采集工具
解决方案:采集工具(采集站的生存之道，盘点常见的采集工具与软件！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 85 次浏览 • 2022-12-18 21:30
解决方案:采集工具(采集站的生存之道，盘点常见的采集工具与软件！)
采集工具（采集网站的生存之道，盘点常用采集工具和软件！），今天我们为大家整理了详细的采集工具（生存之道采集网站方法，常用采集工具软件盘点！）介绍，希望这篇文章对你有参考价值，一起关注采集工具吧（ 采集网站如何生存，盘点常用采集工具软件！）。
早前很多SEOer喜欢用采集工具批量播放大量的文章，然后上传到自己的网站，没有任何版权。随着百度算法的调整，恒大采集网站在净网运营方面遭受重创。
Batman IT 将通过以下内容分享一些关于采集 网站的事情： 1. 采集 网站的生存之道，是时候和它说再见了吗？
答案基本上是肯定的。虽然百度目前还不能很好的对原创内容和采集内容进行排序，但雄掌的推出正试图扭转这种局面。这也是百度搜索的不断发展。核心战略面临挑战，但势在必行。
2、百度是否支持合理的“采集”？
显然，这里的“采集”可以理解为转载，基于搜索引擎的性质，试图快速找到最佳解决方案，百度支持合理的“采集”，值得注意的是必须带有原文链接，这样才不容易被识别为低质量内容。
同时需要明确的是，一个网站的“文章采集”的数量需要控制在合理范围内，不能整个站点采集。
3.如果我站在采集上会受到惩罚吗？
不一定，要看情况，除了上面那个合理的采集例子，URL导航和网站目录，理论上都是采集站点，但是为什么不被处罚毛呢？
原因很简单。搜索引擎是一个开发平台。它将对真正满足用户需求的站点给予一些支持。同时，优质网站导航只推荐优质站点，代表一定的权威性，如：hao123。
因此，网站适度采集并转发部分内容不会被百度处罚。刚入行的个人站长不要担心这个问题。
4、用采集软件编辑稿件是否可行？
如果尝试做一个稿件清洗的分类采集工具，可以分为初级稿件清洗和高级稿件清洗：
① 初级稿件编辑：通常使用采集软件，如：博客搜索工具采集工具，采集特定关键词博文采集工具，然后多个articles 组合成一篇文章，有时上下文和逻辑结构不流畅，这是肯定不行的。
②进阶编辑：如果你长期关注某个行业网站，他们官网的行为格式都有特定的标签，比如：
标题：H1标签，副标题H2标签，副标题H3标签。
经验丰富的行业领导者通常会使用采集工具来遵循页面内容格式、玩法指南文章内容逻辑结构标题，然后根据这个框架进行创建和部分集成。
这种采集网站目前百度还难以识别，但显然是高级SEO的作弊行为。未来随着人工智能的介入，语义识别能力将得到极大提升。到时候，基本上都会被击中。
5、站长常用的采集工具有哪些？
对于一些SEO高手，基本都是自己写采集工具，但是对于小白来说，这里推荐一款采集软件：优采云采集，基本上这款软件可以满足大部分功能要求。
有人说我不懂这些复杂的采集规则。当然，网上有很多免费教程，你可以学习一下。一些博客群发工具还自带采集软件，效果也不错的。
总结：即使采集网站在短期内躲过了算法的攻击，但想想看，如果脱离了内容质量排名和流量，转化率也不会很高。即使附加了affiliate code，也不是长久之计。我建议你回归搜索的本质，才能不断提升。
解决方案:使用Cadvisor监控容器并展示数据
Clot 使用 Go 语言开发，使用 Linux cgroups 获取容器资源使用情况信息，cadvisor 不仅可以采集一台机器上所有正在运行的容器信息，还可以提供基本的查询接口和 http 接口，方便 Prometheus 等其他组件抓取数据。
本文介绍 Cadvisor 的安装、如何监控容器，最后展示数据。
首先，使用容器部署 Cadvisor 采集器
[root@prometheus ~]# docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
--privileged \
--device=/dev/kmsg \
google/cadvisor:latest
#如果启动docker 错误，cadvisor无法启动容器管理器：inotify_add_watch /sys/fs/cgroup/cpuacct，cpu：nosuchfile
解决方法：
1. 将 cgroup 设置为读写文件，否则会报告：只读文件系统
2. 建立软连接
[root@prometheus ~]# mount -o remount，rw '/sys/fs/cgroup'
[root@prometheus ~]# ln -s /sys/fs/cgroup/cpu，cpuacct /sys/fs/cgroup/cpuacct，cpu
再次启动容器，没关系
2. 打开浏览器访问 Cadvisor 控制台
浏览器访问：8080
您可以查看某些容器的指标数据
在普罗米修斯服务器上配置废料
修改配置文件（添加底部job_name：“docker”）。
[root@prometheus to]# cat prometheus.yml
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.250:9090']
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.30:9100','192.168.31.40:9100','192.168.31.41:9100','192.168.31.42:9100']
params:
<p>
collect[]:
- cpu
- meminfo
- diskstats
- job_name: 'docker'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.250:8080']</p>
#改完后记得重新加载下普罗米修斯的配置文件
[root@prometheus ~]# ps -ef | grep prometheus | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -HUP
视图
普罗米修斯控制台上的目标
您可以看到 Cadvisor 采集器已添加到目标列表中
5. 在格拉法纳上显示容器数据
在此处使用 Grafana 仪表板网站上的模板
登录格拉法纳， ：3000
导入 ID 为 193 的导入模板
您可以自定义监控名称并选择数据源为 Prometheus
最终效果
本文仅涉及使用 Cadvisor 监控容器和展示数据，不写触发器的配置告警，稍后会更新。 查看全部
采集工具（采集网站的生存之道，盘点常用采集工具和软件！），今天我们为大家整理了详细的采集工具（生存之道采集网站方法，常用采集工具软件盘点！）介绍，希望这篇文章对你有参考价值，一起关注采集工具吧（ 采集网站如何生存，盘点常用采集工具软件！）。
早前很多SEOer喜欢用采集工具批量播放大量的文章，然后上传到自己的网站，没有任何版权。随着百度算法的调整，恒大采集网站在净网运营方面遭受重创。
Batman IT 将通过以下内容分享一些关于采集 网站的事情： 1. 采集 网站的生存之道，是时候和它说再见了吗？
答案基本上是肯定的。虽然百度目前还不能很好的对原创内容和采集内容进行排序，但雄掌的推出正试图扭转这种局面。这也是百度搜索的不断发展。核心战略面临挑战，但势在必行。
2、百度是否支持合理的“采集”？
显然，这里的“采集”可以理解为转载，基于搜索引擎的性质，试图快速找到最佳解决方案，百度支持合理的“采集”，值得注意的是必须带有原文链接，这样才不容易被识别为低质量内容。
同时需要明确的是，一个网站的“文章采集”的数量需要控制在合理范围内，不能整个站点采集。
3.如果我站在采集上会受到惩罚吗？
不一定，要看情况，除了上面那个合理的采集例子，URL导航和网站目录，理论上都是采集站点，但是为什么不被处罚毛呢？
原因很简单。搜索引擎是一个开发平台。它将对真正满足用户需求的站点给予一些支持。同时，优质网站导航只推荐优质站点，代表一定的权威性，如：hao123。
因此，网站适度采集并转发部分内容不会被百度处罚。刚入行的个人站长不要担心这个问题。
4、用采集软件编辑稿件是否可行？
如果尝试做一个稿件清洗的分类采集工具，可以分为初级稿件清洗和高级稿件清洗：
① 初级稿件编辑：通常使用采集软件，如：博客搜索工具采集工具，采集特定关键词博文采集工具，然后多个articles 组合成一篇文章，有时上下文和逻辑结构不流畅，这是肯定不行的。
②进阶编辑：如果你长期关注某个行业网站，他们官网的行为格式都有特定的标签，比如：
标题：H1标签，副标题H2标签，副标题H3标签。
经验丰富的行业领导者通常会使用采集工具来遵循页面内容格式、玩法指南文章内容逻辑结构标题，然后根据这个框架进行创建和部分集成。
这种采集网站目前百度还难以识别，但显然是高级SEO的作弊行为。未来随着人工智能的介入，语义识别能力将得到极大提升。到时候，基本上都会被击中。
5、站长常用的采集工具有哪些？
对于一些SEO高手，基本都是自己写采集工具，但是对于小白来说，这里推荐一款采集软件：优采云采集，基本上这款软件可以满足大部分功能要求。
有人说我不懂这些复杂的采集规则。当然，网上有很多免费教程，你可以学习一下。一些博客群发工具还自带采集软件，效果也不错的。
总结：即使采集网站在短期内躲过了算法的攻击，但想想看，如果脱离了内容质量排名和流量，转化率也不会很高。即使附加了affiliate code，也不是长久之计。我建议你回归搜索的本质，才能不断提升。
解决方案:使用Cadvisor监控容器并展示数据
Clot 使用 Go 语言开发，使用 Linux cgroups 获取容器资源使用情况信息，cadvisor 不仅可以采集一台机器上所有正在运行的容器信息，还可以提供基本的查询接口和 http 接口，方便 Prometheus 等其他组件抓取数据。
本文介绍 Cadvisor 的安装、如何监控容器，最后展示数据。
首先，使用容器部署 Cadvisor 采集器
[root@prometheus ~]# docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
--privileged \
--device=/dev/kmsg \
google/cadvisor:latest
#如果启动docker 错误，cadvisor无法启动容器管理器：inotify_add_watch /sys/fs/cgroup/cpuacct，cpu：nosuchfile
解决方法：
1. 将 cgroup 设置为读写文件，否则会报告：只读文件系统
2. 建立软连接
[root@prometheus ~]# mount -o remount，rw '/sys/fs/cgroup'
[root@prometheus ~]# ln -s /sys/fs/cgroup/cpu，cpuacct /sys/fs/cgroup/cpuacct，cpu
再次启动容器，没关系
2. 打开浏览器访问 Cadvisor 控制台
浏览器访问：8080
您可以查看某些容器的指标数据
在普罗米修斯服务器上配置废料
修改配置文件（添加底部job_name：“docker”）。
[root@prometheus to]# cat prometheus.yml
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.250:9090']
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.30:9100','192.168.31.40:9100','192.168.31.41:9100','192.168.31.42:9100']
params:
<p>
collect[]:
- cpu
- meminfo
- diskstats
- job_name: 'docker'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.250:8080']</p>
#改完后记得重新加载下普罗米修斯的配置文件
[root@prometheus ~]# ps -ef | grep prometheus | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -HUP
视图
普罗米修斯控制台上的目标
您可以看到 Cadvisor 采集器已添加到目标列表中
5. 在格拉法纳上显示容器数据
在此处使用 Grafana 仪表板网站上的模板
登录格拉法纳， ：3000
导入 ID 为 193 的导入模板
您可以自定义监控名称并选择数据源为 Prometheus
最终效果
本文仅涉及使用 Cadvisor 监控容器和展示数据，不写触发器的配置告警，稍后会更新。 查看全部
解决方案:采集工具(采集站的生存之道，盘点常见的采集工具与软件！)
采集工具（采集网站的生存之道，盘点常用采集工具和软件！），今天我们为大家整理了详细的采集工具（生存之道采集网站方法，常用采集工具软件盘点！）介绍，希望这篇文章对你有参考价值，一起关注采集工具吧（ 采集网站如何生存，盘点常用采集工具软件！）。
早前很多SEOer喜欢用采集工具批量播放大量的文章，然后上传到自己的网站，没有任何版权。随着百度算法的调整，恒大采集网站在净网运营方面遭受重创。
Batman IT 将通过以下内容分享一些关于采集 网站的事情： 1. 采集 网站的生存之道，是时候和它说再见了吗？
答案基本上是肯定的。虽然百度目前还不能很好的对原创内容和采集内容进行排序，但雄掌的推出正试图扭转这种局面。这也是百度搜索的不断发展。核心战略面临挑战，但势在必行。
2、百度是否支持合理的“采集”？
显然，这里的“采集”可以理解为转载，基于搜索引擎的性质，试图快速找到最佳解决方案，百度支持合理的“采集”，值得注意的是必须带有原文链接，这样才不容易被识别为低质量内容。
同时需要明确的是，一个网站的“文章采集”的数量需要控制在合理范围内，不能整个站点采集。
3.如果我站在采集上会受到惩罚吗？
不一定，要看情况，除了上面那个合理的采集例子，URL导航和网站目录，理论上都是采集站点，但是为什么不被处罚毛呢？
原因很简单。搜索引擎是一个开发平台。它将对真正满足用户需求的站点给予一些支持。同时，优质网站导航只推荐优质站点，代表一定的权威性，如：hao123。
因此，网站适度采集并转发部分内容不会被百度处罚。刚入行的个人站长不要担心这个问题。
4、用采集软件编辑稿件是否可行？
如果尝试做一个稿件清洗的分类采集工具，可以分为初级稿件清洗和高级稿件清洗：
① 初级稿件编辑：通常使用采集软件，如：博客搜索工具采集工具，采集特定关键词博文采集工具，然后多个articles 组合成一篇文章，有时上下文和逻辑结构不流畅，这是肯定不行的。
②进阶编辑：如果你长期关注某个行业网站，他们官网的行为格式都有特定的标签，比如：
标题：H1标签，副标题H2标签，副标题H3标签。
经验丰富的行业领导者通常会使用采集工具来遵循页面内容格式、玩法指南文章内容逻辑结构标题，然后根据这个框架进行创建和部分集成。
这种采集网站目前百度还难以识别，但显然是高级SEO的作弊行为。未来随着人工智能的介入，语义识别能力将得到极大提升。到时候，基本上都会被击中。
5、站长常用的采集工具有哪些？
对于一些SEO高手，基本都是自己写采集工具，但是对于小白来说，这里推荐一款采集软件：优采云采集，基本上这款软件可以满足大部分功能要求。
有人说我不懂这些复杂的采集规则。当然，网上有很多免费教程，你可以学习一下。一些博客群发工具还自带采集软件，效果也不错的。
总结：即使采集网站在短期内躲过了算法的攻击，但想想看，如果脱离了内容质量排名和流量，转化率也不会很高。即使附加了affiliate code，也不是长久之计。我建议你回归搜索的本质，才能不断提升。
解决方案:使用Cadvisor监控容器并展示数据
Clot 使用 Go 语言开发，使用 Linux cgroups 获取容器资源使用情况信息，cadvisor 不仅可以采集一台机器上所有正在运行的容器信息，还可以提供基本的查询接口和 http 接口，方便 Prometheus 等其他组件抓取数据。
本文介绍 Cadvisor 的安装、如何监控容器，最后展示数据。
首先，使用容器部署 Cadvisor 采集器
[root@prometheus ~]# docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
--privileged \
--device=/dev/kmsg \
google/cadvisor:latest
#如果启动docker 错误，cadvisor无法启动容器管理器：inotify_add_watch /sys/fs/cgroup/cpuacct，cpu：nosuchfile
解决方法：
1. 将 cgroup 设置为读写文件，否则会报告：只读文件系统
2. 建立软连接
[root@prometheus ~]# mount -o remount，rw '/sys/fs/cgroup'
[root@prometheus ~]# ln -s /sys/fs/cgroup/cpu，cpuacct /sys/fs/cgroup/cpuacct，cpu
再次启动容器，没关系
2. 打开浏览器访问 Cadvisor 控制台
浏览器访问：8080
您可以查看某些容器的指标数据
在普罗米修斯服务器上配置废料
修改配置文件（添加底部job_name：“docker”）。
[root@prometheus to]# cat prometheus.yml
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.250:9090']
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.30:9100','192.168.31.40:9100','192.168.31.41:9100','192.168.31.42:9100']
params:
<p>
collect[]:
- cpu
- meminfo
- diskstats
- job_name: 'docker'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.250:8080']</p>
#改完后记得重新加载下普罗米修斯的配置文件
