次采集，会提示重复采集。
　　
　　使用产品批量修改工具，可以在申请中心修改多个产品的价格，实现批量上架。
　　补充：除了平台之外，我们经常会遇到一些其他的独立站想要收货。可以使用这个第三方工具采集导出shopify格式，然后在后台应用中心选择shopify导入。
　　shopcaiji采集工具还是很强大的，支持主流的saas建站和开源系统。拥有如此万能的采集工具，将大大提高尚品的效率。
　　shopcaiji是一个支持采集
的建站平台
　　SAAS模式建站：shopify、oemsas、shopyy、shoplazza、shopline、xshopy、shopbase、wshop、
　　开源自建站：wordpress、opencart、magento
　　基本涵盖市面上所有主流建站平台，还支持单品采集、全目录采集、全站采集，可根据您的需求灵活配置。
　　有免费版和付费版可供选择。支持免费试用，满意后再开通。允许会员在同一个公网IP下以多个用户登录，即一个公司同一个IP。您只需购买一个即可供整个公司使用。
　　采集工具官网： 查看全部

　　汇总:文章实时采集新闻热点，然后自己进行后期加工改编排版
　　文章实时采集新闻热点，然后自己进行后期加工改编排版，然后让专业的新闻热点图编辑器制作成网页让用户浏览，说到底网易新闻客户端就是一个加工厂，提供给用户新闻素材、去掉水印、去掉广告、去掉残余。
　　
　　网易新闻是评论类新闻客户端，意义就是由你评论一条新闻或打个结论。
　　生产新闻的传播方，可以被你消费，无论是taobao、微博、pc、纸媒，都会生产或者发行新闻，评论则是这些的评论，有事实，有观点，现在利用评论而获得的粉丝数等都是社会价值的体现。taobao是平台，微博是消费，纸媒是承载，
　　
　　个人看法，新闻类app，写稿的是人，发稿的是机器，两种不同的交流方式。优势是评论即新闻，不用担心，不怕原文里夹带私货，不怕回忆重重有虚无。劣势是评论大多为个人意见，观点变动太大。
　　要用独特的视角去看待它
　　评论制作的媒介主要是文字和图片。首先，在文字评论的基础上，新闻评论的考究要求需要考虑到受众感受和需求，通过图片的后期制作和排版等方式丰富文字评论的表现力。缺点也是明显的，文字评论不适用于直观的视频和图片对于受众的影响，图片因为易于修改或制作周期短很适合在节假日制作短视频与图片搭配。文字评论与视频结合也会有例外，像春晚文字评论可以紧扣节日主题，长连播文字评论方式便于大众识别识别度高。就看你想要占据哪一个定位。 查看全部

　　解读:一篇对大数据深度思考的文章，让你认识并读懂大数据
　　在写这篇文章之前，我发现我身边的很多IT人往往都渴望这些热门的新技术和新趋势，但很难说透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少能说出一、二、三的名字。原因是每个人都对新技术有着同样的原创
渴望，至少他们在聊天时看起来并不“脏”;其次，工作和生活环境中能够真正参与大数据实践的案例太少，所以没有必要让大家花时间去了解原因。
　　我希望有些不同，所以我考虑了如何理解大数据，包括查阅数据和
　　翻阅最新的专业书籍，但我不想简单地整理堆积那些零散的数据碎片或不同的理解，形成毫无价值的释义或评论，我真诚地希望进入事物来探索本质。
　　如果你说大数据就是大数据，或者谈论
　　4 Vs，也许很深入地谈谈BI的价值或者预测，或者以谷歌和亚马逊为例，技术流可能谈论Hadoop和云计算，无论是对还是错，就是无法勾勒出对大数据的整体理解，不是片面的，但至少是一些猜测，衬衫痒痒的。或许，“解构”才是最好的方式。
　　如何构建大数据？
　　首先，我认为大数据是互联网发展的一种表象或特征。
　　现阶段，没有必要去神话它，也没有必要对它保持敬畏，在以云计算为代表的技术创新大幕下，这些原本难以采集
和使用的数据开始变得容易使用，通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多价值。
　　其次，想要系统的认知大数据，必须全面细致地分解它，我着手从三个层面进行扩展：
　　第一个层次是理论，这是认识的必要途径，也是广泛认识和传播的底线。我将从大数据的特征定义来理解行业对大数据的整体描述和表征;从对大数据价值的讨论中，我们可以深入分析大数据的可贵性;从大数据的现状和未来洞察大数据的发展趋势;从大数据隐私的特殊性和重要角度出发，审视人与数据的长期博弈。
　　第二个层次是技术，它是大数据体现价值的手段和基石。我将解释大数据从采集
、处理、存储到形成云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术发展的结果的全过程。
　　第三个层次是实践，这是大数据的终极价值体现。我将从互联网大数据、政府大数据、企业大数据和个人大数据四个方面描绘大数据所展现的美好场景和将要实现的蓝图。
　　大数据相关理论
　　1
　　功能定义
　　最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“如今，数据已经渗透到每个行业和业务功能领域，成为重要的生产要素。大量数据的挖掘和使用预示着新一轮的生产率增长和消费者剩余。"
　　业界（最早定义IBM）将大数据的特征概括为4个“V”（体积、品种、价值值、速度），或者有四个层次的特征：一是数据量巨大。大数据的起始测量单位至少是P（1000 T），E（100万T）或Z（10亿T）;其次，数据类型多种多样。例如，网络日志、视频、图像、地理位置信息等。三是价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后一点也与传统的数据挖掘技术有着根本的不同。
　　事实上，这些V并不能真正解释大数据的所有特征，下图有效地解释了大数据的一些相关特征。
　　俗话说：技术三分，数据七分，谁得到数据谁就赢天下。谁说的并不重要，但这句话的正确性就不用争论了。Victor Meier-Schönberg在《大数据时代》一书中举了数百个例子，都说明了一个道理：当大数据时代到来时，我们必须用大数据思维来探索大数据的潜在价值。在书中，作者提到最多的是谷歌如何利用人们的搜索记录来挖掘数据的二次使用价值，比如预测某个地方流感爆发的趋势;亚马逊如何利用用户的购买和浏览历史数据，做出有针对性的购书推荐，有效提升销量;Farecast如何在过去十年中使用所有航线的折扣机票来预测用户是否会在正确的时间购买机票。
　　那么，什么是大数据思维？根据维克多·迈耶-勋伯格的说法，1 - 需要整个数据样本而不是采样;2-注重效率而不是精度;3-关注相关性而不是因果关系。
　　阿里巴巴的王健对大数据也有一些独到的见解，比如
　　“如今的数据不大，真正有意思的是数据已经上线，这正是互联网的特点。”“产品在非互联网时期的功能一定是它的价值，而今天互联网的产品，数据一定是它的价值。“你不想使用数据来改善业务，这不是大数据。你一定做了以前做不到的事情。"
　　特别是最后一点，我非常同意大数据的真正价值在于创造，在于填补无数尚未实现的空白。
　　有些人将数据比作含有能源的煤矿。煤炭按其性质分类，如炼焦煤、无烟煤、脂肪煤、贫煤等，而露天煤矿和深山煤矿的开挖成本不同。同样，大数据不是“大”，而是“有用”。价值内容和挖矿成本比数量更重要。
　　阿拉伯数字
　　价值讨论
　　什么是大数据？投资者眼中闪耀着两个词：资产。例如，当Facebook上市时，评估人员评估的大部分有效资产都是其社交网站上的数据。
　　如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。
　　目标
　　超市以孕妇在孕期可能购买的20多种产品为基础，以所有用户的购买记录为数据源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，可以准确推断出怀孕的具体时间，以便Target的销售部门在每位怀孕顾客的不同阶段发送相应的产品优惠券。
　　塔吉特的例子就是一个很好的例子，证实了维克多·迈耶-勋伯格（Victor Meier-Schönberg）提出的一个有说服力的观点：通过识别关联并对其进行监控，可以预测未来。Target通过监控买家购买商品的时间和类型来准确预测怀孕时间，这是二次使用数据的典型例子。如果，通过从驾驶员的手机采集
GPS数据，我们可以分析出哪些道路目前堵车，我们可以及时发出道路交通提醒;通过采集
汽车的GPS位置数据，可以分析出城市的哪些区域有更多的停车位，这也意味着该地区有更多的活跃人群，这些分析数据适合出售给广告商。
　　无论大数据的核心价值是否
　　无论预测与否，基于大数据形成决策的模型为许多企业带来了利润和声誉。
　　从大数据价值链的分析来看，有三种模式：
　　大数据在手，但利用不好;比较典型的是金融机构、电信业、政府机构等。没有数据，但知道如何帮助拥有它的人利用它;典型的是IT咨询和服务公司，如埃森哲，IBM，甲骨文等。既有数据思维，也有大数据思维;比较典型的是谷歌、亚马逊、万事达卡等。
　　未来在大数据领域最有价值的是两件事：
　　具有大数据思维的人，能够将大数据的潜在价值转化为实际收益;没有业务领域尚未被大数据触及。这些是未开发的油井，金矿，所谓的蓝海。
　　沃尔玛作为零售业的巨头，他们的分析师会对每个阶段的销售记录进行全面分析，一旦他们意外发现虽然无关紧要但非常有价值的数据，在美国飓风季节，蛋挞和抗飓风商品在超市的销量大幅增加，于是他们做出了明智的决定，将蛋挞的销售地点移到了飓风的一边。商品销售区，看似是为了方便用户选择。但没想到蛋挞的销量因此增加了不少。
　　另一个有趣的例子是，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天例行的“军事情报日报”，由值班参谋宣读下属各纵队、师、团的无线电报的战情和俘虏情况。这几乎是重复同样无聊的数据：每个单位歼灭了多少敌人，俘虏了多少俘虏;有多少火炮、车辆、枪支、物资...一天，参谋照例汇报当天的战情时，林彪突然打断他：“你刚才听到胡家棚屋里打仗的消息了吗？大家都不知所措，因为这样的战斗每天都有几十场战斗，不都是几乎一模一样的无聊数字吗？林彪扫了一遍，见没人回答，于是连问了三个问题：“为什么那里缴获的短枪和长枪的比例比其他战斗略高？为什么那里的手推车与被俘虏和摧毁的手推车的比例略高于其他战斗？为什么在那里被俘和阵亡的军官与士兵的比例略高于其他战斗？林彪司令大步走到挂满军事地图的墙前，指着地图上的点说：“我猜，不，我决定！敌人的指挥所来了！果不其然，部队很快俘虏了敌人的指挥官廖耀祥，并赢得了这场重要的战斗。
　　这些例子真实地体现在各行各业，对数据价值的追寻取决于掌握数据的人，关键是人的数据思维;与其说大数据创造价值，不如说大数据思维引发了新的价值增长。
　　现在和未来
　　让我们先来看看大数据在今天是如何做的：
　　大数据助力政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾害预警、舆情监督;
　　大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升应急能力。
　　大数据帮助医疗机构建立患者疾病风险跟踪机制，帮助药企改善药物临床使用，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制化药物。
　　大数据帮助航空公司节约运营成本，电信公司提高售后服务质量，保险公司识别欺诈和保险欺诈，快递公司监控和分析运输车辆故障提前预警维修，电力公司有效识别和预警即将发生故障的设备。