[root@prometheus ~]# ps -ef | grep prometheus | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -HUP
视图
普罗米修斯控制台上的目标
您可以看到 Cadvisor 采集器已添加到目标列表中
5. 在格拉法纳上显示容器数据
在此处使用 Grafana 仪表板网站上的模板
登录格拉法纳， ：3000
导入 ID 为 193 的导入模板
您可以自定义监控名称并选择数据源为 Prometheus
最终效果
本文仅涉及使用 Cadvisor 监控容器和展示数据，不写触发器的配置告警，稍后会更新。
直观:数据采集工具是什么（常见的信息采集工具有哪些）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 108 次浏览 • 2022-12-16 17:49
直观:数据采集工具是什么（常见的信息采集工具有哪些）
Dig 也是一个采集 DNS 信息的工具。Dig 比 nsllooup 有更多的特性。它首先通过默认的上行dnsserver查询对应的IP地址，然后使用配置的DNS服务器作为上行DNS服务器。
3.域名
国学日报从来没有对外刊登过争权夺利的文章，广为人知才能出名。
Whois是一个数据库，用于查询域名是否已经注册，以及注册域名的详细信息（如域名所有者和域名注册商）。Whois 用于查询域名信息。早期的whois查询多存在于命令行界面，现在有一些简化了web界面的在线查询工具，可以一次性查询不同的数据库。
Web界面的查询工具仍然依赖whois协议向服务器发送查询请求，命令行界面的工具仍然被系统管理员广泛使用。Whois通常使用TCP协议的43端口，每个域名/IP的Whois信息由相应的管理机构保存。
移动后，但改变了提升件的设置，斗石被称为约克。
5.主动信息采集
Recon-ng是一个信息采集框架，它在信息采集上的应用完全可以等同于exploit在metasploit框架上的应用，社会工程在SET上的应用。
5.主动信息采集
主动信息采集是利用一定的工具和手段与所采集的目标进行交互，获取目标信息的行为。在主动采集信息的过程中，难免会留下一些痕迹。
技巧:新手必看 用站长工具查询网站综合信息的操作讲解 站长工具综合查询
有时候我们想查询一个网站的基本信息、权重、收录等综合信息，最直接的方法就是使用站长工具进行查询。
这时候，作为刚入行的新手，你可能会问：市面上那么多工具，哪个工具好用？哪个工具更容易操作？在这里用“各有千秋”来形容更为恰当。事实上，手边的工具操作简单，使用方便。
使用站长工具查询网站综合信息的具体操作：
1.打开工具
2、添加需要查询的网站域名（每行一个域名）
3、勾选需要查询的功能（可以单独勾选要查询的功能，也可以全部勾选）
4.提交查询
5.等待查询结果出来
6.查询结果。如图所示：
这样我们就可以看到我们查询到的网站信息，还可以导出保存，方便网站数据变化对比，数据分析等。 查看全部
Dig 也是一个采集 DNS 信息的工具。Dig 比 nsllooup 有更多的特性。它首先通过默认的上行dnsserver查询对应的IP地址，然后使用配置的DNS服务器作为上行DNS服务器。
3.域名
国学日报从来没有对外刊登过争权夺利的文章，广为人知才能出名。
Whois是一个数据库，用于查询域名是否已经注册，以及注册域名的详细信息（如域名所有者和域名注册商）。Whois 用于查询域名信息。早期的whois查询多存在于命令行界面，现在有一些简化了web界面的在线查询工具，可以一次性查询不同的数据库。
Web界面的查询工具仍然依赖whois协议向服务器发送查询请求，命令行界面的工具仍然被系统管理员广泛使用。Whois通常使用TCP协议的43端口，每个域名/IP的Whois信息由相应的管理机构保存。
移动后，但改变了提升件的设置，斗石被称为约克。
5.主动信息采集
Recon-ng是一个信息采集框架，它在信息采集上的应用完全可以等同于exploit在metasploit框架上的应用，社会工程在SET上的应用。
5.主动信息采集
主动信息采集是利用一定的工具和手段与所采集的目标进行交互，获取目标信息的行为。在主动采集信息的过程中，难免会留下一些痕迹。
技巧:新手必看 用站长工具查询网站综合信息的操作讲解 站长工具综合查询
有时候我们想查询一个网站的基本信息、权重、收录等综合信息，最直接的方法就是使用站长工具进行查询。
这时候，作为刚入行的新手，你可能会问：市面上那么多工具，哪个工具好用？哪个工具更容易操作？在这里用“各有千秋”来形容更为恰当。事实上，手边的工具操作简单，使用方便。
使用站长工具查询网站综合信息的具体操作：
1.打开工具
2、添加需要查询的网站域名（每行一个域名）
3、勾选需要查询的功能（可以单独勾选要查询的功能，也可以全部勾选）
4.提交查询
5.等待查询结果出来
6.查询结果。如图所示：
这样我们就可以看到我们查询到的网站信息，还可以导出保存，方便网站数据变化对比，数据分析等。 查看全部
直观:数据采集工具是什么（常见的信息采集工具有哪些）
Dig 也是一个采集 DNS 信息的工具。Dig 比 nsllooup 有更多的特性。它首先通过默认的上行dnsserver查询对应的IP地址，然后使用配置的DNS服务器作为上行DNS服务器。
3.域名
国学日报从来没有对外刊登过争权夺利的文章，广为人知才能出名。
Whois是一个数据库，用于查询域名是否已经注册，以及注册域名的详细信息（如域名所有者和域名注册商）。Whois 用于查询域名信息。早期的whois查询多存在于命令行界面，现在有一些简化了web界面的在线查询工具，可以一次性查询不同的数据库。
Web界面的查询工具仍然依赖whois协议向服务器发送查询请求，命令行界面的工具仍然被系统管理员广泛使用。Whois通常使用TCP协议的43端口，每个域名/IP的Whois信息由相应的管理机构保存。
移动后，但改变了提升件的设置，斗石被称为约克。
5.主动信息采集
Recon-ng是一个信息采集框架，它在信息采集上的应用完全可以等同于exploit在metasploit框架上的应用，社会工程在SET上的应用。
5.主动信息采集
主动信息采集是利用一定的工具和手段与所采集的目标进行交互，获取目标信息的行为。在主动采集信息的过程中，难免会留下一些痕迹。
技巧:新手必看 用站长工具查询网站综合信息的操作讲解 站长工具综合查询
有时候我们想查询一个网站的基本信息、权重、收录等综合信息，最直接的方法就是使用站长工具进行查询。
这时候，作为刚入行的新手，你可能会问：市面上那么多工具，哪个工具好用？哪个工具更容易操作？在这里用“各有千秋”来形容更为恰当。事实上，手边的工具操作简单，使用方便。
使用站长工具查询网站综合信息的具体操作：
1.打开工具
2、添加需要查询的网站域名（每行一个域名）
3、勾选需要查询的功能（可以单独勾选要查询的功能，也可以全部勾选）
4.提交查询
5.等待查询结果出来
6.查询结果。如图所示：
这样我们就可以看到我们查询到的网站信息，还可以导出保存，方便网站数据变化对比，数据分析等。
解决方案:如何使用爬虫工具采集数据
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-12-12 16:23
解决方案:如何使用爬虫工具采集数据
网络爬虫是一种根据一定规则自动从万维网上抓取数据的脚本。根据一定的规则，意味着爬虫程序需要解析网页的dom结构，根据dom结构爬取感兴趣的数据。
（图1）
这是一个网页源代码的dom结构。我们需要逐级指定抓取的标签，如下图所示：
（图二）
图2是java程序使用webmagic框架开发的爬虫程序。这段代码是抓取对应的label，对应图1，运行后结果如下：
当然，以上是专业程序员的做法，但有助于我们理解爬虫工具的工作原理。非专业人士可以使用爬虫工具自行爬取数据。
1、首先输入你要抓取的网站的网址，点击“开始采集”。
2、工具自动识别当前页为多页数据，默认翻页采集。我们只需要点击“Generate 采集 Settings”。
3、点击采集的详细链接，这里我们要采集这个网站的所有化工产品的信息，所以点击中文名称栏的某个链接，然后点击右侧“点击链接”，如下图
4、爬虫工具进入详细链接页面。这个页面的数据就是我们要爬取的。点击“Generate 采集 Settings”生成爬虫工具最后的爬虫过程。如下图所示，爬虫工具会按照这个流程给我们采集数据，直到数据采集完成。
5、点击“采集”按钮，爬虫工具将正式开始运行。爬虫工具的工作原理如下：
列表中的数据由爬虫采集获取。我们还可以处理采集的数据。您可以选择将其导入到 Excel 文档中或直接将其导入到数据库中。这是后续的分析数据。用于进一步处理所需的数据。有了这些基础数据，就可以对数据进行分析，得到一些业务依据，作为业务决策的支撑。比如沃尔玛通过他们的大数据发现，买尿布的爸爸们喜欢一起买啤酒，于是他们把尿布和啤酒放在一起，啤酒的销量就大大增加了。这就是大数据的价值。
这次提到的爬虫工具的使用只是一个比较基础的应用，希望对大家有所帮助。科技漫步者带你走遍科技，后续会持续更新相关知识，欢迎关注。
汇总:Python网络数据采集_python获取网络数据
Python网络数据采集_python获取Python网络数据的网络数据
笔记采集即原创即采集清晰的思想，一池火焰，一次思想觉醒，方登的网络数据采集，无非是编写一个自动化程序，从网络服务器请求数据，然后解析数据，提取所需信息通常都有可用的API。API 将比编写网络爬虫来获取数据更方便。第1部分创建爬虫 第1章启动网络爬虫 一旦你开始采集网络数据，你就会感受到浏览器为我们所做的一切......
大家好，我是一个建筑师，一个会写代码诗的建筑师。今天就来聊聊Python网络数据采集_python获取网络数据，希望能帮助大家提高!!!
Python 网络数据注意事项 采集 第 1 部分 创建爬虫 第 1 章 最初构建网络爬虫
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办公室只听到了建筑师君的声音：
风梳万缕亭前柳。谁将是上行链路或下行链路？
章
2 解析复杂的 HTML 第 3 章 第 4 章中使用 API 采集
此代码由Java架构师必看网-架构君整理
token = token
webRequest = urllib.request.Request("http://xxx", headers={"token": token})
http://socialmediasite.com/api ... 12014
<p>
</p>
此代码由Java架构师必看网-架构君整理
http://socialmediasite.com/use ... 12014
第5章 存储数据
from urllib.request import urlretrieve from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup html = urlopen("http://www.pythonscraping.com") bsObj = BeautifulSoup(html) imageLocation = bsObj.find("a", {
"id": "logo"}).find("img")["src"] urlretrieve (imageLocation, "logo.jpg")
第六章 阅读文档
dataFile = io.StringIO(data)
from zipfile import ZipFile from urllib.request import urlopen from io import BytesIO wordFile = urlopen("http://pythonscraping.com/page ... 6quot;).read() wordFile = BytesIO(wordFile) document = ZipFile(wordFile) xml_content = document.read("word/document.xml") print(xml_content.decode("utf-8"))
第2部分 高级数据采集 第7章 数据清理 第8章 自然语言处理：汇总数据、马尔可夫模型、自然语言处理
from nltk import word_tokenize from nltk import Text tokens = word_tokenize("Here is some not very interesting text") text = Text(tokens)
第9章 使用登录窗口遍历Web表单以采集请求库提交基本表单单选按钮，复选框和其他输入提交文件和图像
import requests file = {
"image": open("filename", "rb")} response = requests.post("http://...", data = file)
登录和 Cookie 的处理
import requests from requests.auth import AuthBase from requests.auth import HTTPBasicAuth auth = HTTPBasicAuth('ryan', 'password') r = requests.post(url="http://pythonscraping.com/page ... ot%3B, auth=auth) # HTTPBasicAuth对象作为auth参数传递到请求
第 10 章 采集 JavaScript 简介 Google Analytics Google Map
var marker = new google.maps.Marker({
position: new google.maps.LatLng(-25.363882,131.044922),
map: map,
title: 'Some marker text'
});
ajax 和动态 htmlSelenium 通过属性选择匹配任意字符或节点 逐个位置选择节点 *（星号），可以在不同条件下使用微软的 Xpath 语法处理页面重定向 第11章 图像识别和文字处理 OCR（光学字符识别） 处理格式化文本 使用训练验证码阅读验证码 获取验证码提交答案 第12章 避免采集陷阱 道德 让机器人看起来像人类 用户常见形式 安全措施问题清单使用爬虫测试网站测试 Python 单元测试简介硒单元测试使用硒单元测试进行Python 单元测试 使用 Selenium 单元测试选择 Python 单元测试与硒单元测试 第 14 章 远程采集 为什么要使用远程服务器 Tor 代理服务器
互联网真的是一个超级API，界面不是很人性化
蟒蛇的禅宗
美丽总比丑陋好。显式总比隐式好。简单总比复杂好。复杂总比复杂好。平坦比嵌套好。稀疏比密集好。可读性很重要。特殊情况不足以违反规则。虽然实用性胜过纯洁。错误永远不应该默默地过去。除非明确沉默。面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑。应该有一种——最好只有一种——显而易见的方法。尽管除非您是荷兰人，否则这种方式起初可能并不明显。现在总比没有好。虽然从来没有比现在更好。如果实现难以解释，这是一个坏主意。如果实现很容易解释，这可能是一个好主意。命名空间是一个很棒的主意 - 让我们做更多的事情！
美丽胜于丑陋 清晰胜于晦涩 简洁胜于复杂
复杂胜于混沌 平面比嵌套更好 松散比紧凑更好 可读性很重要 即使在特殊情况下，也不应违反这些规则 尽管现实往往并不完美，但除非您确定需要这样做，否则不应忽视任何例外情况 如果有多种可能性， 不要猜测 必须有一个 - 通常是唯一的 - 最佳解决方案 虽然这并不容易，因为你不是Python 1之父 动手总比不做要好 但最好不要不假思索地去做 如果你的解决方案很难理解，那肯定不是一个好的解决方案 如果你的解决方案很容易理解， 它一定是一个很好的解决方案 命名空间非常有用，我们应该利用它们
互联网简介：数据和采集道德约束 查看全部
网络爬虫是一种根据一定规则自动从万维网上抓取数据的脚本。根据一定的规则，意味着爬虫程序需要解析网页的dom结构，根据dom结构爬取感兴趣的数据。
（图1）
这是一个网页源代码的dom结构。我们需要逐级指定抓取的标签，如下图所示：
（图二）
图2是java程序使用webmagic框架开发的爬虫程序。这段代码是抓取对应的label，对应图1，运行后结果如下：
当然，以上是专业程序员的做法，但有助于我们理解爬虫工具的工作原理。非专业人士可以使用爬虫工具自行爬取数据。
1、首先输入你要抓取的网站的网址，点击“开始采集”。
2、工具自动识别当前页为多页数据，默认翻页采集。我们只需要点击“Generate 采集 Settings”。
3、点击采集的详细链接，这里我们要采集这个网站的所有化工产品的信息，所以点击中文名称栏的某个链接，然后点击右侧“点击链接”，如下图
4、爬虫工具进入详细链接页面。这个页面的数据就是我们要爬取的。点击“Generate 采集 Settings”生成爬虫工具最后的爬虫过程。如下图所示，爬虫工具会按照这个流程给我们采集数据，直到数据采集完成。
5、点击“采集”按钮，爬虫工具将正式开始运行。爬虫工具的工作原理如下：
列表中的数据由爬虫采集获取。我们还可以处理采集的数据。您可以选择将其导入到 Excel 文档中或直接将其导入到数据库中。这是后续的分析数据。用于进一步处理所需的数据。有了这些基础数据，就可以对数据进行分析，得到一些业务依据，作为业务决策的支撑。比如沃尔玛通过他们的大数据发现，买尿布的爸爸们喜欢一起买啤酒，于是他们把尿布和啤酒放在一起，啤酒的销量就大大增加了。这就是大数据的价值。
这次提到的爬虫工具的使用只是一个比较基础的应用，希望对大家有所帮助。科技漫步者带你走遍科技，后续会持续更新相关知识，欢迎关注。
汇总:Python网络数据采集_python获取网络数据
Python网络数据采集_python获取Python网络数据的网络数据
笔记采集即原创即采集清晰的思想，一池火焰，一次思想觉醒，方登的网络数据采集，无非是编写一个自动化程序，从网络服务器请求数据，然后解析数据，提取所需信息通常都有可用的API。API 将比编写网络爬虫来获取数据更方便。第1部分创建爬虫 第1章启动网络爬虫 一旦你开始采集网络数据，你就会感受到浏览器为我们所做的一切......
大家好，我是一个建筑师，一个会写代码诗的建筑师。今天就来聊聊Python网络数据采集_python获取网络数据，希望能帮助大家提高!!!
Python 网络数据注意事项 采集 第 1 部分 创建爬虫 第 1 章 最初构建网络爬虫
html → ...... - head → A Useful Page - title → A Useful Page - body → An Int...Lorem ip... - h1 → An Interesting Title - div → Lorem Ipsum dolor... 建筑师
办公室只听到了建筑师君的声音：
风梳万缕亭前柳。谁将是上行链路或下行链路？
章
2 解析复杂的 HTML 第 3 章 第 4 章中使用 API 采集
此代码由Java架构师必看网-架构君整理
token = token
webRequest = urllib.request.Request("http://xxx", headers={"token": token})
http://socialmediasite.com/api ... 12014
<p>
</p>
此代码由Java架构师必看网-架构君整理
http://socialmediasite.com/use ... 12014
第5章 存储数据
from urllib.request import urlretrieve from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup html = urlopen("http://www.pythonscraping.com") bsObj = BeautifulSoup(html) imageLocation = bsObj.find("a", {
"id": "logo"}).find("img")["src"] urlretrieve (imageLocation, "logo.jpg")
第六章 阅读文档
dataFile = io.StringIO(data)
from zipfile import ZipFile from urllib.request import urlopen from io import BytesIO wordFile = urlopen("http://pythonscraping.com/page ... 6quot;).read() wordFile = BytesIO(wordFile) document = ZipFile(wordFile) xml_content = document.read("word/document.xml") print(xml_content.decode("utf-8"))
第2部分 高级数据采集 第7章 数据清理 第8章 自然语言处理：汇总数据、马尔可夫模型、自然语言处理
from nltk import word_tokenize from nltk import Text tokens = word_tokenize("Here is some not very interesting text") text = Text(tokens)
第9章 使用登录窗口遍历Web表单以采集请求库提交基本表单单选按钮，复选框和其他输入提交文件和图像
import requests file = {
"image": open("filename", "rb")} response = requests.post("http://...", data = file)
登录和 Cookie 的处理
import requests from requests.auth import AuthBase from requests.auth import HTTPBasicAuth auth = HTTPBasicAuth('ryan', 'password') r = requests.post(url="http://pythonscraping.com/page ... ot%3B, auth=auth) # HTTPBasicAuth对象作为auth参数传递到请求
第 10 章 采集 JavaScript 简介 Google Analytics Google Map
var marker = new google.maps.Marker({
position: new google.maps.LatLng(-25.363882,131.044922),
map: map,
title: 'Some marker text'
});
ajax 和动态 htmlSelenium 通过属性选择匹配任意字符或节点 逐个位置选择节点 *（星号），可以在不同条件下使用微软的 Xpath 语法处理页面重定向 第11章 图像识别和文字处理 OCR（光学字符识别） 处理格式化文本 使用训练验证码阅读验证码 获取验证码提交答案 第12章 避免采集陷阱 道德 让机器人看起来像人类 用户常见形式 安全措施问题清单使用爬虫测试网站测试 Python 单元测试简介硒单元测试使用硒单元测试进行Python 单元测试 使用 Selenium 单元测试选择 Python 单元测试与硒单元测试 第 14 章 远程采集 为什么要使用远程服务器 Tor 代理服务器
互联网真的是一个超级API，界面不是很人性化
蟒蛇的禅宗
美丽总比丑陋好。显式总比隐式好。简单总比复杂好。复杂总比复杂好。平坦比嵌套好。稀疏比密集好。可读性很重要。特殊情况不足以违反规则。虽然实用性胜过纯洁。错误永远不应该默默地过去。除非明确沉默。面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑。应该有一种——最好只有一种——显而易见的方法。尽管除非您是荷兰人，否则这种方式起初可能并不明显。现在总比没有好。虽然从来没有比现在更好。如果实现难以解释，这是一个坏主意。如果实现很容易解释，这可能是一个好主意。命名空间是一个很棒的主意 - 让我们做更多的事情！
美丽胜于丑陋 清晰胜于晦涩 简洁胜于复杂
复杂胜于混沌 平面比嵌套更好 松散比紧凑更好 可读性很重要 即使在特殊情况下，也不应违反这些规则 尽管现实往往并不完美，但除非您确定需要这样做，否则不应忽视任何例外情况 如果有多种可能性， 不要猜测 必须有一个 - 通常是唯一的 - 最佳解决方案 虽然这并不容易，因为你不是Python 1之父 动手总比不做要好 但最好不要不假思索地去做 如果你的解决方案很难理解，那肯定不是一个好的解决方案 如果你的解决方案很容易理解， 它一定是一个很好的解决方案 命名空间非常有用，我们应该利用它们
互联网简介：数据和采集道德约束 查看全部
解决方案:如何使用爬虫工具采集数据
网络爬虫是一种根据一定规则自动从万维网上抓取数据的脚本。根据一定的规则，意味着爬虫程序需要解析网页的dom结构，根据dom结构爬取感兴趣的数据。
（图1）
这是一个网页源代码的dom结构。我们需要逐级指定抓取的标签，如下图所示：
（图二）
图2是java程序使用webmagic框架开发的爬虫程序。这段代码是抓取对应的label，对应图1，运行后结果如下：
当然，以上是专业程序员的做法，但有助于我们理解爬虫工具的工作原理。非专业人士可以使用爬虫工具自行爬取数据。
1、首先输入你要抓取的网站的网址，点击“开始采集”。
2、工具自动识别当前页为多页数据，默认翻页采集。我们只需要点击“Generate 采集 Settings”。
3、点击采集的详细链接，这里我们要采集这个网站的所有化工产品的信息，所以点击中文名称栏的某个链接，然后点击右侧“点击链接”，如下图
4、爬虫工具进入详细链接页面。这个页面的数据就是我们要爬取的。点击“Generate 采集 Settings”生成爬虫工具最后的爬虫过程。如下图所示，爬虫工具会按照这个流程给我们采集数据，直到数据采集完成。
5、点击“采集”按钮，爬虫工具将正式开始运行。爬虫工具的工作原理如下：
列表中的数据由爬虫采集获取。我们还可以处理采集的数据。您可以选择将其导入到 Excel 文档中或直接将其导入到数据库中。这是后续的分析数据。用于进一步处理所需的数据。有了这些基础数据，就可以对数据进行分析，得到一些业务依据，作为业务决策的支撑。比如沃尔玛通过他们的大数据发现，买尿布的爸爸们喜欢一起买啤酒，于是他们把尿布和啤酒放在一起，啤酒的销量就大大增加了。这就是大数据的价值。
这次提到的爬虫工具的使用只是一个比较基础的应用，希望对大家有所帮助。科技漫步者带你走遍科技，后续会持续更新相关知识，欢迎关注。
汇总:Python网络数据采集_python获取网络数据
Python网络数据采集_python获取Python网络数据的网络数据
笔记采集即原创即采集清晰的思想，一池火焰，一次思想觉醒，方登的网络数据采集，无非是编写一个自动化程序，从网络服务器请求数据，然后解析数据，提取所需信息通常都有可用的API。API 将比编写网络爬虫来获取数据更方便。第1部分创建爬虫 第1章启动网络爬虫 一旦你开始采集网络数据，你就会感受到浏览器为我们所做的一切......
大家好，我是一个建筑师，一个会写代码诗的建筑师。今天就来聊聊Python网络数据采集_python获取网络数据，希望能帮助大家提高!!!
Python 网络数据注意事项 采集 第 1 部分 创建爬虫 第 1 章 最初构建网络爬虫
html → ...... - head → A Useful Page - title → A Useful Page - body → An Int...Lorem ip... - h1 → An Interesting Title - div → Lorem Ipsum dolor... 建筑师
办公室只听到了建筑师君的声音：
风梳万缕亭前柳。谁将是上行链路或下行链路？
章
2 解析复杂的 HTML 第 3 章 第 4 章中使用 API 采集
此代码由Java架构师必看网-架构君整理
token = token
webRequest = urllib.request.Request("http://xxx", headers={"token": token})
http://socialmediasite.com/api ... 12014
<p>
</p>
此代码由Java架构师必看网-架构君整理
http://socialmediasite.com/use ... 12014
第5章 存储数据
from urllib.request import urlretrieve from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup html = urlopen("http://www.pythonscraping.com";) bsObj = BeautifulSoup(html) imageLocation = bsObj.find("a", {
"id": "logo"}).find("img")["src"] urlretrieve (imageLocation, "logo.jpg")
第六章 阅读文档
dataFile = io.StringIO(data)
from zipfile import ZipFile from urllib.request import urlopen from io import BytesIO wordFile = urlopen("http://pythonscraping.com/page ... 6quot;).read() wordFile = BytesIO(wordFile) document = ZipFile(wordFile) xml_content = document.read("word/document.xml") print(xml_content.decode("utf-8"))
第2部分 高级数据采集 第7章 数据清理 第8章 自然语言处理：汇总数据、马尔可夫模型、自然语言处理
from nltk import word_tokenize from nltk import Text tokens = word_tokenize("Here is some not very interesting text") text = Text(tokens)
第9章 使用登录窗口遍历Web表单以采集请求库提交基本表单单选按钮，复选框和其他输入提交文件和图像
import requests file = {
"image": open("filename", "rb")} response = requests.post("http://...", data = file)
登录和 Cookie 的处理
import requests from requests.auth import AuthBase from requests.auth import HTTPBasicAuth auth = HTTPBasicAuth('ryan', 'password') r = requests.post(url="http://pythonscraping.com/page ... ot%3B, auth=auth) # HTTPBasicAuth对象作为auth参数传递到请求
第 10 章 采集 JavaScript 简介 Google Analytics Google Map
var marker = new google.maps.Marker({
position: new google.maps.LatLng(-25.363882,131.044922),
map: map,
title: 'Some marker text'
});
ajax 和动态 htmlSelenium 通过属性选择匹配任意字符或节点 逐个位置选择节点 *（星号），可以在不同条件下使用微软的 Xpath 语法处理页面重定向 第11章 图像识别和文字处理 OCR（光学字符识别） 处理格式化文本 使用训练验证码阅读验证码 获取验证码提交答案 第12章 避免采集陷阱 道德 让机器人看起来像人类 用户常见形式 安全措施问题清单使用爬虫测试网站测试 Python 单元测试简介硒单元测试使用硒单元测试进行Python 单元测试 使用 Selenium 单元测试选择 Python 单元测试与硒单元测试 第 14 章 远程采集 为什么要使用远程服务器 Tor 代理服务器
互联网真的是一个超级API，界面不是很人性化
蟒蛇的禅宗
美丽总比丑陋好。显式总比隐式好。简单总比复杂好。复杂总比复杂好。平坦比嵌套好。稀疏比密集好。可读性很重要。特殊情况不足以违反规则。虽然实用性胜过纯洁。错误永远不应该默默地过去。除非明确沉默。面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑。应该有一种——最好只有一种——显而易见的方法。尽管除非您是荷兰人，否则这种方式起初可能并不明显。现在总比没有好。虽然从来没有比现在更好。如果实现难以解释，这是一个坏主意。如果实现很容易解释，这可能是一个好主意。命名空间是一个很棒的主意 - 让我们做更多的事情！
美丽胜于丑陋 清晰胜于晦涩 简洁胜于复杂
复杂胜于混沌 平面比嵌套更好 松散比紧凑更好 可读性很重要 即使在特殊情况下，也不应违反这些规则 尽管现实往往并不完美，但除非您确定需要这样做，否则不应忽视任何例外情况 如果有多种可能性， 不要猜测 必须有一个 - 通常是唯一的 - 最佳解决方案 虽然这并不容易，因为你不是Python 1之父 动手总比不做要好 但最好不要不假思索地去做 如果你的解决方案很难理解，那肯定不是一个好的解决方案 如果你的解决方案很容易理解， 它一定是一个很好的解决方案 命名空间非常有用，我们应该利用它们
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解决方案:模板之家采集工具v1.0.0