　　大数据帮助电商企业向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为游客提供自己喜欢的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易标的，帮助用户找到最合适的购买期、商家和最优惠的价格。大数据帮助企业提高
　　营销针对性，降低物流和库存成本，降低投资风险，帮助企业提高广告精准度;
　　大数据帮助娱乐行业预测歌手、歌曲、电影、电视剧的热度，为投资者分析评估拍一部电影最合适的钱是多少，否则可能无法收回成本;
　　大数据帮助社交网站提供更精准的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，推荐用户可能喜欢的游戏和适合购买的产品。
　　
　　其实这些还远远不够，大数据的身影在未来应该无处不在，即使无法准确预测大数据最终会给人类社会带来哪种最终形态，但我相信，只要发展步伐继续下去，大数据引发的变革浪潮很快就会淹没地球的每一个角落。
　　比如亚马逊的终极期望是：“最成功的图书推荐应该是唯一的书，也就是用户会买的下一本书。"
　　谷歌
　　同样希望用户搜索的最佳体验是搜索结果只收录
用户需要的内容，而这并不需要用户给Google太多提示。
　　当发展
　　物联网达到一定规模，借助条码、二维码、RFID等唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可以实现信息的实时采集和分析，这些数据可以支撑智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧医疗、智慧环保等概念需求， 这些所谓的智慧，就是大数据数据源的集合和服务范围。
　　除了更好地解决社会问题、商业营销问题、科技问题外，未来的大数据政策也将出现可预见的以人为本的大数据政策趋势。人才是地球的主人，大部分数据都与人类有关，需要通过大数据解决人类的问题。
　　比如建立个人数据中心，整合大家的日常习惯、身体体征、社交网络、智力、爱好气质、疾病爱好、情绪波动......换句话说，一个人从出生的那一刻起的每一分每一秒都被记录下来，除了头脑之外的一切都被存储起来，这些数据可以得到充分利用：
　　当然，以上一切看起来都不错，但前提是牺牲用户的自由吗？只能说，新事物带来创新的同时，也带来了“萌芽”。比如在手机普及之前，大家都喜欢聚在一起聊天，自从手机普及，尤其是有了互联网，大家不需要聚在一起就可以随时随地聊天，但“病菌”滋生了另一种情况，大家慢慢习惯了与手机共度时光，人与人之间的情感交流似乎永远被一个“网络”隔开了。
　　大数据隐私
　　您可能不敏感，当您在不同网站上注册个人信息时，可能已经扩散，当您莫名其妙地收到各种电子邮件、电话、短信滋扰时，您不会想到您的电话号码、邮箱、生日、购买记录、收入水平、家庭住址、亲友等私人信息早已被各种商业组织非法存储或出售给任何其他有需要的企业或个人。
　　更可怕的是，你永远无法删除这些信息，它们将永远存在于互联网的某个你不知道的角落。除非您替换所有信息，否则成本太高。用户隐私
　　问题一直是大数据应用中难以绕开的问题，如央视曝光的焦点无线、洛威邓白氏、网易邮箱等，都涉及侵犯用户隐私。目前，我国没有专门的法律法规来定义用户隐私，其他相关法律法规多用于解释相关问题。然而，随着公众隐私意识的提高，合法和合规地访问数据，数据分析和应用数据是进行大数据分析时必须遵循的原则。
　　说到隐私被侵犯，爱德华？斯诺登应该为这位前中央情报局雇员提供一席之地，他单枪匹马地引爆了有关美国棱镜计划的内部信息。Project Prism是自2007年以来由国家安全局（NSA）运营的绝密电子监视计划，每年花费近2000亿美元来监控美国各地的电话记录，据称允许情报人员访问九家主要科技公司的服务器，包括微软，雅虎，谷歌，Facebook，PalTalk，AOL，Skype，YouTube和苹果。这一事件引发了人们对政府使用大数据时侵犯公民隐私的担忧。
　　环顾四周，当微博、微信、QQ空间这些社交平台肆意吞噬数亿用户的各种信息时，你不要指望你有隐私，即使你删除了某处，但也许这些信息已经被别人复制或保存了，更有可能被百度或者谷歌保存成快照，早就提供给任何用户搜索。
　　因此，在大数据的背景下，很多人都在积极抵制无底洞的数字化，这场大数据与个人的博弈将永远持续下去......
　　专家就如何在大数据背景下有效保护隐私给出了一些建议：
　　减少信息的数字化;隐私立法;数字隐私基础设施（类似于DRM数字版权管理）;人类改变认知（接受忽略过去）;打造良性信息生态;语境化。
　　但这些都不是立即有效或实质性改善的。
　　例如，现在有一个职业叫做帖子编辑，专门负责帮助人们删除帖子和删除主要网站上的评论。实际上，这些人正在入侵主要网站，破解管理员的密码，然后手动删除它。只是他们不保护客户的隐私，而主要是丑闻。还有一个职业叫做人肉专家，他们负责从互联网上查找与他们无关的用户的任意信息。这是一件可怕的事情，也就是说，如果有人想找到你，只需要两个条件：1-你一直在互联网上并留下了痕迹;2-您的朋友和家人或只是认识您的人一直在互联网上并留下了您的踪迹。如果满足这两个条件之一，人类动物学家可以很容易地找到你，并可能知道你在餐厅和谁共进晚餐。
　　当很多互联网公司意识到隐私对用户的重要性时，为了继续获得用户的信任，他们采取了许多措施，比如谷歌承诺只保留用户的搜索记录9个月，浏览器厂商提供隐身冲浪模式，社交网站拒绝来自公共搜索引擎的爬虫进入， 所提供的所有数据都将匿名处理。
　　在这种复杂的环境下，很多人仍然没有树立信息隐私的保护意识，让自己处于被骚扰、精心设计、使用、监控的境地。然而，我们几乎无能为力，因为个人隐私数据不再受我们控制，正如一首诗所说：“如果你现在继续麻木，那么不要指望这种麻木能承受被”剥离“那一刻的恐慌和绝望”
　　大数据相关技术
　　云技术
　　大数据通常与云计算相关联，因为对大型数据集的实时分析需要一个分布式处理框架将工作分配给数十、数百甚至数万台计算机。可以说，云计算起到了工业革命引擎的作用，而大数据就是电。
　　云计算思想的起源是由麦卡锡在 60 年代提出的：作为水和电一样的公用事业为用户提供计算能力。
　　如今，在谷歌、亚马逊、Facebook等一批互联网公司的带领下，出现了一种有效的模式：云计算提供了一个基础设施平台，大数据应用运行在这个平台上。
　　业内人士这样描述两者的关系：没有大数据信息的积累，云计算的算力再强大，也很难找到用处;没有云计算的处理能力，大数据的信息积累再丰富，也终究只是一面镜子。
　　那么大数据需要哪些云计算技术呢？
　　以下是一些示例，例如虚拟化技术、分布式处理技术、海量数据存储和管理技术、NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似于模式识别和自然语言理解）等。
　　云计算与大数据的关系可以用下图来说明，两者的结合会产生以下效果：它可以基于海量业务数据提供更多创新的服务;通过云计算技术的不断发展，降低大数据业务的创新成本。
　　如果将云计算与大数据进行比较，最明显的区别在于两个方面：
　　分布式处理技术
　　分布式处理系统
　　可以将不同位置或具有不同功能或具有不同数据的多台计算机与通信网络连接起来，在控制系统的统一管理和控制下协调完成信息处理任务——这就是分布式处理系统的定义。
　　以Hadoop为例（Yahoo
　　）以Yahoo为例，Hadoop是一个软件框架，它实现了MapReduce模式，对大量数据进行分布式处理，这些数据以可靠，高效和可扩展的方式进行处理。
　　MapReduce是一种核心计算模式
　　谷歌提出的云计算，是一种分布式计算技术，也是一种简化的分布式编程模型，MapReduce模式的主要思想是将要执行的问题（如程序）自动拆分为map（map）和reduce（简化）的方式，数据被拆分后通过map函数程序将数据映射到不同的块中， 分配给计算机队列进行处理以达到分布式计算的效果，结果通过Reduce功能在程序中聚合，从而输出开发人员所需的结果。
　　首先，它是可靠的，因为它假设计算元素和存储将发生故障，因此它维护工作数据的多个副本，以确保处理可以在故障节点之间重新分配。其次，Hadoop是高效的，因为它并行工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop也是可扩展的，能够处理PB级的数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此成本相对较低，任何人都可以使用。
　　你也可以这样理解Hadoop的组成，Hadoop=HDFS（文件系统、数据存储技术相关）+HBase（数据库）+MapReduce（数据处理）+...别人
　　Hadoop中使用的一些技术是：
　　说了这么多，举个实际的例子，虽然这个例子有点老旧，但淘宝的海量数据技术架构还是能帮助我们理解大数据的运行和处理机制：
　　淘宝大数据如上图所示，
　　淘宝的海量数据产品技术架构分为五个层次，从上到下分别是：数据源层、计算层、存储层、查询层和产品层。
　　存储技术
　　大数据可以抽象地分为大数据存储和大数据分析，两者的关系是：大数据存储的目的是支持大数据分析。到目前为止，计算机技术已经是两个截然不同的领域：大数据存储致力于开发可扩展到PB甚至EB的数据存储平台;大数据分析专注于在最短的时间内处理大量不同类型的数据集。
　　说到存储，有一个著名的摩尔定律，我相信每个人都听说过：集成电路的复杂性在18个月内翻了一番。因此，内存成本大约每 18-24 个月下降一半。成本下降也使大数据可存储。例如，谷歌
　　管理着超过50万台服务器和100万个硬盘，谷歌也在不断扩大计算能力和存储容量，其中很多都是基于廉价的服务器和普通存储硬盘，大大降低了其服务成本，因此可以在技术研发上投入更多的资金。
　　就亚马逊而言，Amazon S3是一种面向互联网的存储服务。该服务旨在使开发人员更容易进行网络规模的计算。Amazon S3 提供了一个简洁的 Web 服务界面，允许用户随时随地在 Web 上存储和检索任何大小的数据。该服务使所有开发人员都可以访问亚马逊用于运行其全球网站网络的相同可扩展、可靠、安全和快速成本的基础设施。考虑 S3 的设计指标：给定年份中对象的 99.9999999999% 的持久性和 99.99% 的可用性，以及承受两个设施的数据丢失的能力。
　　S3 已经成功并且确实有效，S3 云中有数万亿个存储对象，并且性能相当不错。S3 Cloud已经跨区域存储了数万亿个对象，AWS的对象执行请求已达到100万个的峰值。全球已有数十万家企业通过 AWS 运行其全部或部分日常业务。这些业务遍布 190 多个国家/地区，亚马逊用户几乎遍布世界每个角落。
　　
　　感知技术
　　大数据的采集
和传感技术的发展密切相关。基于传感器技术、指纹识别技术、RFID技术、坐标定位技术等感知能力的提升也是物联网发展的基石。世界各地的工业设备、汽车、电表上都有无数的数字传感器，它们随时测量和传输位置、运动、振动、温度、湿度，甚至空气中化学物质的变化，这将产生海量的数据信息。
　　随着智能手机的普及，感知技术可以
　　可谓是发展的巅峰，除了地理位置信息的广泛应用外，一些新的感知手段也开始出现在舞台上，比如最新的“iPhone 5S”在Home键中嵌入了指纹传感器，新手机可以直接检测呼气燃烧的脂肪量，手机的嗅觉传感器可以监测从空气污染到危险化学品， 微软正在开发能够感知用户当前情绪的智能手机技术，谷歌眼镜InSight新技术使人能够通过服装进行识别。