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-12-08 21:43
解决方案:模板之家采集工具v1.0.0
Template Home采集工具，Template Home Template采集工具成品带源码，Easy Language原创编写的模板首页采集工具，可一键批量采集模板之家官网平台的模板资源无需注册登录，直接复制链接地址即可，简单方便。资源自带易语言源码，可以通过调试器打开调试。需要批量下载模板资源的朋友可以试试！
模板主页 采集 工具作者说明
我只是需要建立一个前端站。我去了模板之家，找到了几个合适的模板。发现需要付费，于是花了半个小时看了模板下载工具。原理比较简单，因为前端文件比较少，所以没有做更深入的遍历。，无多线程下载，速度快
工具使用
复制需要下载的链接地址
点击开始采集
默认 采集 到同名文件夹
平台介绍
500万优质ppt模板之家，每天更新8000套年终总结PPT业务PPT工作PPT模板。！
解决方案:找到外贸工具
AeroLeads工具介绍 AeroLeads工具利用pathon爬虫技术抓取相关潜在客户在LinkedIn上的注册信息，获取包括全名、职位、所在地、公司邮箱、公司电话等15个关键信息节点数据，然后将信息上传到其 网站 下的用户数据库。AeroLeads工具在其官网声称使用了其独有的邮箱验证系统，因此可以在保存邮箱信息采集后，为用户省去验证过程，因此号称同类功能工具之首在整个网络中。（Jack先生对此有所保留，因为在之前的实践中，我发现情况并没有他们宣传的那么完美） AeroLeads工具安装 1.打开Chrome浏览器，AeroLeads后台功能介绍 如果您是第一次接触AeroLeads这款外贸客户开发工具，建议您点击图片上方的“How to Use”按钮，了解AeroLeads的使用教程，很明确的告诉你，一共有4步使用（具体内容会在文章下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。这清楚地告诉你，一共有4个步骤可以使用（具体内容会在文章的下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。这清楚地告诉你，一共有4个步骤可以使用（具体内容会在文章的下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。
左侧“设置”功能中有4个选项，我们要重点关注第四个“集成”功能（其他三个太简单就不多说了）。在“整合”功能中，整合了外贸客户开发过程中可能用到的8种推广神器，分别是《Mailchimp for EDM邮件营销》、《Salesforce客户关系管理系统》、《Insightly也是CRM》系统”、“Pipedrive系统”、“ZAPIer团队协作工具”、“ZoHo也是CRM系统”、“Hubspot也是CRM系统”、“FreshSales也是CRM系统”。所以我们很清楚，整个过程就是用AeroLeads这个工具，在LinkedIn上找出潜在客户的信息，然后在后台利用这些CRM系统进行客户的深度开发，与AeroLeads建立合作关系开发LinkedIn外贸客户。关键词以“滚子链”为例，有限的LinkedIn潜在客户群位置为英国，潜在客户名单如下此时我们点击上方的AeroLeads工具小图标chrome浏览器右上角，aeroleads工具瞬间弹出相应的信息框，如下图，我们在潜在用户一一点击右边蓝色的“添加”按钮，这样AeroLeads工具会自动将这些潜在用户的信息发送到后台进行进一步挖掘，
（注：不是每个LinkedIn潜在客户的信息都能被挖掘出来，目前市面上也没有这么牛逼的工具）如上图所示，之前在LinkedIn添加的潜在客户信息出现在Aeroleads的后台工具，一个完整的潜在客户信息包括姓名、公司名称、邮箱地址、电话号码等，如果您想进一步开发列表中的这些潜在客户，只需点击右侧相应的CRM系统工具即可。需要注意的是，Aeroleads 工具并不是一个完全免费的工具。它的免费套餐只提供有限数量的客户搜索机会。如果你需要使用它的完整版，你需要在你的钱包里瘦身。当然，土豪我的钱包不会。 查看全部
Template Home采集工具，Template Home Template采集工具成品带源码，Easy Language原创编写的模板首页采集工具，可一键批量采集模板之家官网平台的模板资源无需注册登录，直接复制链接地址即可，简单方便。资源自带易语言源码，可以通过调试器打开调试。需要批量下载模板资源的朋友可以试试！
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我只是需要建立一个前端站。我去了模板之家，找到了几个合适的模板。发现需要付费，于是花了半个小时看了模板下载工具。原理比较简单，因为前端文件比较少，所以没有做更深入的遍历。，无多线程下载，速度快
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AeroLeads工具介绍 AeroLeads工具利用pathon爬虫技术抓取相关潜在客户在LinkedIn上的注册信息，获取包括全名、职位、所在地、公司邮箱、公司电话等15个关键信息节点数据，然后将信息上传到其 网站 下的用户数据库。AeroLeads工具在其官网声称使用了其独有的邮箱验证系统，因此可以在保存邮箱信息采集后，为用户省去验证过程，因此号称同类功能工具之首在整个网络中。（Jack先生对此有所保留，因为在之前的实践中，我发现情况并没有他们宣传的那么完美） AeroLeads工具安装 1.打开Chrome浏览器，AeroLeads后台功能介绍 如果您是第一次接触AeroLeads这款外贸客户开发工具，建议您点击图片上方的“How to Use”按钮，了解AeroLeads的使用教程，很明确的告诉你，一共有4步使用（具体内容会在文章下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。这清楚地告诉你，一共有4个步骤可以使用（具体内容会在文章的下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。这清楚地告诉你，一共有4个步骤可以使用（具体内容会在文章的下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。
左侧“设置”功能中有4个选项，我们要重点关注第四个“集成”功能（其他三个太简单就不多说了）。在“整合”功能中，整合了外贸客户开发过程中可能用到的8种推广神器，分别是《Mailchimp for EDM邮件营销》、《Salesforce客户关系管理系统》、《Insightly也是CRM》系统”、“Pipedrive系统”、“ZAPIer团队协作工具”、“ZoHo也是CRM系统”、“Hubspot也是CRM系统”、“FreshSales也是CRM系统”。所以我们很清楚，整个过程就是用AeroLeads这个工具，在LinkedIn上找出潜在客户的信息，然后在后台利用这些CRM系统进行客户的深度开发，与AeroLeads建立合作关系开发LinkedIn外贸客户。关键词以“滚子链”为例，有限的LinkedIn潜在客户群位置为英国，潜在客户名单如下此时我们点击上方的AeroLeads工具小图标chrome浏览器右上角，aeroleads工具瞬间弹出相应的信息框，如下图，我们在潜在用户一一点击右边蓝色的“添加”按钮，这样AeroLeads工具会自动将这些潜在用户的信息发送到后台进行进一步挖掘，
（注：不是每个LinkedIn潜在客户的信息都能被挖掘出来，目前市面上也没有这么牛逼的工具）如上图所示，之前在LinkedIn添加的潜在客户信息出现在Aeroleads的后台工具，一个完整的潜在客户信息包括姓名、公司名称、邮箱地址、电话号码等，如果您想进一步开发列表中的这些潜在客户，只需点击右侧相应的CRM系统工具即可。需要注意的是，Aeroleads 工具并不是一个完全免费的工具。它的免费套餐只提供有限数量的客户搜索机会。如果你需要使用它的完整版，你需要在你的钱包里瘦身。当然，土豪我的钱包不会。 查看全部
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我只是需要建立一个前端站。我去了模板之家，找到了几个合适的模板。发现需要付费，于是花了半个小时看了模板下载工具。原理比较简单，因为前端文件比较少，所以没有做更深入的遍历。，无多线程下载，速度快
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AeroLeads工具介绍 AeroLeads工具利用pathon爬虫技术抓取相关潜在客户在LinkedIn上的注册信息，获取包括全名、职位、所在地、公司邮箱、公司电话等15个关键信息节点数据，然后将信息上传到其 网站 下的用户数据库。AeroLeads工具在其官网声称使用了其独有的邮箱验证系统，因此可以在保存邮箱信息采集后，为用户省去验证过程，因此号称同类功能工具之首在整个网络中。（Jack先生对此有所保留，因为在之前的实践中，我发现情况并没有他们宣传的那么完美） AeroLeads工具安装 1.打开Chrome浏览器，AeroLeads后台功能介绍 如果您是第一次接触AeroLeads这款外贸客户开发工具，建议您点击图片上方的“How to Use”按钮，了解AeroLeads的使用教程，很明确的告诉你，一共有4步使用（具体内容会在文章下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。这清楚地告诉你，一共有4个步骤可以使用（具体内容会在文章的下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。这清楚地告诉你，一共有4个步骤可以使用（具体内容会在文章的下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。
左侧“设置”功能中有4个选项，我们要重点关注第四个“集成”功能（其他三个太简单就不多说了）。在“整合”功能中，整合了外贸客户开发过程中可能用到的8种推广神器，分别是《Mailchimp for EDM邮件营销》、《Salesforce客户关系管理系统》、《Insightly也是CRM》系统”、“Pipedrive系统”、“ZAPIer团队协作工具”、“ZoHo也是CRM系统”、“Hubspot也是CRM系统”、“FreshSales也是CRM系统”。所以我们很清楚，整个过程就是用AeroLeads这个工具，在LinkedIn上找出潜在客户的信息，然后在后台利用这些CRM系统进行客户的深度开发，与AeroLeads建立合作关系开发LinkedIn外贸客户。关键词以“滚子链”为例，有限的LinkedIn潜在客户群位置为英国，潜在客户名单如下此时我们点击上方的AeroLeads工具小图标chrome浏览器右上角，aeroleads工具瞬间弹出相应的信息框，如下图，我们在潜在用户一一点击右边蓝色的“添加”按钮，这样AeroLeads工具会自动将这些潜在用户的信息发送到后台进行进一步挖掘，
（注：不是每个LinkedIn潜在客户的信息都能被挖掘出来，目前市面上也没有这么牛逼的工具）如上图所示，之前在LinkedIn添加的潜在客户信息出现在Aeroleads的后台工具，一个完整的潜在客户信息包括姓名、公司名称、邮箱地址、电话号码等，如果您想进一步开发列表中的这些潜在客户，只需点击右侧相应的CRM系统工具即可。需要注意的是，Aeroleads 工具并不是一个完全免费的工具。它的免费套餐只提供有限数量的客户搜索机会。如果你需要使用它的完整版，你需要在你的钱包里瘦身。当然，土豪我的钱包不会。
分享:目前最实用的新媒体素材收集工具，值得收藏
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-12-08 21:39
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疫情期间，不少企业不得不选择远程在线办公。互联网是受疫情影响较小的行业之一，但远程办公仍然不如面对面工作高效。为此，优采云采集推出了一款智能采集工具。
采集工具相信很多运营者都接触过。现在市场上有各种采集工具。很多人认为采集工具只是作为文章热点/假期话题等信息采集的辅助工具，其实不止于此。一个成熟的采集工具，不仅可以帮助操作采集信息，还可以准确分析数据趋势，从而帮助增加收入。
1. 什么是优采云采集？
优采云采集是一款自媒体素材搜索，文章原创，一键发布运营利器，有效提升新媒体运营效率，减少业务费用。
2、如何使用优采云采集进行搜索？
(1) 输入 关键词
优采云采集 通过基于用户输入的 关键词 程序自动化进入主流 自媒体 数据源的搜索引擎。
优采云采集根据先进的算法，匹配更精准的内容，提高搜索内容的准确性。
例如：
用户需要采集疫情相关资料，在首页输入关键词“疫情”。优采云采集 会将搜索结果合并到一个列表中。
(2) 保存搜索素材
优采云采集具有批量保存搜索素材的功能。
点击【当前页面全选】功能，勾选需要的文章，文章会添加到操作面板中，方便用户批量保存。
(3) 精密过滤
1.搜索过滤器
优采云采集支持根据标题、内容、时间、平台、是否原创等参数进行过滤，让搜索内容更加精准。
2、广告过滤
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博客的运营标准是什么，最基本的就是文章的原创，
谷歌判断一个网站内容质量最基本的标准就是内容的原创，如果一个网站 文章内容质量很高，Goolge会给一个很高的分数，你在搜索引擎排名中的文章也会提高，当然我们要做这个原创文章 网站也是非常困难的，运行一个原创 网站往往需要大量的时间和精力来写。当我们写它时，最大的担心是你的文章会被别人复制或采集，或者重新处理文章。Copyscape可以轻松检测与您的文章内容相似的文章，并知道谁在复制您的文章。
此外，对于我们SEO来说，不想花时间写自己的文章，而是将文章外包给外国人，或者一些专门写文章的网站。写完之后，我们需要测试文章的质量，最重要的是原创，有一些不靠谱的作者，为了节省时间和精力，对于你的文章都是要拿2次处理，找一些文章进行切割加工和拼凑，这样的文章质量其实对你的网站质量没有很高的作用， 甚至有时也会适得其反。因此，有必要使用复制景观来检查文章的质量。
Copyscape 简介
Copyscape 是一种在线查询服务，用于检测内容采集、镜像、复制和抄袭，目前仅支持英语网站检测，如果要查询英语文章的伪原创度，可以通过网站进行检测。此外，还提供了WordPress插件，或者可以直接在WordPress插件后台搜索Copyscape安装。
价格
Copyscape目前有免费和付费两种版本
免费版只能通过输入URL进行检查，无法通过粘贴文本进行搜索，目前您可以查询与您的网站相关的10条内容的文章地址，并且每个月使用次数有限。付费版的费用是0.1美元1000字，好处是不需要等到文章发布搜索引擎收录再查查查，可以直接将文字复制到copyscape进行查询，重复查询次数会很多，而且付费版还提供了邮件提醒功能， 如果您的文章被网站使用，Copyscape 会在第一时间向您发送一封电子邮件通知您。
原则
当 Copyscape 文章检测时，如果文章中有 4 个或更多单词完全匹配，则该文章将被判断为重复。
如何使用复制和粘贴
：通过复制和粘贴要检测的内容进行检测。
上传文件：您还可以检查 PDF 或 Word 文档的内容。
检查您的整个网站：直接粘贴您的网站地址进行检查。 查看全部
疫情期间，不少企业不得不选择远程在线办公。互联网是受疫情影响较小的行业之一，但远程办公仍然不如面对面工作高效。为此，优采云采集推出了一款智能采集工具。
采集工具相信很多运营者都接触过。现在市场上有各种采集工具。很多人认为采集工具只是作为文章热点/假期话题等信息采集的辅助工具，其实不止于此。一个成熟的采集工具，不仅可以帮助操作采集信息，还可以准确分析数据趋势，从而帮助增加收入。
1. 什么是优采云采集？
优采云采集是一款自媒体素材搜索，文章原创，一键发布运营利器，有效提升新媒体运营效率，减少业务费用。
2、如何使用优采云采集进行搜索？
(1) 输入 关键词
优采云采集 通过基于用户输入的 关键词 程序自动化进入主流 自媒体 数据源的搜索引擎。
优采云采集根据先进的算法，匹配更精准的内容，提高搜索内容的准确性。
例如：
用户需要采集疫情相关资料，在首页输入关键词“疫情”。优采云采集 会将搜索结果合并到一个列表中。
(2) 保存搜索素材
优采云采集具有批量保存搜索素材的功能。
点击【当前页面全选】功能，勾选需要的文章，文章会添加到操作面板中，方便用户批量保存。
(3) 精密过滤
1.搜索过滤器
优采云采集支持根据标题、内容、时间、平台、是否原创等参数进行过滤，让搜索内容更加精准。
2、广告过滤
分享文章:外贸BLOG原创必备工具copyscape，检查你的文章原创度
博客的运营标准是什么，最基本的就是文章的原创，
谷歌判断一个网站内容质量最基本的标准就是内容的原创，如果一个网站 文章内容质量很高，Goolge会给一个很高的分数，你在搜索引擎排名中的文章也会提高，当然我们要做这个原创文章 网站也是非常困难的，运行一个原创 网站往往需要大量的时间和精力来写。当我们写它时，最大的担心是你的文章会被别人复制或采集，或者重新处理文章。Copyscape可以轻松检测与您的文章内容相似的文章，并知道谁在复制您的文章。
此外，对于我们SEO来说，不想花时间写自己的文章，而是将文章外包给外国人，或者一些专门写文章的网站。写完之后，我们需要测试文章的质量，最重要的是原创，有一些不靠谱的作者，为了节省时间和精力，对于你的文章都是要拿2次处理，找一些文章进行切割加工和拼凑，这样的文章质量其实对你的网站质量没有很高的作用， 甚至有时也会适得其反。因此，有必要使用复制景观来检查文章的质量。
Copyscape 简介
Copyscape 是一种在线查询服务，用于检测内容采集、镜像、复制和抄袭，目前仅支持英语网站检测，如果要查询英语文章的伪原创度，可以通过网站进行检测。此外，还提供了WordPress插件，或者可以直接在WordPress插件后台搜索Copyscape安装。
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Copyscape目前有免费和付费两种版本
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分享:目前最实用的新媒体素材收集工具，值得收藏
疫情期间，不少企业不得不选择远程在线办公。互联网是受疫情影响较小的行业之一，但远程办公仍然不如面对面工作高效。为此，优采云采集推出了一款智能采集工具。
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1. 什么是优采云采集？
优采云采集是一款自媒体素材搜索，文章原创，一键发布运营利器，有效提升新媒体运营效率，减少业务费用。
2、如何使用优采云采集进行搜索？
(1) 输入 关键词
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优采云采集根据先进的算法，匹配更精准的内容，提高搜索内容的准确性。
例如：
用户需要采集疫情相关资料，在首页输入关键词“疫情”。优采云采集 会将搜索结果合并到一个列表中。
(2) 保存搜索素材
优采云采集具有批量保存搜索素材的功能。
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此外，对于我们SEO来说，不想花时间写自己的文章，而是将文章外包给外国人，或者一些专门写文章的网站。写完之后，我们需要测试文章的质量，最重要的是原创，有一些不靠谱的作者，为了节省时间和精力，对于你的文章都是要拿2次处理，找一些文章进行切割加工和拼凑，这样的文章质量其实对你的网站质量没有很高的作用， 甚至有时也会适得其反。因此，有必要使用复制景观来检查文章的质量。
Copyscape 简介
Copyscape 是一种在线查询服务，用于检测内容采集、镜像、复制和抄袭，目前仅支持英语网站检测，如果要查询英语文章的伪原创度，可以通过网站进行检测。此外，还提供了WordPress插件，或者可以直接在WordPress插件后台搜索Copyscape安装。
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免费的:常用的数据采集工具（免费数据采集数据软件有哪些）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 251 次浏览 • 2022-12-07 21:42
免费的:常用的数据采集工具（免费数据采集数据软件有哪些）
市面上有很多采集软件打着免费的旗号宣传软件，实际上是通过提供一些增值服务来收取费用。
软件收费合理，以支持开发者提供更好的服务。在选择软件的时候一定要选择适合自己并且性价比高的软件。接下来说说软件价格和功能的对比。
data采集software有老树data采集software,优采云data采集,优采云,优采云,Jisoke,优采云,网络矿工，曾经的气味，精神，优采云，出生地，梦蝶。
一、性价比比较
先说老树数据采集软件，这个老树数据采集不是其他老树数据采集，这个采集软件是天卡收费的，还可以试用，终身卡也便宜。采集 数量没有限制， 采集 率也没有限制。在评论区找到软件地址，挑100和5946。
接下来说说打着免费的幌子收费的软件。有优采云、优采云、优采云等，这些都是免费使用的，但是限制了采集的速率和数量，一般来说，各种限制，除非付费升级。
软件功能比较
资料很多采集大部分都是不懂网页规则的新手，也有不懂爬虫功能的。迫切需要 傻瓜式数据采集软件。优采云采集、优采云采集器 有很多规则和很少的内置模板。前端嗅探功能强大，但不适合初学者。优采云导出数据时容易出问题。适合新手和高手的软件是老数数据采集。软件内置多个采集模板，适合新手使用。也适用于专家采集，无限的采集数量和速度。
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免费的:WP采集专家(WordPress采集工具) v2018 绿色免费版
应用介绍
WP采集Expert 是一个类似于 AutoPost 的多用途 WordPress 采集工具。可采集任意网站内容，采集过程全自动，无需人工干预，欢迎下载
特征
1）使用客户端运行，不占用服务器资源，速度快。
2）完全免费且无限制。
限制：
1）要求服务器支持MYSQL远程登录。
2）还在逐步更新中，功能没有AutoPost强大。
软件特色
可以采集任意网站内容，采集信息一目了然
启用任务后，采集更新将全自动进行，无需人工干预
采集，支持通配符匹配，或CSS选择器准确采集任意内容，支持采集多级文章列表，支持采集文本页面内容，支持采集多级正文内容
基础设置功能齐全，完美支持Wordpress各项功能
使用说明
系统设置：输入服务器、端口、用户名、密码、数据库、WP头
主界面：添加采集任务，复制采集任务
采集设置：
基本设置——姓名、作者、类别、代码
采集 URL – 起始页、列表页、文章 页面
文章设置-title开始标签，title结束标签，文章开始标签，culture在哪个结束标签，添加转载声明
采集到文章列表：点击“Title”访问本站文章，点击“Source URL”访问“Source URL”，一些垃圾文章可以单独删除。
删除功能：对于一些垃圾任务，可以删除文章。 查看全部
市面上有很多采集软件打着免费的旗号宣传软件，实际上是通过提供一些增值服务来收取费用。
软件收费合理，以支持开发者提供更好的服务。在选择软件的时候一定要选择适合自己并且性价比高的软件。接下来说说软件价格和功能的对比。
data采集software有老树data采集software,优采云data采集,优采云,优采云,Jisoke,优采云,网络矿工，曾经的气味，精神，优采云，出生地，梦蝶。
一、性价比比较
先说老树数据采集软件，这个老树数据采集不是其他老树数据采集，这个采集软件是天卡收费的，还可以试用，终身卡也便宜。采集 数量没有限制， 采集 率也没有限制。在评论区找到软件地址，挑100和5946。
接下来说说打着免费的幌子收费的软件。有优采云、优采云、优采云等，这些都是免费使用的，但是限制了采集的速率和数量，一般来说，各种限制，除非付费升级。
软件功能比较
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应用介绍
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特征
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软件特色
可以采集任意网站内容，采集信息一目了然
启用任务后，采集更新将全自动进行，无需人工干预
采集，支持通配符匹配，或CSS选择器准确采集任意内容，支持采集多级文章列表，支持采集文本页面内容，支持采集多级正文内容
基础设置功能齐全，完美支持Wordpress各项功能
使用说明
系统设置：输入服务器、端口、用户名、密码、数据库、WP头
主界面：添加采集任务，复制采集任务
采集设置：
基本设置——姓名、作者、类别、代码
采集 URL – 起始页、列表页、文章 页面
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删除功能：对于一些垃圾任务，可以删除文章。 查看全部
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市面上有很多采集软件打着免费的旗号宣传软件，实际上是通过提供一些增值服务来收取费用。
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一、性价比比较
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接下来说说打着免费的幌子收费的软件。有优采云、优采云、优采云等，这些都是免费使用的，但是限制了采集的速率和数量，一般来说，各种限制，除非付费升级。
软件功能比较
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应用介绍
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特征
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限制：
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2）还在逐步更新中，功能没有AutoPost强大。
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采集，支持通配符匹配，或CSS选择器准确采集任意内容，支持采集多级文章列表，支持采集文本页面内容，支持采集多级正文内容
基础设置功能齐全，完美支持Wordpress各项功能
使用说明
系统设置：输入服务器、端口、用户名、密码、数据库、WP头
主界面：添加采集任务，复制采集任务
采集设置：
基本设置——姓名、作者、类别、代码
采集 URL – 起始页、列表页、文章 页面
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删除功能：对于一些垃圾任务，可以删除文章。
解决方案:采集站的生存之道，盘点常见的采集工具与软件！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 86 次浏览 • 2022-12-07 09:29
解决方案:采集站的生存之道，盘点常见的采集工具与软件！
早前很多SEOer喜欢用采集工具批量下载大量文章，然后上传到自己的网站，没有任何版权。随着百度算法的调整，恒网采集网站遭受重创。
，我将通过以下内容分享一些关于采集网站的事情： 1、采集网站的生存之道，是时候和它说再见了吗？
答案基本上是肯定的。虽然百度目前还不能很好的对原创内容和采集内容进行排序，但雄掌的推出正试图扭转这种局面。这也是百度搜索的不断发展。核心战略面临挑战，但势在必行。
2、百度是否支持合理的“采集”？
显然，这里的“采集”可以理解为转载，基于搜索引擎的性质，试图快速找到最佳解决方案，百度支持合理的“采集”，值得注意的是必须带有原文链接，这样才不容易被识别为低质量内容。
同时需要明确的是，一个网站的“文章采集”的数量需要控制在合理范围内，不能整个站点采集。
3.如果我站在采集上会受到惩罚吗？
不一定，要看情况，除了上面那个合理的采集例子，URL导航和网站目录，理论上都是采集站点，但是为什么不被处罚毛呢？
原因很简单。搜索引擎是一个开发平台。它将对真正满足用户需求的站点给予一些支持。同时，优质网站导航只推荐优质站点，代表一定的权威性，如：hao123。
因此，网站适度采集并转发部分内容不会被百度处罚。刚入行的个人站长不要担心这个问题。
4、用采集软件编辑稿件是否可行？
如果尝试对洗稿进行分类，可以分为初级洗稿和高级洗稿：
①初级编辑：通常使用采集软件，如：博客搜索工具，采集具体关键词博文，然后将多篇文章合并为一篇，有时上下文和逻辑结构不对通顺，这绝对不行。
②进阶编辑：如果你长期关注某个行业网站，他们官网的行为格式都有特定的标签，比如：
标题：H1标签，副标题H2标签，副标题H3标签。
有经验的行业大佬通常会使用采集工具，根据页面内容格式下载文章内容的逻辑结构标题，然后根据这个框架进行创建和部分集成。
这种采集网站目前百度还难以识别，但显然是高级SEO的作弊行为。未来随着人工智能的介入，语义识别能力将得到极大提升。到时候，基本上都会被击中。
5、站长常用的采集工具有哪些？
对于一些SEO高手，基本都是自己写采集工具，但是对于小白来说，这里推荐一款采集软件：优采云采集，基本上这款软件可以满足大部分功能要求。
有人说我不懂这些复杂的采集规则。当然，网上有很多免费教程，你可以学习一下。一些博客群发工具还自带采集软件，效果也不错的。
总结：即使采集网站在短期内躲过了算法的攻击，但想想看，如果脱离了内容质量排名和流量，转化率也不会很高。即使附加了affiliate code，也不是长久之计。我建议你回归搜索的本质，才能不断提升。
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1、服务端收到的数据和客户端收到的数据不一样。print(request.post) send less，或者fetched less，表示所有数据根本没有发送。print(request.body) 1.只有字典的key 发给我的回答：这个是正常的。这样提交的时候，伪造的是from form 2的提交，你给后台发什么数据？只能存储字符串，不能存在字典 2、post如何向后台发送请求？如何发送？把字典转成字符串，肯定是这样发送的，因为后台只知道这种请求头，按照这种结构去解析。用户名：'xxx' 我们...
CMDB服务器管理系统【s5day89】：采集资产整合资产
1.业务逻辑单独写 1.代码目录结构 2.client.py from src.plugins import PluginManager class BaseClient(object): def post_server_info(self): pass class AgentClient(BaseClient): def exec(self): obj = PluginManager () server_dict = obj.exec_plugin() print(server_dict) cl ...