　　此外，还有许多与感知相关的技术创新让我们精神焕发：例如，牙科传感器实时监测口腔活动和饮食，婴儿可穿戴设备可以使用大数据抚养婴儿，英特尔正在开发可以跟踪眼睛和读取情绪的3D笔记本电脑相机，日本公司正在开发可以监测用户心率的新型纺织材料， 该行业正试图将生物识别技术引入支付领域。
　　事实上，这个过程
　　这些感知被逐渐捕捉，就是世界被数据化的过程，一旦世界完全数据化，那么世界的本质就是信息。
　　俗话说：“人类过去延续文明，现在继承信息。"
　　大数据的实践
　　互联网大数据
　　因特网上的数据每年增长50%，每两年将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。IDC预测，到2020年，全球将有35泽字节的数据。互联网是大数据发展的前哨，随着WEB 2.0时代的发展，人们似乎习惯于通过网络将自己的生活数字化，方便分享、记录和回忆。
　　互联网上的大数据很难明确界定分类边界，我们先来看看BAT的大数据：
　　在信息技术较为发达的美国，除了谷歌、Facebook等知名公司外，涌现出许多大数据公司，专门从事数据产品，如：
　　Metamarkets：这家公司分析Twitter，支付，签到和一些与互联网相关的问题，为客户提供出色的数据分析支持。
　　Tableau：他们的重点是可视化大量数据。Tableau 提供了一种为数字媒体呈现数据的新方法。他们提供了一个免费工具，允许任何没有编程背景的人创建特定于数据的图表。该软件还会分析数据并提供有价值的建议。
　　ParAccel：他们向美国执法机构提供数据分析，例如跟踪15，000名有犯罪记录的人，为执法机构提供信息丰富的犯罪预测。他们是罪的先知。
　　QlikTech：Qlikview是QlikTech的一个部门，是商业智能领域的自主服务工具，可以应用于科学研究和艺术等领域。为了帮助开发人员分析这些数据，QlikTech 提供了用于可视化原创
数据的工具等。
　　好数据
　　：GoodData希望帮助客户从数据中挖掘财富。该初创公司面向业务用户和IT高管，提供数据存储，性能报告，数据分析等工具。TellApart
　　：TellApart与电子商务公司合作，分析用户浏览行为等数据，通过定位潜在买家来增加收入。DataSift
　　：DataSift采集
和分析社交媒体上的数据，帮助品牌掌握突发新闻论点并制定有针对性的营销计划。该公司还与Twitter建立了合作伙伴关系，使其成为业内为数不多的可以分析早期推文的初创公司之一。
　　Datahero：公司的目标是让复杂的数据更简单、更清晰，让普通人更容易理解和想象。
　　例子很多，这里简单总结一下，互联网上大数据的典型代表有：
　　用户行为数据（精准广告、内容推荐、行为习惯与偏好分析、产品优化等）用户消费数据（精准营销、信用记录分析、活动推广、财富管理等）用户
　　地理位置数据（O2O促销、商家推荐、交友推荐等）互联网金融数据（P2P、小额贷款、支付、信贷、供应链金融等）用户社交和其他UGC数据（趋势分析，流行元素分析，流行度分析，舆情监测分析，社会问题分析等）。
　　面向政府的大数据
　　最近，
　　奥巴马政府宣布投资2亿美元，推动大数据相关产业发展，将“大数据战略”提升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，并表示一个国家拥有数据的规模、活动、解释和使用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来，数据的拥有和控制甚至将成为国家除土地之外的另一项核心资产， 海空力量。
　　在我国，所有政府部门都有构成社会基础的原创
数据，如气象数据、财务数据、信用数据、电力数据、燃气数据、自来水数据、道路交通数据、客运数据、安全刑事案件数据、住房数据、海关数据、出入境数据、旅游数据、医疗数据、教育数据、环保数据等。这些数据在每个政府部门内似乎是单一和静态的。但是，如果政府能够关联这些数据，并对这些数据进行有效的相关性分析和统一管理，这些数据必将重生，其价值不可估量。
　　具体来说，城市现在正朝着智能化、智慧智慧化、智慧化城市迈进，比如智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市，这些都依赖于大数据，可以说大数据是智慧的核心能量。从我国整体投资规模来看，到2012年底，全国城市数量将开始建设智慧城市，通信网络、数据平台等基础设施建设投资规模接近5000亿元。“十二五”期间，智慧城市建设带动的设备投资规模将达到1万亿元。大数据为智慧城市的所有领域提供决策支持。在城市规划方面，通过挖掘城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息，为城市规划提供决策，增强城市管理服务的科学性和前瞻性。在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，可以有效缓解交通拥堵，快速应对突发事件，为城市交通良性运行提供科学决策依据。在舆情监测方面，通过网络关键词搜索和语义智能分析，可以提高舆情分析的及时性和全面性，全面掌握社会状况和舆情，提高公共服务能力，应对互联网突发公共事件，打击违法犯罪。在安防灾害领域，通过大数据挖掘，及时发现人为或自然灾害和恐怖事件，提高应急处置能力和安全防范能力。
　　此外，作为国家的管理者，政府应该有勇气逐步将手中的数据开放给更有能力的组织或个人进行分析和利用，以加速造福人类。比如美国政府建了一个网站，这是奥巴马总统任期内的重要一步：要求政府透明，核心是公开政府机构的数据。到目前为止，已经开放了91054个数据集;349个公民开发的应用程序;137个移动应用程序;175个机构和子机构;87个画廊;295个政府API。
　　面向企业的大数据
　　企业的CXO最关心的是报告曲线背后能有什么样的信息，他应该做出什么样的决策，其实这一切都需要数据的传递和支撑。在理想的世界中，大数据是一个巨大的杠杆，可以改变公司的影响力，区分竞争对手，省钱，增加利润，取悦买家，奖励忠诚用户，将潜在客户转化为客户，增加吸引力，击败竞争对手，扩大用户群，创造市场。
　　那么，哪些传统企业最需要大数据服务呢？我们举几个例子：1）向大量消费者提供产品或服务的企业（精准营销）;2）做中长尾企业（服务转型）的小而美典范;3）在互联网（生死攸关）的压力下必须转型的传统企业。
　　对于企业的大数据，
　　还有一个预测：随着数据逐渐成为企业的资产，数据产业将发展到传统企业的供应链模式，最终形成“数据供应链”。特别是，有两件事是显而易见的：1）外部数据比内部数据越来越重要。在互联互通的互联网时代，单个企业的内部数据与整个互联网数据相比只是沧海一粟;2）能够提供数据供应、数据集成处理、数据应用等多链路服务的企业将具有明显的综合竞争优势。
　　对于提供大数据服务的公司来说，他们正在等待合作的机会，正如微软史密斯所说：“给我一些数据，我可以做出一些改变。如果你把所有的数据都给我，我就能拯救世界。"
　　然而，一直做企业服务的巨头们不会有优势，他们不得不眼睁睁地看着新兴互联网公司加入战斗，开启残酷的竞争模式。为什么会这样？从IT行业发展来看，第一代IT巨头大多是ToB，如IBM、微软、甲骨文、SAP、惠普等传统IT企业;第二代IT巨头大多是ToC，如雅虎、谷歌、亚马逊、Facebook等互联网公司。在大数据到来之前，这两类公司基本互不逆河;但在当前大数据时代，这两类公司已经开始直接竞争。例如，亚马逊已经开始提供基于云的数据仓库服务，直接抢占了IBM和甲骨文的市场。这种现象出现的本质原因是：在互联网巨头的推动下，传统IT巨头的客户普遍开始从事电子商务业务，而正是因为客户进入了互联网，所以传统IT巨头才被不情愿地拖入互联网领域。如果他们不进入互联网，他们的业务就会萎缩。进入互联网后，必须将云技术、大数据等互联网最具优势的技术打包到自己的产品中，然后提供给企业。
　　例如，IBM在过去十年中已经放弃了PC，并成功转向软件和服务，这一次他们将远离服务和咨询，更多地关注大数据分析软件带来的新业务增长。IBM首席执行官Rometty Romet认为，“数据将成为决定所有行业成败的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源。IBM积极提出“大数据平台”架构。该平台的四个核心功能包括Hadoop，流计算，数据仓库以及信息集成和治理。
　　IBM 大数据
　　另一家需要通过云和大数据战略进行恢复的巨头惠普也推出了自己的产品：HAVEn，这是一种可以自由扩展和扩展的大数据解决方案。该解决方案包括四种技术：HP Autonomy、HP Vertica、HP ArcSight 和 HP Operations Management。它还支持Hadoop等通用技术。HAVEn不是一个软件平台，而是一个生态系统。四大组件满足不同应用场景的需求，Autonomy是解决音视频识别的重要解决方案;Vertica 的解决方案，用于解决数据处理的速度和效率问题;ArcSight解决了机器的记录信息处理，帮助企业获得更高级别的安全管理;运营管理不仅涉及外部数据的处理，还涉及IT基础架构生成的数据。
　　个人大数据
　　个人大数据的概念很少被提及，简单来说，在有效采集
了与个人相关的各种有价值的数据信息后，可以得到本人的授权，提供给第三方进行处理和使用，获得第三方提供的数据服务。
　　用一个例子来说明会更清楚：
　　未来，每个用户都可以在互联网上注册一个个人数据中心来存储个人大数据信息。用户可以确定可以采集
哪些个人数据，并通过可穿戴设备或植入芯片等感知技术采集
和捕获个人大数据，如牙科监测数据、心率数据、体温数据、视觉数据、记忆能力、地理位置信息、社交关系数据、运动数据、饮食数据、购物数据等。用户可以将牙科监测数据授权给XX牙科诊所使用，他们可以监控和使用这些数据，为用户制定有效的牙齿预防和保养计划;也可以授权将个人的运动数据提供给体育和健身机构，该机构将监测其身体运动功能，并有针对性地制定和调整其个人运动计划;您还可以将您的个人消费数据委托给金融机构，他们可以帮助您制定合理的财务计划并预测收益。当然，其中一些个人数据可以提供给国家相关部门进行实时监控，而无需个人授权，例如犯罪预防和监测中心，它可以实时监控该地区每个人的情绪和心理状态，以防止自杀和犯罪。
　　以个人为中心的大数据具有一些特征：数据仅
　　保留在个人中心，其他第三方机构仅授权使用（数据有一定的使用期限），使用后必须接受立即销毁的监督。个人数据的采集
应明确分类，其他类型的数据由用户自己采集
，但国家立法明确要求监控的数据除外。数据的使用仅由用户授权，数据中心可以帮助监控个人数据的整个生命周期。
　　前景太好了，也许个人数据中心的实现会
　　在遥远的地方，也许这不是解决个人数据隐私的最好方法，也许行业对大数据的无限渴望会阻止数据个人中心的实现，但随着数据越来越多，在缺乏监管之后，必然会出现一场激烈的博弈：数据重要还是隐私重要;无论是以业务为中心还是以个人为中心。
　　结束
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　　解读:什么是原创文章？原创文章与伪原创文章区别？皆知传媒为您解答？
　　什么是原创文章？原创文章和seo伪原创有什么区别？接下来，知乎传媒将为您详细解读。说白了，原创文章就是从头到尾所有的内容都是用自己的话来表达的。伪原创就是文章的开头和结尾都是自己写的。，其余内容是摘录别人在网上的文章修改的，稍微修改一下别人的内容，冒充自己写的。下面说说原创文章和伪原创文章的区别。