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解决方案:采集站的生存之道，盘点常见的采集工具与软件！
早前很多SEOer喜欢用采集工具批量下载大量文章，然后上传到自己的网站，没有任何版权。随着百度算法的调整，恒网采集网站遭受重创。
，我将通过以下内容分享一些关于采集网站的事情： 1、采集网站的生存之道，是时候和它说再见了吗？
答案基本上是肯定的。虽然百度目前还不能很好的对原创内容和采集内容进行排序，但雄掌的推出正试图扭转这种局面。这也是百度搜索的不断发展。核心战略面临挑战，但势在必行。
2、百度是否支持合理的“采集”？
显然，这里的“采集”可以理解为转载，基于搜索引擎的性质，试图快速找到最佳解决方案，百度支持合理的“采集”，值得注意的是必须带有原文链接，这样才不容易被识别为低质量内容。
同时需要明确的是，一个网站的“文章采集”的数量需要控制在合理范围内，不能整个站点采集。
3.如果我站在采集上会受到惩罚吗？
不一定，要看情况，除了上面那个合理的采集例子，URL导航和网站目录，理论上都是采集站点，但是为什么不被处罚毛呢？
原因很简单。搜索引擎是一个开发平台。它将对真正满足用户需求的站点给予一些支持。同时，优质网站导航只推荐优质站点，代表一定的权威性，如：hao123。
因此，网站适度采集并转发部分内容不会被百度处罚。刚入行的个人站长不要担心这个问题。
4、用采集软件编辑稿件是否可行？
如果尝试对洗稿进行分类，可以分为初级洗稿和高级洗稿：
①初级编辑：通常使用采集软件，如：博客搜索工具，采集具体关键词博文，然后将多篇文章合并为一篇，有时上下文和逻辑结构不对通顺，这绝对不行。
②进阶编辑：如果你长期关注某个行业网站，他们官网的行为格式都有特定的标签，比如：
标题：H1标签，副标题H2标签，副标题H3标签。
有经验的行业大佬通常会使用采集工具，根据页面内容格式下载文章内容的逻辑结构标题，然后根据这个框架进行创建和部分集成。
这种采集网站目前百度还难以识别，但显然是高级SEO的作弊行为。未来随着人工智能的介入，语义识别能力将得到极大提升。到时候，基本上都会被击中。
5、站长常用的采集工具有哪些？
对于一些SEO高手，基本都是自己写采集工具，但是对于小白来说，这里推荐一款采集软件：优采云采集，基本上这款软件可以满足大部分功能要求。
有人说我不懂这些复杂的采集规则。当然，网上有很多免费教程，你可以学习一下。一些博客群发工具还自带采集软件，效果也不错的。
总结：即使采集网站在短期内躲过了算法的攻击，但想想看，如果脱离了内容质量排名和流量，转化率也不会很高。即使附加了affiliate code，也不是长久之计。我建议你回归搜索的本质，才能不断提升。
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解决方案:亚马逊数据采集工具有哪些？怎么使用？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 174 次浏览 • 2022-12-02 17:13
解决方案:亚马逊数据采集工具有哪些？怎么使用？
有些朋友在经营亚马逊店铺的时候喜欢参加各种活动，可以为店铺引入更多的流量，还有一些朋友喜欢借助工具来提高工作效率。不同的工具有不同的功能，那么亚马逊数据采集工具有哪些呢？
卖家在做亚马逊运营的时候，经常需要采集亚马逊ASIN（Amazon Product Identification Number），所以今天就为各位卖家介绍一款亚马逊ASIN采集工具——Amzhelper。
Amzhelper的具体功能是什么？
列表优化辅助：使用软件关键词获取亚马逊ASIN，采集
排名靠前的ASIN。然后采集
这些Asins的称号和卖点。通过Excel表格对采集
到的头条进行整理分析，最终形成具有自身特色的头条和卖点。
精准收邮箱：商家通过软件（关键词或分类）对精准人群购买的商品进行批量收ASIN，最后使用收的ASIN收邮箱。
超级URL生成：利用亚马逊的排名算法生成不同时间戳的超级URL。贸易。
销售和负面评级跟踪：批量查找多个 ASIN 的销售排名（按类别和子类别）。并保留最近 15 次查询的记录。
关键词采集ASIN：批量采集指定关键词在对应国家排名的ASIN数据。
分类ID采集ASIN：批量采集国家指定的分类ID对应的ASIN数据。
销售排名跟踪/负面评论跟踪：监控每日销售排名（大、小）和负面评论变化。
如何编程抓取？
如果你是程序员，想通过爬虫脚本与亚马逊网站进行通信，可以调用各种API获取亚马逊数据。只需编写代码调用API连接亚马逊服务器，即可轻松下载数据。
Amazon Product Advertising API 就是其中之一。它是一个网络服务和应用程序编程接口，使程序员编写的应用程序能够访问亚马逊的产品目录数据（来自维基百科）。亚马逊官方提供，免费调用。该 API 为用户打开了通往亚马逊数据库的大门，可以检索详细的产品信息、评论和图片，从而充分利用亚马逊复杂的电子商务数据和功能。
但是，与大多数 API 一样，API 不提供产品页面上的所有信息。为了得到这些API没有提供的数据或者实现其他的爬取需求，比如价格监控，可以使用Python或者其他语言编写自己的自定义网络爬虫。
构建网络抓取工具需要专门的编程知识，而且可能非常耗时。对于没有编程基础的初学者，或者想节省时间的程序员来说，网页抓取扩展和网页抓取工具是更好的选择。
使用亚马逊数据采集软件可以帮助卖家解决在运营过程中遇到的各种数据问题，尤其是新手卖家觉得自己刚开店不知道如何引流订单的时候。这个时候大家往往会把重点放在运营上。亚马逊劫持。
解决方案:阜新企业网站优化有哪些
建站需要控制Flash和图片。Flash动画和图片占用空间大，在网速受限的情况下打开速度特别慢。对于用户来说，流量消耗是毋庸置疑的。因此，为了更好的美观而加入大量的Flash和图片，对于用户来说并不是一个好的体验，同时也会影响蜘蛛的爬行。手机建站时，做好PC网站的转换工作。在移动端新建网站时，请确保手机网站页面与PC网站页面之间有对应的导航提示链接。一方面，方便用户在移动端和PC端之间切换。另一方面，搜索引擎在移动端收录新网站也很方便。这些也是在优化手机网站时需要注意的事情。每天做网站优化，更新文章，就好像不断地给网站注入新鲜的血液，让网站永远充满活力。阜新企业网站优化有哪些
网站优化可以从狭义和广义两个方面来解释。(1) 狭义的网站优化，即搜索引擎优化，是使网站设计适合搜索引擎检索，满足搜索引擎排名指标，从而在搜索引擎检索中获得靠前的排名，提升搜索引擎营销的效果。网站优化的结果是优化网站的排名，首先要做的是对网站进行内部优化，分析网页的相关性。(2)广义网站优化考虑的因素不仅仅是搜索引擎，还要充分满足用户的需求，清晰的网站导航，完善的在线帮助等，在此基础上才能更好地发挥网站功能和信息的作用，那是，以企业网站为基础，与网络服务提供商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客户、供应商、销售商等网络营销环境中的各种因素建立良好的关系。沉阳本地网站优化多少钱？什么是网站优化？是优化网站结构的工作。
网站优化所需的文章。1、文章结构要清晰分明，层次分明。没有任何逻辑混乱的原创
内容是网站优化所需要的内容。有的网站内容很频繁，但是网站关键词的排名却一点动静都没有，可能就是以上问题。第二，网站的内容能不能抓住用户的心，当然是网站的内容能不能解决用户的问题。如果你的网站更新内容能够满足以上两个要求，那么网站内容更新就完成了一半以上。第三，就是上面提到的网站内容的质量。更新网站内容时，我们的文章必须更新为原创文章，而以上两点所写的文章，就是网站优化所需要的文章。是的，此类文章是对网站有帮助的已发表文章。
网站优化可以给企业带来一些好处。1、一个企业从默默无闻到被信任，经历了许多不为人知的磨难。网站优化可以帮助企业在短时间内提高知名度，帮助消费者更好的了解一个企业的经营项目和产品，让客户充分了解企业的品牌。一个小网站能达到这样的效果，真是不可思议，但确实是看得见的。2. 消费者可能对一个公司甚至一个产品不熟悉，但会下意识地搜索和测试。一个公司的官网一旦被发现，自然会产生亲切感。且不说目前产品的销量，至少能在很大程度上向消费者展示产品的相关信息。一个优化过的网站会给客户一种莫名的信任感。提升企业在消费者心目中的形象，拉近消费者与企业的信任关系。3、一个优化过的网站，总是了解消费者的想法和需求，所以才会把更好的一面呈现给消费者。当一个企业拥有大量的粉丝时，并不是很突出，但是精准的客群才是企业发展的动力。提高搜索引擎的排名，让消费者在首页看到官网，自然会在消费者心目中占据更重要的位置。在网站内容优化方面，最重要的是内容的创造，完善原创内容，提高网站的质量。
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事实:采集工具千千万，但不一定每个都能拿来用！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-11-30 18:11
事实:采集工具千千万，但不一定每个都能拿来用！
采集工具千千万，但不一定每个都能拿来用！也许很多电商卖家都遇到过一些比较头疼的采集问题，其中一个就是，自己的采集价格太高，但却又找不到更加合适的采集方式去匹配；一般来说，类目不同，访客流量不同，价格也会有所不同。今天给大家介绍个免费快速采集第三方产品的工具，且无需登录，方便店主一键采集，简单易操作！淘宝自采第三方采集app工具———百事app01：适用人群：无淘宝操作人群；无需登录；02：打开1、安装微店淘宝助手-豌豆荚市场-安卓应用,豌豆荚下载地址；2、准备清理-安装新的打开app-。
可以推荐你用半仙买家助手。每天采集2-5个女装，鞋包，配饰，电动牙刷等等的产品，每天保持流量入口，不要断开流量。
因为微信朋友圈可以分享图片，而且就算不发图片也可以慢慢的采集出来，这个时候你需要的是一个采集软件，我用的是采集一个采集网站的货源链接给我自己可以变成一个独立的采集网站这样可以用于店铺装修引流，
现在淘宝平台竞争激烈，产品同质化很严重，只靠直通车和钻展很难起量。所以我建议做淘宝还是用软件去采集更加合适。采集直通车钻展钻贴软件，可以获取流量的精准池和店铺宝贝的关键词流量，从而带动你的店铺访客增长，店铺订单和宝贝权重。还可以最大程度降低人工成本，提高效率，从而实现站在巨人的肩膀上去前进。 查看全部
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事实:采集工具千千万，但不一定每个都能拿来用！
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分享:tom网易云相册花瓣专门是为了收集图片用ps编辑的话
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 55 次浏览 • 2022-11-29 12:32
分享:tom网易云相册花瓣专门是为了收集图片用ps编辑的话
采集工具是要依据你要采集的网站来找到相应的渠道。如果你要从tom网站采集相关照片，我想你要找到tom网站看看他们网站是否有照片存在，然后你再进行采集。
如果你不想找网站直接在浏览器看的话可以试试昵图网，那里有大量免费的图片还有tall。
picvizviolin7画质很不错，都是高清的，
你可以试试豆丁，站酷这类公众号平台。然后图片填充好就能在相应平台上线。
就我自己来说，首先想到的是，收集自己需要的照片，然后直接拿来用。
可以参考我的文章吗。
可以看一下我们公众号看一看美力2015，有很多的免费照片可以采集。
豆丁网易云相册花瓣很多
专门是为了收集图片用ps编辑的话除非找到特定关键词，不然就是繁琐麻烦，可以试试一些图片采集软件，像狸窝图片采集器，界面比较简单，操作也很方便。
大众点评
你可以百度
亲们，有别人要的图片，
我大概知道那个网站可以供你下载，
推荐一个网站——昵图网，完全免费的下载站，没有购买使用权限，可以自由浏览，你下载自己喜欢的类型的图片都可以下载。
没有采集工具，那么只能去网上找，或者去一些公众号那里下载，每天可以免费下载不多的几张。
百度！ 查看全部
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事实:采集工具那么多，你用什么呀？（上）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 65 次浏览 • 2022-11-26 16:31
事实:采集工具那么多，你用什么呀？（上）
采集工具那么多，你用什么呀。用爬虫吧，很多需要针对性的处理数据的api能用上，也有不同浏览器的版本，没准能用上googleanalytics，forwebsites。
如果是针对你自己行业进行数据分析的话，采集工具就很多了，可以考虑很多工具，下面给你分享一些我比较推荐的采集工具，可以根据自己产品针对性选择采集工具：1：指数分析，然后爬取数据2：通讯录，邮箱采集工具，进行简单分析3：电商、购物网站采集工具4：淘宝上的商品采集工具5：竞价排名采集工具，一些关键词采集工具6：个人信息采集工具以上是一些基础的，更多的就要根据自己情况选择采集工具了，加油吧！。
wordallroaddatabasecollection官网：wordallroaddatabasecollection.opendatabasecollection
你从什么平台那里采集数据呢？你要分析那些数据呢？你要做ai产品的话，这就要结合数据科学了。手机网站数据采集到平台的话，很简单；如果要做ai用户行为分析的话，那还真不好说。
我用的是腾讯应用宝电脑浏览器数据采集工具，可以采集各个平台的电脑网站浏览器，还可以采集开屏信息，广告信息，反馈信息，弹窗信息，社交信息，百度统计，
一般有chrome，火狐，firefox，opera，safari。还有一个是linux版本可以参考uxpa，采集这些平台的数据可以快速的分析各个平台ui的规律，还有各个平台推送的信息的数量和内容，得出的结论也比较好。 查看全部
采集工具那么多，你用什么呀。用爬虫吧，很多需要针对性的处理数据的api能用上，也有不同浏览器的版本，没准能用上googleanalytics，forwebsites。
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事实:采集工具那么多，你用什么呀？（上）
采集工具那么多，你用什么呀。用爬虫吧，很多需要针对性的处理数据的api能用上，也有不同浏览器的版本，没准能用上googleanalytics，forwebsites。
如果是针对你自己行业进行数据分析的话，采集工具就很多了，可以考虑很多工具，下面给你分享一些我比较推荐的采集工具，可以根据自己产品针对性选择采集工具：1：指数分析，然后爬取数据2：通讯录，邮箱采集工具，进行简单分析3：电商、购物网站采集工具4：淘宝上的商品采集工具5：竞价排名采集工具，一些关键词采集工具6：个人信息采集工具以上是一些基础的，更多的就要根据自己情况选择采集工具了，加油吧！。
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我用的是腾讯应用宝电脑浏览器数据采集工具，可以采集各个平台的电脑网站浏览器，还可以采集开屏信息，广告信息，反馈信息，弹窗信息，社交信息，百度统计，
一般有chrome，火狐，firefox，opera，safari。还有一个是linux版本可以参考uxpa，采集这些平台的数据可以快速的分析各个平台ui的规律，还有各个平台推送的信息的数量和内容，得出的结论也比较好。
内容分享:5款Facebook邮箱采集工具
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 241 次浏览 • 2022-11-26 11:23
内容分享:5款Facebook邮箱采集工具
作为最大的社交平台，外贸一定离不开成功的线上客户获取。不过，同样是做Facebook，操作方式不同，有的通过广告，有的通过自然覆盖，还有很多人想用Facebook进行邮件采集
，今天我们就来聊聊这个话题。
管理数十亿的个人信息当然不是一件容易的事，但Facebook非常注重隐私（尽管剑桥分析公司丑闻），所以我们不能简单地导出受众的联系信息，从Facebook获取电子邮件地址需要一些工具和技能。让我们为您列出几个选项：
选项一：电子邮件提取器
电子邮件提取器是谷歌浏览器的插件。它可以帮助您在打开的任何网页上找到您的邮箱。
首先，将其添加到谷歌浏览器。然后访问您要抓取的任何 Facebook 公共主页或 Facebook 群组。Facebook不会一次加载很多内容，您需要向下滚动。这允许电子邮件扩展器识别和拉取更多邮箱，就像Facebook组一样。
提示：帖子中未展开的部分将无法识别。
您还可以在主页个人联系页面上抓取到邮箱（如果显示）。
选项 2：电子邮件导出器
要引入的第二个选项是电子邮件导出器。这是另一个Chrome扩展程序，它以相同的方式执行基本相同的操作。安装后，访问目标页面并滚动浏览要抓取的任何组或页面，直到您觉得自己采集
了足够的信息。电子邮件
提取器和电子邮件导出器之间没有太大区别。主要区别在于导出器可以获取电话号码，这也更容易导出和保存。
选项3：电子邮件猎人
第三个Chrome扩展程序。就像上面的两个一样，当打开收录
公共数据的页面时，该数据将被抓取。它与上述两个非常相似，老实说，这三个插件之间没有明显的区别，因此您可以根据使用效果进行选择。它们都是免费的，使用起来非常方便，这就是推荐谷歌扩展程序的原因。
提示： 所有电子邮件 标签通常可以帮助您查找更多邮箱。
值得一提的是，使用所有这些插件，只能找到页面上可见的电子邮件地址。许多人的电子邮件地址与 Facebook 页面相关联，但隐私设置已关闭，因此无法抓取。
除了我们介绍的 3 个抓取工具外，Chrome 还有至少十几个抓取工具，您可以自己尝试其他选项。
选项4：原子公园
Atom Park Atomic Email Hunter是另一种类型的邮件抓取工具，它不是Chrome扩展程序，而是一个独立的软件。
它相对容易使用。启动程序并转到“搜索”菜单。从那里，它会询问您要搜索的位置，输入要抓取的组或页面 URL，进行一些必要的设置，一切顺利！
与以前的工具不同，Atom Park将在可能的情况下将电子邮件地址，地址来源和用户名相互关联。通过这种方式，您可以知道您从哪里获得电子邮件地址，而不仅仅是没有名称或标签的列表。
这个软件不是免费的。Atomic Email Hunter是一款售价80美元的软件。您可以在他们的网站上免费下载，但试用版的功能有限。
您会发现 Facebook 上的群组是获取邮箱的好地方，因此我们应该尝试加入尽可能多的行业相关群组。此外，这些工具不仅可以在Facebook上使用，还可以在LinkedIn和任何网页上使用。
选项 5：Gmail 电子邮件提取器（不是 Facebook 提取工具）。
Gmail电子邮件提取器是一个谷歌电子表格插件，用于谷歌表格。该扩展程序可让您从GSuite和Gmail帐户中提取电子邮件地址。它将提取的信息保存在谷歌电子表格中。
该工具还允许选择应从中提取邮箱的条件，例如“发件人”、“抄送”、“密件抄送”和“答复”，并且可以将邮件列表导出为 TXT 或 CSV。
如果您有一个大型Gmail联系人列表，则此工具非常有用。它可以帮助您从帐户中提取电子邮件地址并节省大量时间。
提示：虽然本文将介绍直接获取邮箱的方法，但我强烈建议您不要抓取大量不熟悉的邮箱并发送未经请求的开发信函，这几乎是垃圾邮件活动的定义。在发送电子邮件之前，我们应该尽力获得用户权限，否则很容易被阻止。或者，您可以将这些工具用作辅助工具。
换个说法，其实我们应该改变我们的营销思路，“垃圾”广角应该已经成为过去，通过建立有意义的联系，提供价值，做内容才是正确的方式。
分享的内容:SEO如何处理采集内容
额外的：
这么久才开通留言功能，好丢人，这篇是本渣渣图新鲜试试留言功能用的，没有干货
采集
内容对SEO有效吗？
有人说采集
的内容对搜索引擎不是很友好，不容易获得排名。这是肯定的，也是不可避免的。
对于大多数网站来说，在线采集
的内容肯定不如 UGC 和精心编辑的内容有效。但是，搜索引擎能够获取的原创内容数量已经不如以前多了。毕竟内容生产平台已经转移，很久没有集中在网站上了。其他几个搜索引擎仍在互相追赶，更不用说小型网站了。
因此，采集到的内容仍然有效，但对采集到的内容进行后期处理的成本越来越高。
采集
内容的后处理
担心采集内容效果差，或者容易被K，主要看内容后期怎么处理。例如：
这就像从沃尔玛拿了一篮奇异果，原封不动地放在家乐福。但是把奇异果榨成汁（形态变化），瓶中加点水（粒径变化），然后在711卖（平台变化），价格可以翻倍（增值）
为什么？
如果将“采集内容”类比为“猕猴桃”，则“采集内容”的后处理策略如下：
采集
内容的完整过程
关于“采集内容处理”，从爬取到上线的整个过程，必须解决以下问题：
采集
的内容从何而来？
对于认真认真的人来说，采集
和购买专业资料比较合适。
针对性采集，只抓取特定范围内的几个特定网站，与本网站内容漏洞高度相关。
对于无良网站，可供选择的选项更多。可以抓取所有触及边缘的内容，注意体积大，不需要限制抓取某些网站。有人称之为泛集。
设置几个主题，直接抓取各个大平台的搜索结果。大平台是什么意思？海量内容集中的地方：各种搜索引擎、各种门户、今日头条、微信微博、优酷土豆等。
如何抓取内容？定向采集：
略，如常把握。
锅采集
：
目标爬虫仅限于网页模板，在此基础上增加了几种内容分析算法提取内容，变为通用爬虫。
很多浏览器插件，比如印象笔记，有很多类似“只读文本”的功能，点击只显示当前浏览网页的文本信息，很多人已经把这样的算法移植到python，php， java等编程语言方面，随便搜一下。
如何处理采集
到的内容？
两个顺序过程：
原创
内容的处理
根据百度专利，搜索引擎除了根据文本判断内容相似度外，还会根据html中dom节点的位置和顺序进行判断。如果两个网页文本的html结构相似，也可能被视为重复内容。
所以采集的内容不能直接上传，必须清洗源码。每个人都是不同的，个人一般会做以下事情：
删除汉字 < 100 个字符
text = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\']+|[+——！，:：。？、~@#￥%……&*（）“”《》]+".decode("utf8"), "".decode("utf8"),newcontent)
text2 = re.sub(']*?>','',text)
words_number = len(text2)
删除垃圾邮件
如“XXX编辑：XXX”、邮箱地址等。.