　　
　　原创文章：未被搜索引擎收录的文章。它利用谷歌通过翻墙软件查找英文资料，然后翻译成中文。方法是翻简的方法，通过Kimo搜索引擎找到和你网站相关的文章，用网页编辑器对内容进行格式化，然后创建一个word文档选择里面的所有内容，通过审核给翻简。通过图像识别创作原创文章，需要高清相机或手机、dopdf-7虚拟打印机、rj_nd1854图像识别软件。用word打开你准备好的图片文件，用你安装的虚拟打印机的pdf格式打印出来，放在合适的位置。使用图像识别软件打开此pdf文件并选择一个区域进行识别。
　　伪原创：一般来说，伪原创占网站的70%左右。就是对原创文章进行处理，让文章以为是自己的。修改一篇文章的标题，先把这个标题放到百度的搜索框里，看这个标题出现频率高不高，再看这个标题下的搜索结果是不是全部都是红色的。要修改的标题必须收录
关键词。文章的第一段最好自己写，第一段在文章的关键词加上锚文本。文章中间的段落需要自己写或修改，需要文章的关键词，文章的结尾需要自己写，有关键词。这种伪原创文章至少要经过80%的工具检测才能发表。它可以用作更新站点内容的方法，并与原创
文章结合使用。
　　
　　站外平台发布可以使用伪原创文章，但是要注意站内文章不要重复，那么站外怎么发呢。你可以天天用这个伪原创seo的工具进行批量站外发布，为自己的网站引入流量。网站的内容怎么写，很容易引起网友的兴趣。第一种形式是软文。简单来说，软文就是广告。这种软件通常隐藏在故事情节中。广告自然地穿插在剧情中间。第二种是新闻文章。这类文章具有权威性，比较真实可靠。第三种是知识分享文章的内容，很容易引起客户的共鸣，启发客户。第四类是有争议的文章内容。 查看全部

　　解决方案:使用Flume+Kafka+SparkStreaming进行实时日志分析
　　每个公司都想进行数据分析或数据挖掘。采集日志和 ETL 是第一步。今天讲一下如何实时采集日志（准实时，每分钟分析一次），处理日志，存储处理后的记录。保存在Hive中，附上完整的实战代码
　　一、总体结构
　　想一想，正常情况下我们是如何采集和分析日志的呢？
　　首先，业务日志会通过Nginx（或者其他方式，我们使用Nginx来写日志）每分钟写入一次磁盘。现在如果我们要使用Spark来分析日志，我们需要先将磁盘中的文件上传到HDFS。然后Spark对其进行处理，最后存储到Hive表中，如图：
　　我们之前使用这种方法每天分析一次日志，但是这样有几个缺点：
　　首先，我们的日志通过Nginx每分钟保存为一个文件，所以一天的文件很多，不利于后续的分析任务，所以我们要先合并一天所有的日志文件
　　合并后需要将文件从磁盘传输到hdfs，但是我们的日志服务器不在hadoop集群中，所以没有办法直接传输到hdfs，需要先将文件从日志服务器传输到Hadoop集群所在服务器，然后再上传到Hdfs
　　最后，也是最重要的一点，延迟一天的数据分析已经不能满足我们新的业务需求。滞后时间最好控制在一小时以内
　　可以看出，我们之前采集分析日志的方法比较原创，比较耗时。大量时间浪费在网络传输上。如果日志量很大，有可能会丢失数据，所以我们在此基础上进行了改进。建筑学：
　　整个过程就是Flume会实时监控写入日志的磁盘。只要有新的日志写入，Flume就会将日志以消息的形式传递给Kafka，然后Spark Streaming会实时消费消息传递给Hive。
　　那么Flume是什么，它为什么能监控一个磁盘文件呢？总之，Flume是一个开源的采集、聚合、移动大量日志文件的框架，所以非常适合这种实时采集和投递日志的场景
　　Kafka 是一个消息系统。Flume采集的日志可以移动到Kafka消息队列中，然后可以多地消费，保证不丢数据。
　　通过这种架构，采集到的日志可以被Flume发现并及时发送给Kafka。通过Kafka，我们可以在各个地方使用日志。同样的日志可以存储在Hdfs中，离线分析，实时计算。安全性可以得到保证，实时性要求基本可以满足
　　整个流程已经清楚了，下面有突破，我们开始实施整个系统
　　2. 实战 2.1 安装Kafka
　　下载并安装 Kafka 并在此处发送一些基本命令：Kafka Installation and Introduction
　　安装后，创建一个名为 launcher_click 的新主题：
　　bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper hxf:2181,cfg:2181,jqs:2181,jxf:2181,sxtb:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic launcher_click
　　看看这个话题：
　　bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper hxf:2181,cfg:2181,jqs:2181,jxf:2181,sxtb:2181 --topic launcher_click
　　2.2 安装水槽
　　1.下载解压
　　下载链接：
　　注意进入下载地址页面，使用清华的地址，否则会很慢
　　wget http://apache.fayea.com/flume/ ... ar.gz
tar -xvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz
　　2.修改配置文件
　　进入flume目录，修改conf/flume-env.sh
　　export JAVA_HOME=/data/install/jdk
export JAVA_OPTS="-Xms1000m -Xmx2000m -Dcom.sun.management.jmxremote"
　　添加配置文件：conf/flume_launcherclick.conf
　　# logser可以看做是flume服务的名称，每个flume都由sources、channels和sinks三部分组成
# sources可以看做是数据源头、channels是中间转存的渠道、sinks是数据后面的去向
logser.sources = src_launcherclick
logser.sinks = kfk_launcherclick
logser.channels = ch_launcherclick
<p>
# source
# 源头类型是TAILDIR，就可以实时监控以追加形式写入文件的日志
logser.sources.src_launcherclick.type = TAILDIR
# positionFile记录所有监控的文件信息
logser.sources.src_launcherclick.positionFile = /data/install/flume/position/launcherclick/taildir_position.json
# 监控的文件组
logser.sources.src_launcherclick.filegroups = f1
# 文件组包含的具体文件，也就是我们监控的文件
logser.sources.src_launcherclick.filegroups.f1 = /data/launcher/stat_app/.*
# interceptor
# 写kafka的topic即可
logser.sources.src_launcherclick.interceptors = i1 i2
logser.sources.src_launcherclick.interceptors.i1.type=static
logser.sources.src_launcherclick.interceptors.i1.key = type
logser.sources.src_launcherclick.interceptors.i1.value = launcher_click
logser.sources.src_launcherclick.interceptors.i2.type=static
logser.sources.src_launcherclick.interceptors.i2.key = topic
logser.sources.src_launcherclick.interceptors.i2.value = launcher_click
# channel
logser.channels.ch_launcherclick.type = memory
logser.channels.ch_launcherclick.capacity = 10000
logser.channels.ch_launcherclick.transactionCapacity = 1000
# kfk sink
# 指定sink类型是Kafka，说明日志最后要发送到Kafka
logser.sinks.kfk_launcherclick.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
# Kafka broker
logser.sinks.kfk_launcherclick.brokerList = 10.0.0.80:9092,10.0.0.140:9092
# Bind the source and sink to the channel
logser.sources.src_launcherclick.channels = ch_launcherclick
logser.sinks.kfk_launcherclick.channel = ch_launcherclick</p>
　　3.开始
　　nohup bin/flume-ng agent --conf conf/ --conf-file conf/flume_launcherclick.conf --name logser -Dflume.root.logger=INFO,console >> logs/flume_launcherclick.log &
　　这个时候Kafka和Flume都已经启动了。从配置我们可以看出Flume的监控文件是/data/launcher/stat_app/.*，所以只要这个目录下的文件内容增加，就会发送给kafka。可以自己添加一些 把测试日志放到这个目录下的文件中，然后打开一个Kafka Consumer，看看Kafka有没有收到消息。这里我们将看到完成SparkStreaming后的测试结果
　　2.3 Spark流式编程
　　SparkStreaming是Spark用来处理实时流的，可以实时到秒级。我们这里不需要这样的实时。日志分析程序每分钟执行一次。主要代码如下：
　　 def main(args: Array[String]) {
<p>
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
System.setProperty("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("LauncherStreaming")
//每60秒一个批次
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(60))
// 从Kafka中读取数据
val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(
ssc,
"hxf:2181,cfg:2181,jqs:2181,jxf:2181,sxtb:2181", // Kafka集群使用的zookeeper
"launcher-streaming", // 该消费者使用的group.id
Map[String, Int]("launcher_click" -> 0, "launcher_click" -> 1), // 日志在Kafka中的topic及其分区
StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER).map(_._2) // 获取日志内容
kafkaStream.foreachRDD((rdd: RDD[String], time: Time) => {
val result = rdd.map(log => parseLog(log)) // 分析处理原始日志
.filter(t => StringUtils.isNotBlank(t._1) && StringUtils.isNotBlank(t._2))
// 存入hdfs
result.saveAsHadoopFile(HDFS_DIR, classOf[String], classOf[String], classOf[LauncherMultipleTextOutputFormat[String, String]])
})
ssc.start()
// 等待实时流
ssc.awaitTermination()
}</p>
　　内容有限，完整代码访问我的github：
　　然后打包上传到master上运行：
　　nohup /data/install/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit --master spark://hxf:7077 --executor-memory 1G --total-executor-cores 4 --class com.analysis.main.LauncherStreaming --jars /home/hadoop/jar/kafka-clients-0.10.0.0.jar,/home/hadoop/jar/metrics-core-2.2.0.jar,/home/hadoop/jar/zkclient-0.3.jar,/home/hadoop/jar/spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.0.0.jar,/home/hadoop/jar/kafka_2.11-0.8.2.1.jar /home/hadoop/jar/SparkLearning.jar >> /home/hadoop/logs/LauncherDM.log &
　　然后开始测试，将日志写入Flume监控目录/data/launcher/stat_app/.*。原创日志内容类似如下：
　　118.120.102.3|1495608541.238|UEsDBBQACAgIACB2uEoAAAAAAAAAAAAAAAABAAAAMGWUbW7bMAyGb6NfnUFRFEWhJ+gBdgBZVjpjjp04brMAO*yY2DKa9Y+B1+DnQ1LCztoITgK4wPGHfNUhmKGUPOn3DyP*zdOxSWM3T33XXMqy9OP7xXTZiTC1xlL0HgMEi+BfHoooBEGKr3fPpYy5jMse4Xzupus4TKkrs4kZOhI51CgWWKxsUQBRPMDr1*w5Hcuc0LiUEFBwdXQxAARXHb3+QXlOfzya0uZWOGwlEwBDwLD5oJBVFHsEEPF2U0EUToyr8k4tg9v8AkRrIcKmxGsU2eqQIM45dKuKFICo5oveEqOjh2JAIITImyIJqBk3JS4qh7Wby*TroxnL9ZKHXrsyWeBQoMXaEgXUKh6mOQ1l7NLc*Hwz8aDpAtndLFJEetkVc6S9V*bg+RFiKMvnTv6ahuGUTmWexqEfi3Elezx0botJrCCQn5jfCzWaqaUOqNpFYO23ckYl5GOlx4rLQuUllh27SsjZyLQTUn4K+3uVczlOi+7uuMzTYLoibeIspk71DtKuJC+7T5qXPg9lLddaZs6+Lolnj7ANW0dBGKOn72m3cbQJI2Kq4*C6Xhz9E5Pzeeg*i2l1IAJtpReILNq6DY4peFjHeO5vffPZd2UyejEJ28Puo0sI*2*5ojvhfNcquWomFMVp02Pz++M6Nach3e6XR5wOlrdSg4T7RkgtQAuC6HYl2sc62i6dUq*om+HWjvdHAPSk8hYkegHraxC8PwPons73XZeozDfXmaRzzzaD2XI4fX0QX*8BUEsHCKeftc48AgAAmQQAAA==
　　检查HDFS对应目录是否有内容：
　　分析后存储在HDFS中的日志内容如下：
　　99000945863664;864698037273329|119.176.140.248|1495594615129|2017-05-24 10:56:55|xiaomi|redmi4x|com.jingdong.app.mall&0ae359b6&1495534579412&1;com.autonavi.minimap&279f562f&1495534597934,1495534616627&2;com.android.contacts&91586932&1495538267103,1495540527138,1495576834653,1495583404117,1495591231535&5
　　SparkStreaming任务状态如下：
　　可以看出确实是每分钟执行一次
　　参考
　　%E9%9B%86%E7%BE%A4%E5%8F%8A%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%AE%9E%E6%88%98/
　　解决方案:优化手机端移动端百度网站seo排名好的方式是什么？
　　企业快速获取百度移动端SEO优化排名主要有四种技巧，有需要的可以参考这些内容。
　　1.百度移动端优化排名域名选择
　　无论是优化移动端网站还是PC端，网站的域名都很重要，域名的选择要简洁明了。移动端网站优化选择较短的域名，这样会让人更容易记忆，输入简单，让人的思想更中心化，便于搜索引擎抓取。
　　
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　　对于seo mobile网站，网站必须设置成树状结构，树状结构一般分为三层：首页，频道，文章页面，理想网站 结构要扁平化，从首页到内容页的层级尽量减少，这样搜索引擎会比较容易处理。
　　以上就是为大家总结的百度移动端优化排名技巧。以上移动端网站排名优化的内容相信大家都知道。优化百度移动端排名可以帮助企业获得更多流量。促进利益转化，提升网站品牌形象。 查看全部

　　直观:如何从一个像素点采集数据中获取像素值？
　　文章实时采集到的数据与图片采集原理相似，但注意一个关键点，现在pc上不是不可以也不是没有，而是你只能采集一个像素的图片。今天大雪就教教大家，如何从一个像素点采集数据。什么意思呢？就是说你无法获取一个一维像素点，但是可以获取一个一维数组（普通的任何语言，c++，java，javascript）。首先来看下数组的结构，表示一个数组，表示你提供的像素点数据，一共有五组数据，纵坐标表示点的数量，横坐标表示数据的数量，每一组值对应一个值，为什么是有点，而不是一个坐标呢？因为一个坐标才能取整数，一个像素点连续取反取整数，那是不是就没有任何意义了呢？如果能取出一组固定的值，那就完全没有区别了。
　　
　　这里需要记住一个点，数组里每一个值代表着坐标。所以怎么能获取一个固定的坐标，那就只能让数组包含个整数，也就是采样。总结起来就是从像素值的五个位置取取整数，然后这5个值组成一个数组，从这个数组再取值，然后用这个值去取整数，组成一个新的像素。我们用图来理解一下，这就像一张大的地图，你在一个位置走一次，那就把整张地图看成一个点，但是我们总是走动，我们就把一张地图分成了许多条线，就像是遍历遍历，分别沿着一条路走一次，一条线能走动多少个点就把这些点表示出来。
　　那么总共走了多少步，我们就知道地图的大致情况了。那么我们再想一下，如果我们在一个点附近也定一条线，在这条线上取一个值，然后总共取多少条线，然后他们就组成了一条线。这样既然是遍历遍历，那就可以不停循环，但是现在我们考虑中间位置。我们在二维空间或者三维空间内，我们可以不断的遍历，直到遍历所有位置，那么这个数组的每一个元素对应一个位置，这条线，那么代表了多少条对应位置的路径就成了一个点的路径代表的数据。
　　
　　那么位置是一个二维数组，有的像素点包含了多条线，那么这个点的方向就是经过多少条线。至于为什么前面也讲过，一个像素点连续取反取整数，那么这么多个取整数组成了一个点的数组，然后用这个点去取值。其实数组存取原理就是一个键值对，这个是用键盘输入数字组成的数组，比如说我们输入十亿个字符，我们能构建出两个数组。不过如果我们的数量增加，那么这两个数组的键值对也要扩展到十亿，也就是多个操作。
　　所以一个像素点不用多选，一组像素点最好是存一个，当然这只是理论上的可能，因为操作越多，判断时间越长。整体思路就是，你在采集数据的时候，先把每一组用一个键值对记录下来，然后不断遍历直到每个元素都获取到，得到最后一组元素，最后把这个数组里的数据输出。 查看全部

　　解决方案:博学谷-基于大数据的智慧学成项目课程
　　博雪谷——基于大数据的智慧学习项目课程1
　　课程介绍（A000474）：
　　智慧学习项目是在线教育业务大数据统计分析系统。采用企业级ETL标准化流程和数据仓库建模思想，根据课程、用户等不同维度进行数据分析。采用Hadoop和Spark技术栈开发，为数据仓库、ETL、离线和实时分析提供解决方案。
　　课程目录：
　　博雪谷——基于大数据的智能学习项目课程二
　　文件目录：
　　博雪谷——基于大数据的智慧学习项目课程，
　　│ └─08. 第 8 阶段智慧学习计划，
　　│ ├─01. 第一章智慧学习——项目介绍环境搭建，
　　│ │ 01-项目介绍-学习目标&amp;项目背景及概述_mp4,
　　│ │ 02-项目介绍-业务流程_mp4,
　　│ │ 03-项目介绍-功能模块_mp4,
　　│ │ 04-项目介绍-技术架构_mp4,
　　│ │ 05-环境建设-学习目标&amp;CDH组件介绍_mp4,
　　│ │ 06-环境建设-鼎晖环境建设_mp4,
　　│ │ 07-环境搭建-配置hosts_mp4,
　　│ │ 08-环境建设-配置Maven_mp4,
　　│ │ 09-环境搭建-IDEA环境配置_mp4,
　　│ │ 10-环境建设-导入Scala基础工程&amp;基础工程介绍_mp4,
　　│ │ 11-环境建设-wordcount代码编写和idea代码测试_mp4,
　　│ │ 12-环境搭建-wordcount任务提交集群执行_mp4,
　　│ │ 13-Zeppelin简介，Zeppelin调制的Spark程序_mp4，
　　│ │ 14-Hue介绍，Hue操作hive和hdfs_mp4，