组织处理过的内容
其实就是形式上的变化。之前写过一篇关于“组织内容”的几种方式的文章，见： 查看全部
作为最大的社交平台，外贸一定离不开成功的线上客户获取。不过，同样是做Facebook，操作方式不同，有的通过广告，有的通过自然覆盖，还有很多人想用Facebook进行邮件采集
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选项一：电子邮件提取器
电子邮件提取器是谷歌浏览器的插件。它可以帮助您在打开的任何网页上找到您的邮箱。
首先，将其添加到谷歌浏览器。然后访问您要抓取的任何 Facebook 公共主页或 Facebook 群组。Facebook不会一次加载很多内容，您需要向下滚动。这允许电子邮件扩展器识别和拉取更多邮箱，就像Facebook组一样。
提示：帖子中未展开的部分将无法识别。
您还可以在主页个人联系页面上抓取到邮箱（如果显示）。
选项 2：电子邮件导出器
要引入的第二个选项是电子邮件导出器。这是另一个Chrome扩展程序，它以相同的方式执行基本相同的操作。安装后，访问目标页面并滚动浏览要抓取的任何组或页面，直到您觉得自己采集
了足够的信息。电子邮件
提取器和电子邮件导出器之间没有太大区别。主要区别在于导出器可以获取电话号码，这也更容易导出和保存。
选项3：电子邮件猎人
第三个Chrome扩展程序。就像上面的两个一样，当打开收录
公共数据的页面时，该数据将被抓取。它与上述两个非常相似，老实说，这三个插件之间没有明显的区别，因此您可以根据使用效果进行选择。它们都是免费的，使用起来非常方便，这就是推荐谷歌扩展程序的原因。
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值得一提的是，使用所有这些插件，只能找到页面上可见的电子邮件地址。许多人的电子邮件地址与 Facebook 页面相关联，但隐私设置已关闭，因此无法抓取。
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它相对容易使用。启动程序并转到“搜索”菜单。从那里，它会询问您要搜索的位置，输入要抓取的组或页面 URL，进行一些必要的设置，一切顺利！
与以前的工具不同，Atom Park将在可能的情况下将电子邮件地址，地址来源和用户名相互关联。通过这种方式，您可以知道您从哪里获得电子邮件地址，而不仅仅是没有名称或标签的列表。
这个软件不是免费的。Atomic Email Hunter是一款售价80美元的软件。您可以在他们的网站上免费下载，但试用版的功能有限。
您会发现 Facebook 上的群组是获取邮箱的好地方，因此我们应该尝试加入尽可能多的行业相关群组。此外，这些工具不仅可以在Facebook上使用，还可以在LinkedIn和任何网页上使用。
选项 5：Gmail 电子邮件提取器（不是 Facebook 提取工具）。
Gmail电子邮件提取器是一个谷歌电子表格插件，用于谷歌表格。该扩展程序可让您从GSuite和Gmail帐户中提取电子邮件地址。它将提取的信息保存在谷歌电子表格中。
该工具还允许选择应从中提取邮箱的条件，例如“发件人”、“抄送”、“密件抄送”和“答复”，并且可以将邮件列表导出为 TXT 或 CSV。
如果您有一个大型Gmail联系人列表，则此工具非常有用。它可以帮助您从帐户中提取电子邮件地址并节省大量时间。
提示：虽然本文将介绍直接获取邮箱的方法，但我强烈建议您不要抓取大量不熟悉的邮箱并发送未经请求的开发信函，这几乎是垃圾邮件活动的定义。在发送电子邮件之前，我们应该尽力获得用户权限，否则很容易被阻止。或者，您可以将这些工具用作辅助工具。
换个说法，其实我们应该改变我们的营销思路，“垃圾”广角应该已经成为过去，通过建立有意义的联系，提供价值，做内容才是正确的方式。
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额外的：
这么久才开通留言功能，好丢人，这篇是本渣渣图新鲜试试留言功能用的，没有干货
采集
内容对SEO有效吗？
有人说采集
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的内容肯定不如 UGC 和精心编辑的内容有效。但是，搜索引擎能够获取的原创内容数量已经不如以前多了。毕竟内容生产平台已经转移，很久没有集中在网站上了。其他几个搜索引擎仍在互相追赶，更不用说小型网站了。
因此，采集到的内容仍然有效，但对采集到的内容进行后期处理的成本越来越高。
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为什么？
如果将“采集内容”类比为“猕猴桃”，则“采集内容”的后处理策略如下：
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内容的完整过程
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略，如常把握。
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：
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很多浏览器插件，比如印象笔记，有很多类似“只读文本”的功能，点击只显示当前浏览网页的文本信息，很多人已经把这样的算法移植到python，php， java等编程语言方面，随便搜一下。
如何处理采集
到的内容？
两个顺序过程：
原创
内容的处理
根据百度专利，搜索引擎除了根据文本判断内容相似度外，还会根据html中dom节点的位置和顺序进行判断。如果两个网页文本的html结构相似，也可能被视为重复内容。
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如“XXX编辑：XXX”、邮箱地址等。.
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其实就是形式上的变化。之前写过一篇关于“组织内容”的几种方式的文章，见： 查看全部
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选项一：电子邮件提取器
电子邮件提取器是谷歌浏览器的插件。它可以帮助您在打开的任何网页上找到您的邮箱。
首先，将其添加到谷歌浏览器。然后访问您要抓取的任何 Facebook 公共主页或 Facebook 群组。Facebook不会一次加载很多内容，您需要向下滚动。这允许电子邮件扩展器识别和拉取更多邮箱，就像Facebook组一样。
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这个软件不是免费的。Atomic Email Hunter是一款售价80美元的软件。您可以在他们的网站上免费下载，但试用版的功能有限。
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内容对SEO有效吗？
有人说采集
的内容对搜索引擎不是很友好，不容易获得排名。这是肯定的，也是不可避免的。
对于大多数网站来说，在线采集
的内容肯定不如 UGC 和精心编辑的内容有效。但是，搜索引擎能够获取的原创内容数量已经不如以前多了。毕竟内容生产平台已经转移，很久没有集中在网站上了。其他几个搜索引擎仍在互相追赶，更不用说小型网站了。
因此，采集到的内容仍然有效，但对采集到的内容进行后期处理的成本越来越高。
采集
内容的后处理
担心采集内容效果差，或者容易被K，主要看内容后期怎么处理。例如：
这就像从沃尔玛拿了一篮奇异果，原封不动地放在家乐福。但是把奇异果榨成汁（形态变化），瓶中加点水（粒径变化），然后在711卖（平台变化），价格可以翻倍（增值）
为什么？
如果将“采集内容”类比为“猕猴桃”，则“采集内容”的后处理策略如下：
采集
内容的完整过程
关于“采集内容处理”，从爬取到上线的整个过程，必须解决以下问题：
采集
的内容从何而来？
对于认真认真的人来说，采集
和购买专业资料比较合适。
针对性采集，只抓取特定范围内的几个特定网站，与本网站内容漏洞高度相关。
对于无良网站，可供选择的选项更多。可以抓取所有触及边缘的内容，注意体积大，不需要限制抓取某些网站。有人称之为泛集。
设置几个主题，直接抓取各个大平台的搜索结果。大平台是什么意思？海量内容集中的地方：各种搜索引擎、各种门户、今日头条、微信微博、优酷土豆等。
如何抓取内容？定向采集：
略，如常把握。
锅采集
：
目标爬虫仅限于网页模板，在此基础上增加了几种内容分析算法提取内容，变为通用爬虫。
很多浏览器插件，比如印象笔记，有很多类似“只读文本”的功能，点击只显示当前浏览网页的文本信息，很多人已经把这样的算法移植到python，php， java等编程语言方面，随便搜一下。
如何处理采集
到的内容？
两个顺序过程：
原创
内容的处理
根据百度专利，搜索引擎除了根据文本判断内容相似度外，还会根据html中dom节点的位置和顺序进行判断。如果两个网页文本的html结构相似，也可能被视为重复内容。
所以采集的内容不能直接上传，必须清洗源码。每个人都是不同的，个人一般会做以下事情：
删除汉字 < 100 个字符
text = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\']+|[+——！，:：。？、~@#￥%……&*（）“”《》]+".decode("utf8"), "".decode("utf8"),newcontent)
text2 = re.sub(']*?>','',text)
words_number = len(text2)
删除垃圾邮件
如“XXX编辑：XXX”、邮箱地址等。.