　　│ │ 15-数据仓库-学习目标，数据仓库简介_mp4，
　　│ │ 16-数据仓库-数据仓库的特点_mp4,
　　│ │ 17-数据仓库-维度分析_mp4,
　　│ │ 18-Data Warehouse-Data Warehouse Modeling_mp4,
　　│ │ 19-数据仓库-Hive创建数据仓库_mp4,
　　│ │
　　│ ├─02. 第 2 章智慧学习 - 数据仓库和 ETL，
　　│ │ 01-ETL-学习目标_mp4,
　　│ │ 02-ETL-ETL介绍_mp4,
　　│ │ 03-ETL-课程访问需求分析-_mp4,
　　│ │ 04-ETL-采集系统介绍_mp4,
　　│ │ 05-ETL-采集系统构建_mp4,
　　│ │ 06-ETL-采集系统测试采集课程访问_mp4,
　　│ │ 07-ETL-NiFi介绍_mp4,
　　│ │ 08-ETL-快速入门_mp4,
　　│ │ 09-ETL-维度数据采集-维度介绍-_mp4,
　　│ │ 10-ETL-维度数据采集-导入学城在线业务数据_mp4,
　　│ │ 11-ETL-维数据采集-导入NiFi源码并执行采集_mp4,
　　│ │ 12-ETL-Dimensional Data采集-Notes-NiFi采集乱码处理_mp4,
　　│ │ 13-ETL-维度数据采集-区域维度原创文件上传HDFS&amp;spark读取file_mp4,
　　│ │ 14-ETL-维度数据采集-区域维度原创文件数据和实体映射_mp4,
　　│ │ 15-ETL-维度数据采集-区域维度字段关联与区域维度数据storage_mp4,
　　│ │ 16-ETL-维度数据采集-区域维度-注释：winutils configuration_mp4,
　　│ │
　　│ ├─03.Chapter 3 智慧学习-课程分析，
　　│ │ ├─1. 数据清洗，
　　│ │ │ 01-ETL-数据清洗-课程访问Fact Table Field Introduction&amp;清洗逻辑Introduction_mp4,
　　│ │ │ 02-ETL-数据清洗-课程访问清洗-获取维度数据&amp;原创数据_mp4,
　　│ │ │ 03-ETL-数据清洗-课程参观清洗-过滤机器人及相关维度_mp4,
　　│ │ │ 04-ETL-数据清洗-课程走访清洗-去重&amp;保存到数据仓库_mp4,
　　│ │ │ 05-ETL-数据清洗-课程访问清洗-Test_mp4,
　　│ │ │ 06-ETL-数据清洗-课程流量清洗-使用NiFi生产数据和Test_mp4,
　　│ │ │ 07-课程分析-学习目标_mp4,
　　│ │ │ 08-课程分析-课程流量分析-功能概述&amp;统计分析Steps_mp4,
　　│ │ │ 09-课程分析-课程访问分析-步骤1：阅读课程访问事实表Data_mp4，
　　│ │ │ 10-课程分析-课程访问分析-步骤2：课程访问统计总和_mp4，
　　│ │ │ 11-Course Analysis-Course Visits Analysis-Step 3: Course Visits Statistics Save Data Warehouse_mp4,
　　│ │ │ 12-课程分析-课程流量分析-使用NiFi将课程流量分析结果同步到MySQl_mp4，
　　│ │ │ 13-Course Analysis-Course Traffic Analysis-Integration Test Overview_mp4,
　　│ │ │ 14-课程分析-课程流量分析-集成测试-数据清洗统计分析NiFi Scheduling_mp4,
　　│ │ │ 15门课程分析-课程流量分析-集成测试-联动（清理、统计分析、同步到业务库）配置和test_mp4，
　　
　　│ │ │ 16-业务报表系统搭建-Web前端说明&amp;雅皮说明_mp4,
　　│ │ │ 17-搭建业务报表系统-使用业务后台界面展示业务报表_mp4,
　　│ │ │
　　│ │ ├─2. 课程分析，
　　│ │ │ 01-课程分析-课程采购-需求分析_mp4,
　　│ │ │ 02-课程分析-课程采购-采集现场与存储分析_mp4,
　　│ │ │ 03-课程分析-课程购买-MySQL采集Notes_mp4,
　　│ │ │ 04-课程分析-课程购买-NiFi采集MySQL Configuration_mp4,
　　│ │ │ 05-课程分析-课程购买-测试NiFi采集MySQL_mp4,
　　│ │ │ 06-课程分析-课程采购-NiFi生产订单数据保存到MySQL&amp;实时处理采集_mp4,
　　│ │ │ 07-课程分析-课程采购-数据清洗-DWD（事实表）结构分析_mp4,
　　│ │ │ 08-课程分析-课程购买-数据清洗-用户维度采集_mp4,
　　│ │ │ 09-课程分析-课程采购-DWD代码-维度数据采集_mp4,
　　│ │ │ 10-课程分析-课程采购-DWD代码-事实表数据封装_mp4,
　　│ │ │ 11-课程分析-课程购买-DWD代码-保存到数据仓库_mp4,
　　│ │ │ 12-课程分析-课程采购-DWD代码-测试清理存储_mp4,
　　│ │ │ 13-课程分析-课程采购-DWM层结构分析_mp4,
　　│ │ │ 14-课程分析-课程采购-DWM代码-轻聚合包数据_mp4,
　　│ │ │ 15-课程分析-课程采购-DWM代码-保存到数据仓库&amp;测试存储_mp4,
　　│ │ │ 16-课程分析-课程采购-统计分析_mp4,
　　│ │ │ 17-课程分析-课程采购-使用NiFi将业务数据从数据仓库同步到MySQL_mp4,
　　│ │ │ 18-Course Analysis-Course Purchases-Integration Testing-Overview &amp; NiFi Scheduling Data Cleaning Analysis Task_mp4,
　　│ │ │ 19-课程分析-课程采购-集成测试-联动配置&amp;全过程测试_mp4,
　　│ │ │
　　│ │ └─3．热门学科排名，
　　│ │ 01-热门学科排名-需求分析_mp4,
　　│ │ 02-热门学科排名-业务报表系统领域分析_mp4,
　　│ │ 03-热门学科排名-采集领域与存储分析_mp4,
　　│ │ 04-热门学科排名-NiFi采集用户选课数据&amp;Test_mp4,
　　│ │ 05-热门学科排行榜-NiFi制作用户选课数据保存到MySQL&amp;实时采集_mp4,
　　│ │ 06-热门学科排名-用户选课DWD层字段描述&amp;清洗分析_mp4,
　　│ │ 07-热门学科排名-用户选课-DWD代码-获取维度数据&amp;用户选课原创数据_mp4,
　　│ │ 08-热门学科排名-用户选课-DWD代码-事实表数据封装&amp;保存到数据仓库_mp4,
　　│ │ 09-热门学科排名-用户选课-DWD代码-测试清理存储_mp4,
　　│ │ 10-Top Subject Ranking-统计分析概述&amp;课程分类维度采集_mp4,
　　│ │ 11-热门学科排名-统计分析-销售-周数-统计分析Steps_mp4,
　　│ │ 12-热门学科排名-统计分析-销售-周-代码-获取每周日期_mp4,
　　│ │ 13-热门学科排名-统计分析-销售-周数-编码-按日期获取数据并计算增加_mp4,
　　│ │ 14-热门学科排名-统计分析-销售-周-代码-维度关联&amp;保存到数据仓库_mp4,
　　│ │ 15-热门学科排名-统计分析-销售周-代码-提取工具&amp;测试存储_mp4,
　　│ │ 16-热门学科排名-统计分析-销量-月份-统计分析步骤和代码编写_mp4,
　　│ │ 17-热门学科排名-统计分析-销售-月-测试存储_mp4,
　　│ │ 18-热门学科排名-统计分析-学生人数-周数-统计分析步骤_mp4,
　　│ │ 19-热门学科排名-统计分析-学生人数-周数-代码-获取周区间&amp;获取数据&amp;计算增加_mp4,
　　│ │ 20-热门学科排名-统计分析-学生人数-周-代码-维度关联&amp;保存到数据仓库_mp4,
　　│ │ 21-热门学科排名-统计分析-学生人数-周数-代码-提取工具&amp;试题存储_mp4,
　　│ │ 22-热门学科排名-统计分析-学生人数-月-统计分析步骤&amp;代码编写_mp4,
　　│ │ 23-热门学科排名-统计分析-学生人数-月-考试存储_mp4,
　　│ │ 24-热门学科排名-统计分析-销售-周-统计分析步骤&amp;代码编写_mp4,
　　│ │ 25-热门学科排名-统计分析-销售-周-测试存储_mp4,
　　│ │ 26-热门学科排名-统计分析-销量-月份-统计分析步骤&amp;代码编写_mp4,
　　│ │ 27-热门学科排名-统计分析-销售-月-测试存储_mp4,
　　│ │ 28-Top Subject Ranking-统计分析-使用NiFi将业务数据从Data Warehouse同步到MySQL_mp4,
　　│ │ 29-热门学科排名-集成测试-配置NiFi调度数据清洗和分析任务_mp4,
　　│ │ 30-热门学科排名-综合测试-测试NiFi调度数据清洗分析_mp4,
　　│ │ 31-热门学科排名-综合测试-联动配置&amp;测试_mp4,
　　│ │ 32-热门学科排名-综合测试-报告系统网页展示_mp4,
　　│ │
　　│ ├─04. 第 4 章智慧学习 - 平板电脑支架，
　　│ │ 01-实时分析-学习目标_mp4,
　　│ │ 02-实时分析-平台看板需求分析&amp;实时分析应用场景_mp4,
　　│ │ 03-实时分析-实时分析技术方案_mp4,
　　│ │ 04-实时分析-索引和维度分析&amp;数据存储分析_mp4,
　　│ │ 05-实时分析-今日访问量-概览&amp;数据采集_mp4,
　　│ │ 06-实时分析-今日访问量-统计分析逻辑_mp4,
　　│ │ 07-实时分析-今天的流量-代码-redis获取kafka的offset_mp4，
　　
　　│ │ 08-实时分析-今日流量-代码-SparkStreaming获取kafka_mp4中的数据，
　　│ │ 09-实时分析-今日流量-代码-重新计算实时流量&amp;保存redis_mp4,
　　│ │ 10-实时分析-今天的流量-代码-将当前偏移进度保存在redis_mp4中，
　　│ │ 11-实时分析-今日流量-代码-test_mp4,
　　│ │ 12-实时分析-今日走访-NiFi生产数据&amp;Test_mp4,
　　│ │ 13-实时分析-新用户-概览&amp;数据采集_mp4,
　　│ │ 14-实时分析-新用户-统计分析逻辑_mp4,
　　│ │ 15-实时分析-新用户-代码-新用户实时计算_mp4,
　　│ │ 16-实时分析-新用户-code-test_mp4,
　　│ │ 17-实时分析-新用户-NiFi Production Data&amp;Test_mp4,
　　│ │ 18-实时分析-今日采购-概览&amp;数据采集_mp4,
　　│ │ 19-实时分析-今日采购-统计分析逻辑&amp;代码_mp4,
　　│ │ 20-实时分析-今日采购-代码-Test_mp4,
　　│ │ 21-实时分析-今日采购-NiFi生产数据&amp;Test_mp4,
　　│ │ 22-实时分析-集成测试-NiFi调度配置_mp4,
　　│ │ 23-实时分析-集成测试-test&amp;web display_mp4,
　　│ │
　　│ ├─05.Chapter 5 Wisdom Learning-Instant Query,
　　│ │ 01 Instant Query-Learning Objective_mp4,
　　│ │ 02 即时查询-需求分析与技术解决方案_mp4,
　　│ │ 03 即时查询-技术方案-代码演示-保存-Code_mp4,
　　│ │ 04 即时查询-技术方案-代码演示-保存-Test_mp4,
　　│ │ 05 即时查询-技术方案-代码演示-查询-代码&amp;Test_mp4,
　　│ │ 06 即时查询-采集分析与存储分析_mp4,
　　│ │ 07 即时查询-数据采集-用户学习采集_mp4,
　　│ │ 08 即时查询-资料采集-课程视频维度采集_mp4,
　　│ │ 09 Instant Query - 统计分析 - Overview &amp; Step 1 Statistical Logic &amp; Intermediate Table Introduction_mp4,
　　│ │ 10 Instant Query - Statistical Analysis - Step 1: Code - Get Raw Data _mp4,
　　│ │ 11 即时查询-统计分析-第1步：代码-注册udf函数_mp4，
　　│ │ 12 Instant Query-Statistical Analysis-Step 1：代码关联相关维度&amp;统计学习时长_mp4,
　　│ │ 13 即时查询-统计分析-第1步：代码-测试_mp4，
　　│ │ 14 Instant Query - 统计分析 - Step 2: Overview_mp4,
　　│ │ 15 即时查询-统计分析-第2步：代码_mp4，
　　│ │ 16 即时查询 - 统计分析 - 第 2 步：Test_mp4，
　　│ │ 17 Instant Query - 统计分析 - hbase_mp4使用注意事项，
　　│ │ 18即时查询-统计分析-NiFi生产数据-Configuration_mp4,
　　│ │ 19 即时查询-统计分析-NiFi生产数据-测试&amp;代码Test_mp4,
　　│ │ 20 Instant Query-Integration Test-Configuration_mp4,
　　│ │ 21 Instant Query - Integration Test - Test &amp; Web Display_mp4,
　　│ │
　　│ ├─06. 第6章智慧学习-系统集成测试，
　　│ │ 01 系统集成测试 - 学习目标和概述_mp4,
　　│ │ 02 系统集成测试-代码重新打包-代码修改_mp4,
　　│ │ 03 系统集成测试-代码重新打包-上传NiFi container_mp4,
　　│ │ 04系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析-概述&amp;清洗业务数据_mp4,
　　│ │ 05系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析-即时查询_mp4,
　　│ │ 06系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析-离线分析-课程访问_mp4,
　　│ │ 07系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析-离线分析-课程采购_mp4,
　　│ │ 08系统集成测试-NiFi采集-清理-统计分析-离线分析-热门学科排名_mp4,
　　│ │ 09系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析-实时分析_mp4,
　　│ │ 10 系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析-Web Display_mp4,
　　│ │
　　│ └─07. 第七章智慧学习——项目就业指导，
　　│ 01项目就业指导-就业指导概述&amp;项目功能模块_mp4,
　　│ 02 项目就业指导-技术架构&amp;技术栈-1_mp4,
　　│ 03 项目就业指导-技术架构&amp;技术栈-2_mp4,
　　│ 04 项目就业指导——数据仓库是如何设计的？_mp4,
　　│ 05 项目就业指导——数据采集是如何实现的？_mp4,
　　│ 06 项目职业指导 - ETL如何运作？_mp4,
　　│ 07 项目就业指导——线下分析如何实施？_mp4,
　　│ 08 项目用工指导——同比分析在项目中的应用？_mp4,
　　│ 09 项目就业指导——实时分析是如何做的？_mp4,
　　│ 10 项目就业指导——如何从海量数据中查询到想要的数据？_mp4,
　　│ 11 项目就业指导——项目中的任务调度是如何进行的？_mp4,
　　解决方案:多用户自助建站-巅云V8门户自助建站系统可以说是目前优秀的建站平台软件了
　　我们强调：点云是工厂式自助建站平台软件（功能大集合——自配置功能，预制工厂），不是网站模板，也不是模板（模板也是一种保存的排版结果），可以说模板在点云系统中一文不值。
　　目的：帮助正在开发网站的网络公司或个人创业者搭建自助网站服务平台。解决技术壁垒，提高业务效率，降低业务成本。
　　用户访问您的平台-注册成为会员-自助开通网站-绑定域名-会员自助视觉拼图设计您自己的网站-续费-升级您是顶级网站建设者
　　点云门户站搭建系统V8.0 功能介绍：采用TP6+VUE+js+layui+css+html5+nginx+php8等开源框架开发，不仅支持可视化拖拽生产企业网站，同时还集成了多用户商城、论坛、视频、分类信息等网站等常用模块，还集成了网站业务发展所需的域名注册功能和网站开通功能。
　　技术实现
　　1、自助建站平台的功能包括建站包产品的建立、建站模板的管理、西数域名系统等，可以轻松开展建站业务。
　　2. 文章管理信息分类、权限配置、单页、新闻列表、友情链接、文章采集
　　3.商品管理系统商品参数、商品品牌、权限配置、商品列表、商品类型、商品分类、商品回收站、CVS导入
　　
　　4.前端可视化栏目管理、文件管理库、可视化系统、区域设置、语言设置、HTML自定义自定义表单、tinymce编辑器、HTML模板、表单生成器
　　5.微站小程序模板消息、关键词回复、粉丝列表、自定义菜单、图文消息、群消息、公众号、小程序、小程序下载、订阅消息、小程序代码
　　6.账号站点账号权限、平台管理、财务管理、会员管理、登录日志、用户组权限管理、财务记录、支付记录、权限规则、会员列表、会员留言、评论管理、通知留言、会员组
　　7.产品促销功能 拍卖活动、议价活动、秒杀活动、团体活动、积分系统、佣金管理、优惠券、抽奖活动
　　8、订单管理订单数据、订单清单、发票管理、退货处理
　　9.系统配置标签设置、系统设置、安全密码修改、密码修改、上传设置、数据维护、清除缓存、前台搜索
　　10.扩展功能投票系统、任务规划、地图导航、物流配送、票据打印机、短信通知、邮件系统、支付设置、快速登录、客服系统、广告系统。
　　11.门户功能组件：文集小说、问答系统、视频系统、论坛系统、图库系统、音频系统、分类信息（信息列表、组件配置、信息分类、信息报告、信息奖励、评论列表、信息采集） 、下载系统等
　　
　　12.系统升级机制
　　软件安装
　　1.服务器：云服务器，linux最好或windows
　　2、安装环境：php8+mysql5.7+Nginx
　　3.上传源代码并运行你的域名.com/install进行安装。
　　4. 建立数据库，管理账户信息，按照提示进行安装。
　　2.专业大师级秒杀厂商的排版功能。 查看全部

　　最新版本:Typecho高性能优化之缓存插件
　　使用场景
　　尽管 HP typecho 非常高效，但为了提高网站的并发性，页面的静态缓存是必要的。这个缓存插件的目的只是为了缓存主页以减少对数据库的压力。
　　提醒：更有效和更灵活的缓存方法应该使用 nginx 而不是插件。如果你有nginx基础，可以参考这里的配置
　　插件配置
　　
　　第一：启用这个插件。然后，配置插件
　　第一：配置文件缓存路径，可以指定相对或绝对位置。
　　第二：配置缓存时间，单位为秒，请根据自己的需要配置。
　　
　　应当指出的是
　　因为插件使用了简单的文件缓存机制，所以请确保缓存路径所在的分区有足够的空间和足够的inode节点。
　　后台文章更新后，缓存不会自动更新（实现起来很麻烦，所以这个版本暂时没有实现这个功能）。这一点尤为重要，所以请适当配置缓存过期时间。
　　下载链接
　　最新版本:Windows IIS日志文件分析神器
　　Windows Server 具有事件日志功能，其 IIS 日志文件记录以下信息：谁访问了您的站点，访问者查看了哪些内容等。通过定期检查这些日志文件，网站管理员可以检测服务器或站点的哪些方面易受攻击或有其他安全隐患。
　　但是目前的日志分析工具还不是很完善，有些功能还没有，特别是针对特定需求的分析很难实现。这里有一个日志分析神器，可以像使用SQL软件一样，以个性化的方式分析日志。
　　LogParser 是一个命令行工具，可以通过 SQL 语句对日志进行分析和统计。您可以定期分析生产服务器的IIS日志，了解生产系统的使用情况和流量，及时发现系统问题。不过LogParser是命令行格式，所以有一个图形界面的Log Parser Studio日志分析软件。
　　首先下载Log Parser Studio软件，下载地址，下载完成后直接解压，运行文件夹中的文件LPS.exe程序。
　　
　　运行后会给出LogParser的下载地址，然后下载LogParser并安装到系统中，然后再次运行LPS.exe。
　　运行后，需要先指定IIS日志文件的路径。您可以选择整个目录或单独的文件。
　　选择完成后，单击“创建新查询”按钮单独执行查询。查询语句与SQL语法相同，非常方便。
　　
　　设置日志类型，对于 网站，使用 IISW3CLOG。
　　然后单击“执行活动查询”按钮执行查询。如果日志文件比较大，查询速度会比较慢，需要优化SQL语句。
　　总的来说，Log Parser Studio 是一款功能强大的 IIS 图形分析工具，值得网站管理员使用。 查看全部

　　优化的解决方案:Kafka+flume实时采集数据
　　一、模拟日志的生成在
　　IDEA 的资源文件夹下创建一个新的 log4j.properties 来定义日志格式，其中可以查看 flume 和 log4j 的集成配置
　　#设置日志格式
log4j.rootCategory=ERROR,console，flume
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
#flume和log4j整合
log4j.appender.flume = org.apache.flume.clients.log4jappender.Log4jAppender
log4j.appender.flume.Hostname = 192.168.116.10
log4j.appender.flume.Port = 41414
log4j.appender.flume.UnsafeMode = true
　　使用 Java 的 log4j 模拟生成日志
　　import org.apache.log4j.Logger;
public class LoggerGenerator {
private static Logger logger=Logger.getLogger(LoggerGenerator.class.getName());
public static void main(String[] args)throws Exception{
int i=0;
while (1==1){
Thread.sleep(1000);
logger.info("now is "+i);
i++;
}
}
}
　　
　　具体的依赖和配置过程可以查看Flume远程实时采集windows生成的log4j生成的数据
　　二、配置水槽
　　1. 配置
　　1.1 配置弗鲁梅卡夫卡
　　我在这里使用Flume版本为1.6，所以写作与官方网站不同。如果启动 flume 时出现错误 .producer.requiredAcks=1， channel=c2， ic=streaming， type=org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink} }
　　2018-12-29 06：17：26，698 （conf-file-poller-0） [错误 - org.apache.flume.node.AbstractConfigurationProvider.loadSinks（AbstractConfigurationProvider.java：427）] 由于配置过程中出现错误，接收器 k2 已被删除
　　org.apache.flume.conf.ConfigurationException： brokerList 必须至少收录一个 Kafka 代理
　　它应该是由水槽版本的不同配置引起的。
　　#命名代理
b1.sources = r2
b1.sinks = k2
b1.channels = c2
# 配置监控文件
b1.sources.r2.type =avro
b1.sources.r2.bind=0.0.0.0
b1.sources.r2.port = 41414
#b1.sources.r2.interceptors = i1
#b1.sources.r2.interceptors.i1.type = timestamp
# 配置sink
b1.sinks.k2.type =org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
b1.sinks.k2.topic = streaming
b1.sinks.k2.brokerList= 192.168.116.10:9092
#b1.sinks.k2.kafka.bootstrap.servers = 192.168.116.10:9092
b1.sinks.k2.producer.requiredAcks = 1
b1.sinks.k2.batchSize = 20
# 配置channel
b1.channels.c2.type = memory
# 将三者串联
b1.sources.r2.channels = c2
b1.sinks.k2.channel = c2
　　
　　这里的本地配置有点复杂，具体配置可以在官网看到
　　1.3 启动水槽
　　你可以在命令行中输入 flume-ng 查看 help 命令，我的启动脚本是
　　水槽-卡夫卡：flume-ng agent -n b1 -c /usr/local/src/apache-flume-1.6.0-bin/conf -
　　f /usr/local/src/apache-flume-1.6.0-bin/conf/flumekafka.conf -Dflume.root.logger=INFO，console
　　flume-ng agent -n a1-c $FLUME_HOME/conf -f $FLUME_HOME/conf/streaming.conf-Dflume.root.logger=INFO，console >> /usr/tmp/flume/1.log & （background startup）.
　　配置 Kafka
　　1. 启动动物园管理员
　　在每台机器的 zookeeper 的 bin 目录中输入 ./zkServer.sh start
　　2. 以后台形式启动卡夫卡
　　在每台机器上 kafka 安装目录的 bin 目录中，键入：kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties &
　　确保Zookeeper和Kafka都已经启动
　　3. 创建新主题3.1 创建新主题： kafka-topics.sh --创建 --动物园管理员主：2181，从1：2181
　　，从2：2181 --复制因子 1 --分区 1 --主题流
　　如果出现错误
　　被报告为领导者报告错误：NOT_LEADER_FOR_PARTITION您可以转到 Kafka 安装目录中 logs 文件夹下的服务器.log查看详细错误。
　　3.2 查看新创建的主题 kafka-topics.sh --描述 --动物园管理员主：2181，从1：2181，从2：2181 --主题流
　　您还可以按 kafka-topics.sh 查看所有主题 --list --zookeeper master：2181，slave1：2181，slave2：2181
　　如果要删除主题，则需要将其输入到动物园管理员的bin文件夹中
　　./zkCli.sh 启动动物园管理员客户端
　　ls /brokers/topics 查看有多少个主题
　　rmr /brokers/topics/test 删除测试主题
　　3.3 打开一个新窗口来启动消费者
　　kafka-console-consumer.sh --动物园管理员主：2181，从1：2181，从2：2181 --主题流
　　此时，先启动水槽，然后启动IEDA的日志模拟器
　　等待生成 20（在水槽中设置 batch20）以查看日志是否已消耗。
　　查看博客水槽的实际应用
　　解决方案:IP地址定位技术之基础数据采集
　　IP地理定位定位技术包括四大关键技术：基础数据采集、硬件系统建设、应用场景划分和定位系统研发。
　　
　　基础数据采集为IP地理位置定位技术的研究提供基础数据支撑，是IP地址定位的基础工作和关键技术。首先，根据不同的数据采集规律，针对不同数据源的不同数据格式，研究并实现一套自动化智能数据采集技术;其次，对采集数据进行筛选、清洗和挖掘，形成基础数据库，为系统提供基础数据支撑。
　　基础数据采集的研究内容包括确定数据来源（如Whois开放数据等）、分析数据采集的方法（如
　　网络爬虫、数据交换、地面采集等）、各种数据采集方法的可行性分析和实现，确定采集数据的属性值（如地理位置、经纬度、载体等）、数据清洗方法、数据正确性验证步骤、底层数据的迭代更新过程等。
　　
　　为了保证数据质量和数据丰富性，系统针对不同的数据源，通过三种方式获取基础数据，即数据挖掘、数据获取和地面采集。数据挖掘是指通过网络爬虫从APNIC网站、BGP网站、地图网站等特定网页获取IP和地理位置信息。数据采购是指从能够提供基础数据的公司获取数据，如本地服务网站、在线出租车网站等;地面采集是指利用自主研发的数据采集软件进行人工现场数据采集。
　　数据采集技术已经存在于许多开源第三方框架中，例如Scrapy，Nutch，Crawler4j，WebMagic等。数据挖掘算法，如支持向量机SVM、K-Means等，得到了广泛的应用。 查看全部

　　汇总:实时抓取网页数据（网页抓取视频）
　　目录：
　　1.如何实时抓取网页数据
　　网络数据采集软件，今天给大家分享这款免费的网络数据采集软件。只要点击鼠标，即可轻松获取任意网页数据，所见即所得的运行模式！监控采集：设置监控目标网站。目标网站只要有新内容，立马入库采集！
　　2.网络视频采集网站
　　相信很多人都使用过网页数据采集软件来实现自动SEO优化排名，因为每个站长必须花费最多的时间在文章内容上，有了这个网页数据采集软件没有不用担心网站没有内容填写自媒体人事网页资料采集软件再也不用担心没有文章资料（软件还贴心配备关键词文章采集，只需输入关键词即可实现全网文章采集）。
　　
　　3.免费抓取网页数据
　　搜索引擎优化 (SEO)，对于 网站 运营商来说一定不陌生。SEO不仅仅是在百度和谷歌等搜索引擎中获得更好的排名以赢得更多访问者。也适用于其他平台，只要有搜索就可以进行SEO优化。
　　4.网络视频采集
　　通常，我们需要分析和了解搜索引擎的排名规则，各种搜索引擎如何进行搜索，如何抓取互联网页面，如何确定具体关键词搜索结果的排名，然后进行针对性的优化。
　　5.网页获取视频
　　关键词研究与搜索引擎优化息息相关，即关键词优化如果网站想在搜索引擎中获得好的排名，那么你必须知道如何分析有效客户，这样才能计划和产品的选择关键词关键词往往会影响企业在网络市场的竞争力，所以关键词的选择必须突出，并遵循一定的原则，例如： .
　　
　　6. 获取 网站 数据
　　关键词有大量的搜索量（有价值的搜索量词会根据业务和术语的意图而有所不同）关键词涉及到网站主题和产品，而不仅仅是追求热词
　　7. 从网页抓取视频
　　关键词并不是凭空出现的，它们往往存在于网站内容中，所以我们需要从以下几个方面对网站上发布的内容进行优化，包括：页面标题、描述具体内容关键词内容形式的多样化和比例以及在关键词中可以涉及到各种内容，标题是最重要的，为什么？因为用户会根据标题来判断内容是否是他正在寻找的答案，或者是否引起了他的兴趣。
　　8.如何抓取网页数据
　　因此，将您选择的最佳关键字巧妙地埋在标题中是非常重要的。当然，你不能仅仅为了欺骗点击而卖狗肉。长此以往，不仅用户会失去对你的网站的信任，搜索引擎也会对网站的整体情况留下不良记录，结果适得其反。的后果。
　　主题测试文章，仅供测试使用。发布者：小编，转载请注明出处：
　　官方数据:如何采集网站数据wps怎么自动采集网站上的数据
　　网站如何登录数据采集登录网站访问网页时网站会验证cookie信息判断当前用户是否登录，所以在采集当这种类型的网站数据时，需要同步发送cookie数据，保证网站验证cookie能够成功。
　　
　　饼干是怎么来的？可以使用抓包工具，然后打开浏览器实现目标采集网站的登录操作，然后将抓包工具中记录的cookie复制粘贴到采集你正在使用的软件中，或者使用采集软件直接实现登录操作。
　　如果登录遇到验证码，自动化登录操作会比较困难。除非你去自动编码，否则你会花钱。总之就是采集登录网站，如何使用cookies采集网页上的指定数据是根据你说的，推荐使用网页采集器 完成。
　　
　　让我告诉你优采云采集器如何实现你的需求 1.输入条件，通常是过滤条件，在优采云，你可以点击自动形成，然后添加命令 2.生成Excel，优采云可以导出到Excel 3。输入是有规律的，可能需要你手动构造一批url 4.应该和1一样。
　　如果想采用wps如何自动采集网站，建议使用微软office的Excel表格获取网站上面的数据： 1.用微软打开Excel表格office，点击【数据】，【获取外部数据】，【来自网站】；2、输入网址后，点击【Go】，数据出来后点击【Import】。 查看全部