组织处理过的内容
其实就是形式上的变化。之前写过一篇关于“组织内容”的几种方式的文章，见：
解决方案:技术选型！六个大数据采集工具架构对比
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 109 次浏览 • 2022-11-20 09:12
解决方案:技术选型！六个大数据采集工具架构对比
大数据平台和数据采集
任何完整的大数据平台通常包括以下过程：
数据呈现（可视化、报告和监控）。
其中，数据采集
是
所有数据系统都不可或缺，随着大数据越来越受到重视，数据采集
的挑战变得尤为突出。其中包括：
今天，我们来看看目前可用的六种数据采集产品，重点关注它们如何实现高度可靠、高性能和可扩展。
1、阿帕奇水槽
Flume是Apache的开源，高度可靠，高度可扩展，易于管理的客户规模的数据采集系统。
Flume是使用JRuby构建的，因此它依赖于Java运行时环境。
Flume最初由Cloudera工程师设计，用于组合日志数据，并已发展到处理流数据事件。
Flume 被设计为分布式管道架构，可以将其视为数据源和目标之间的代理网络，支持数据路由。
每个代理由源、通道和接收器组成。
源
源负责接收输入数据并将其写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中，假脱机支持监视目录或文件，并解析其中新生成的事件。
渠道
通道存储，缓存从源到接收器的中间数据。可以使用不同的配置来做通道，例如内存，文件，JDBC等。内存使用性能很高，但不是持久性的，并且可能会丢失数据。使用文件更可靠，但不如内存好。
沉
接收器负责从管道读取数据，并将其发送到下一个代理或最终目标。Sink支持的不同类型的目的地包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或其他FlumeAgent。
Flume在源端和汇端都使用事务机制，以确保数据传输中不会丢失任何数据。
源上的数据可以复制到不同的通道。每个通道还可以连接不同数量的接收器。通过这种方式，连接具有不同配置的代理可以形成复杂的数据采集
网络。通过代理的配置，可以形成路由复杂的数据传输网络。
配置代理
上图所示的结构，Flume支持设置接收器的故障转移和负载均衡，从而确保即使代理发生故障，整个系统仍然可以正常采集
数据。
在Flume中传输的内容被定义为事件，它由标头（收录
元数据，元数据）和有效负载组成。
Flume提供了可以支持自定义开发的SDK：
水槽
客户负责在事件源头向Flume的代理发送事件。客户端通常与生成数据源的应用程序位于同一进程空间中。常见的Flume客户端是Avro，log4J，syslog和HTTP Post。此外，ExecSource支持将本地进程的输出指定为Flume的输入。当然，很有可能上述客户端都不能满足需求，用户可以自定义客户端与现有的 FLume 源进行通信，或者自定义新源类型的实现。
同时，用户可以使用Flume的SDK自定义Source和Sink。似乎不支持自定义频道。
2、流利
Fluentd是另一个开源数据采集
框架。Fluentd 是使用 C/Ruby 开发的，使用 JSON 文件来统一日志数据。其可插拔架构支持各种不同类型和格式的数据源和数据输出。最后，它还提供了高可靠性和良好的可扩展性。Treasure Data， Inc. 为本产品提供支持和维护。
Fluentd的部署与Flume非常相似：
Fluentd的架构与Flume相同：
Fluentd的输入/缓冲/输出与Flume的源/通道/接收器非常相似。
输入
输入负责接收数据或主动抓取数据。支持系统日志、http、文件尾部等。
缓冲区缓冲区
负责数据采集的性能和可靠性，还可以配置不同类型的缓冲区，例如文件或内存。
输出输出
负责将数据输出到目标，例如文件、AWS S3 或其他 Fluentd。
Fluentd的配置非常方便，如下图所示
Fluentd的技术栈如下所示
FLuentd 及其插件都是由 Ruby 开发的，MessgaePack 提供了 JSON 序列化和异步并行通信 RPC 机制。
Cool.io 是一个基于libev的事件驱动框架。FLuentd 非常可扩展，客户可以自定义 （Ruby） 输入/缓冲区/输出。
Fluentd 在各个方面看起来都很像 Flume，除了它使用 Ruby 进行开发，占用空间会更小，但它也带来了跨平台的问题，不支持 Windows 平台。此外，使用JSON统一数据/日志格式是其另一个功能。与Flumed相比，配置相对简单。
3、日志存储
Logstash 是著名的开源数据堆栈 ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的 L。Logstash 是在 JRuby 中开发的，所有运行时都依赖于 JVM。
Logstash 的部署架构如下所示，当然这只是一个部署选项。
典型的 Logsash 配置如下，包括输入、过滤器输出设置。
在大多数情况下，ELK 同时用作堆栈。在数据系统使用 ElasticSearch 的所有情况下，logstash 都是首选。
4、楚夸
Apache Chukwa是Apache拥有的另一个开源数据采集
平台，远不如其他几个平台那么知名。Chukwa建立在Hadoop的HDFS和MapReduce（显然，它是用Java实现的）之上的，以提供可扩展性和可靠性。Chukwa还提供数据的呈现，分析和监控。奇怪的是，它的最后一次 github 更新发生在 7 年前。可以看出，该项目应该已经处于非活动状态。
楚夸的部署架构如下：
Chukwa的主要单元是：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等，看起来相当复杂。由于该项目不再活跃，我们将不再仔细研究。
5、抄写员
Scribe是由Facebook开发的数据（日志）采集
系统。已经很多年没有维护了，一样，就没有多说了。
6、斯普伦克货代
上述所有系统都是开源的。在商用大数据平台产品中，Splunk提供了完整的数据挖掘、数据存储、数据分析处理、数据呈现能力。
Splunk是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色：
Search Head负责数据的搜索和处理，在搜索过程中提供信息提取。
索引器负责数据存储和索引
转发器，负责采集
、清理、变形和将数据发送到索引器
Splunk内置了对Syslog，TCP / UDP，假脱机的支持，用户可以通过开发脚本输入和模块化输入来获取特定数据。Splunk提供的软件仓库中有许多成熟的数据采集
应用，如AWS、数据库（DBConnect）等，可以轻松从云端或数据库中获取数据，并进入Splunk的数据平台进行分析。
这里应该注意的是，Search Head 和 Indexer 都支持群集配置，即高可用性和可伸缩性，但 Splunk 尚不具备 Farwarder 群集的功能。这意味着，如果一台Farwarder的机器发生故障，数据采集
将被中断，并且正在运行的数据采集
任务将无法故障转移到其他Farwarder。
总结
我们简要讨论了几种流行的数据采集
平台，其中大多数提供高度可靠和可扩展的数据采集
。大多数平台抽象了介于两者之间的输入、输出和缓冲架构。通过分布式网络连接，大多数平台都能实现一定程度的可扩展性和高可靠性。
其中，Flume和Fluentd是另外两种二手产品。如果你使用ElasticSearch，Logstash可能是首选，因为ELK堆栈提供了很好的集成。由于该项目不活动，不建议使用Chukwa和Scribe。作为一个优秀的商业产品，Splunk
的数据采集
还有一定的局限性，相信Splunk很快就会开发出更好的数据采集
解决方案。
解决方案:数据采集方法、系统、电子设备和存储介质与流程
1.本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种数据采集方法、一种数据采集系统、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术：
2.随着企业网络环境中的服务器和终端设备的增加，给运维工作带来了更多挑战。每起重大事件的背后，必然有着更多起比较严重的故障，和很多个隐藏故障。
3.传统运维工作过分依赖技术人员，技能成熟度越高，采集
信息和分析越全面，对问题处理和反应速度就越快，反之会延长故障恢复时间。随着视联网的飞速发展，网内设备海量增加，随着规模的不断扩大，运维工作量也将呈几何级增长。
4.在出现异常情况时，运维人员不得不登录到每一台服务器和设备上去查看日志，占用大量人力和物力资源，数据采集的智能化和自动化程度偏低。
技术实现要素：
5.鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据采集方法、相应的一种数据采集系统、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
6.为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种数据采集方法，应用于服务器端，包括：
7.确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
8.获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
9.接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
10.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，在所述接收数据采集结果之前，所述方法还包括：
11.将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
12.所述接收数据采集结果包括：
13.接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
14.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，所述接收数据采集结果还包括：
15.根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
16.向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
17.接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
18.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述确定目
标业务中各个网络设备的设备类型包括：
19.获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
20.根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
21.本发明实施例还公开了一种数据采集方法，应用于网络设备，包括：
22.接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
23.根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据。
24.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据包括：
25.所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
26.根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
27.将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
28.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据还包括：
29.所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
30.所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
31.将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
32.本发明实施例还公开了一种数据采集系统，所述系统包括：服务器端和至少一个网络设备；
33.所述服务器端包括：
34.类型确定模块，用于确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
35.操作包生成模块，用于获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
36.结果接收模块，用于接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到；
37.所述网络设备包括：
38.操作包接收模块，用于接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
39.数据采集模块，用于根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
40.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述装置还包括：
41.操作包发送模块，用于在所述接收数据采集结果之前，将所述采集操作包发送给
所述各个网络设备；
42.所述结果接收模块包括：
43.第一结果接收子模块，用于接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
44.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述结果接收模块还包括：
45.信息确定子模块，用于在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
46.信息发送子模块，用于向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
47.第二结果接收子模块，用于接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
48.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述类型确定模块包括：
49.模式获取子模块，用于获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
50.类型确定子模块，用于根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
51.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述数据采集模块包括：
52.触发子模块，用于所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
53.结果获得子模块，用于根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
54.第一结果作为子模块，用于将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
55.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述数据采集模块还包括：
56.信息接收子模块，用于所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
57.采集执行子模块，用于所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
58.第二结果作为子模块，用于将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
59.本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：
60.一个或多个处理器；和
61.其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述装置执行如上所述任一项所述的数据采集方法。
62.本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其存储的计算机程序使得处理器执行如上所述任一项所述的数据采集方法。
63.本发明实施例包括以下优点：
64.本发明实施例确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述
网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
附图说明
65.图1是本发明的一种数据采集方法实施例的步骤流程图；
66.图2是数据采集系统的示意图；
67.图3是本发明的又一种数据采集方法实施例的步骤流程图；
68.图4是本发明的一种数据采集系统实施例的结构框图；
69.图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据采集的电子设备的结构框图。
具体实施方式
70.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
71.参照图1，示出了本发明的一种数据采集方法实施例的步骤流程图，应用于服务器端，该方法具体可以包括如下步骤：
72.步骤101，确定目标业务中各个网络设备的设备类型。
73.在本发明实施例中，服务器端是用来对业务中各个网络设备进行数据采集的服务端。在一些实施例中，除了数据采集之外，服务器端还可以对采集的数据进行分析，以便确定业务中出现的问题，或者网络设备出现的问题，进一步还可以给出问题的解决方案，例如，根据采集的数据，从数据库中查找匹配的问题及其解决方案。
74.在本发明实施例中，网络设备是连接到网络中的物理实体，例如，终端设备、服务器、交换机等，或者其他任意适用的网络设备，本发明实施例对此不做限制。业务是指由多个网络设备参与的活动，例如，视频会议、在线教学等，或者其他任意适用的业务，本发明实施例对此不做限制。本发明实施例提出针对目标业务进行数据采集的方法。
75.在本发明实施例中，网络设备的设备类型是指网络设备在目标业务中的类型，也就是说，一个网络设备在一个业务中的设备类型可以与在另一个业务中的设备类型不同。设备类型可以有多种，例如，以视频会议业务为例，终端设备的设备类型可以有主席、发言人、听众等，具体可以包括任意适用的设备类型，本发明实施例对此不做限制。网络设备的设备类型可以直接获取到，也可以根据多个终端设备的设备类型，确定服务端的设备类型，或者其他任意适用的实现方式，本发明实施例对此不做限制。
76.步骤102，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息。
77.在本发明实施例中，预先存储有各种设备类型对应的采集规则包，以便服务器端根据网络设备的设备类型，获取对应的采集规则包。采集规则包包括触发规则信息和采集指令信息。
78.其中，触发规则信息是指在出现何种情况时触发采集的规则信息。例如，网络设备的处理器占用达到预设值，或者日志数据出现预设错误代码，则触发采集。采集指令信息是
指指示网络设备进行采集的指令信息。例如，采集的日志数据的路径，采集日志数据中的哪些数据的指令。
79.在本发明实施例中，采集操作包是目标业务中的网络设备执行数据采集的操作包。采集操作包是由采集规则包形成的。具体实现时，每个网络设备分别有自身的设备类型对应的一个采集操作包，或者目标业务有一个采集操作包，该采集操作包中记录有各种设备类型和采集规则包及其对应关系。
80.例如，如图2所示的数据采集系统的示意图。规则库中存储不同设备类型进行采集的采集规则包。采集规则包中包括出现异常时对应的处理方案的逻辑规则、算法用到的正则表达式等。服务器端的分析模块对网络设备的设备类型和规则库中的信息进行匹配，得到不同设备类型的采集操作包，采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息。根据网络设备及其设备类型，从规则库中查找出目标业务中各种设备类型进行采集的采集规则包，从而生成采集操作包。
81.步骤103，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
82.在本发明实施例中，目标业务中的一个或多个网络设备根据采集操作包采集，得到数据采集结果，再上传到服务器端，服务器端接收数据采集结果。
83.依据本发明实施例，通过确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
84.在本发明的一种可选实施例中，网络设备包括第一网络设备，在接收数据采集结果之前，还可以包括：将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；相应的，接收数据采集结果包括：接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
85.具体实现时，若每个网络设备分别有自身的设备类型对应的一个采集操作包，则根据各个网络设备的设备类型，发送对应的采集包。若目标业务有一个采集操作包，该采集操作包中记录有各种设备类型和采集规则包及其对应关系，则将该采集操作包发送给各个网络设备。
86.第一网络设备可以是一个或多个。第一网络设备在触发采集后，采集数据，得到第一数据采集结果。将第一数据采集结果发送给服务器端。服务器端接收第一数据采集结果。
87.例如，各个网络设备实时对自身进行监测，检测是否出现符合设备类型对应的触发规则信息中的触发条件的情况。其中，触发规则信息可以包括多种触发条件。网络设备可以监测到符合设备类型对应的触发规则信息中的一种或多种触发条件的情况。将监测到符合触发条件的情况的网络设备，记为第一网络设备。如图2所示，终端设备或服务器端的诊测模块实时监测生成的日志，诊断和检测到符合触发规则信息中触发条件的情况。终端设备或其他网络设备上激活自采集模块，使用spell(streaming parsing of system event logs，系统事件日志的流式分析)算法根据采集执行信息，执行采集指令，采集符合采集规
则的日志数据。只采集匹配到的条目，上传最小有效信息到信息存储库。并发送本次符合的触发条件到调度模块。其中，spell算法是一种基于最长公共子序列的在线流处理日志解析方法，用于事件日志的结构化流式解析，实现了动态接受日志输入，实时处理输入，不断生成新的日志模板。此方法的优点是可以实现在线实时动态的解析日志，并且即使对于每条实时输入的日志，其检测效率也很高。
88.这样，当第一网络设备监测到符合触发条件，则执行自采集，实现了出现异常网络设备的实时自动采集，并只采集符合触发采集条件的有效数据。这样网络设备只需要上传匹配条目的数据，大大缩小了数据上传压力，避免每次检测到网络设备故障时需要采集
庞大的原创
日志数据，导致网络负担过大的问题。
89.在本发明的一种可选实施例中，网络设备还包括第二网络设备，在接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，接收数据采集结果还可以包括：根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息，向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息，接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
90.第二网络设备可以是一个设备或者是同一种类型的多个设备亦或是不同种类型的多个设备。第一网络设备将第一数据采集结果发送给服务器端后，服务器端可以根据第一数据采集结果，确定目标业务中需进行采集的一个或多个第二网络设备以及第一采集指令信息。第一采集指令信息是指示第二网络设备进行采集的指令信息。
91.根据第一数据采集结果，确定目标业务中需进行采集的一个或多个第二网络设备以及第一采集指令信息的实现方式可以包括多种。例如，解析第一数据采集结果，得到第一数据采集结果的数据中收录
一个或多个第二网络设备的设备标识，以及第一网络设备采集第一数据采集结果所使用的采集指令信息，根据第一数据采集结果的数据中收录
一个或多个第二网络设备的设备标识，确定一个或多个第二网络设备，将第一网络设备采集第一数据采集结果所使用的采集指令信息作为第一采集指令信息。又例如，预先存储数据采集结果和对应的需进行采集的网络设备，对应的采集指令信息，根据第一数据采集结果查找匹配的需进行采集的网络设备，对应的采集指令信息，作为第二网络设备和第一采集指令信息。具体可以包括任意适用的实现方式，本发明实施例对此不做限制。
92.向第二网络设备发送第一采集指令信息。当接收第一采集指令信息的为多个第二网络设备时，有可能多个第二网络设备的第一采集指令信息都相同，则将第一采集指令信息发送给各个第二网络设备，也有可能各个第二网络设备各自有对应的第一采集指令信息，则向各个第二网络设备发送对应的第一采集指令信息。第二网络设备根据第一采集指令信息，采集数据，得到第二数据采集结果，将第二数据采集结果发送给服务器端。服务器端接收第二数据采集结果。
93.例如，经验库中存储以前出现过的异常的日志数据和对应的处理方案，还可以存储专家经验推断出的会出现的日志数据和对应的处理方案。处理方案中包括需进行采集的网络设备，以及采集指令信息。如图2所示，服务器端上的分析模块接收到信息存储库中接收到的第一数据采集结果。对第一数据采集结果和经验库中的数据进行匹配，在目标业务所有涉及的网络设备中选择经验库中的第二网络设备。再使用dijkstra(迪杰斯特拉)最优路径算法计算分析本次涉及最少数目的网络设备，并匹配到相应的采集指令信息，生成第
二网络设备需要的采集指令信息。第二网络设备上激活自采集模块，使用spell算法执行采集指令，采集符合采集规则的日志数据。只采集匹配到的条目，上传最小有效信息到信息存储库。
94.这样，出现异常的第一网络设备采集数据后，确定其他需要采集的第二网络设备以及采集指令信息，让其他需要采集的网络设备自动采集，并只采集与第一数据采集结果相关的有效数据。只对与第一数据采集结果相关的网络设备进行采集，避免对所有设备都进行采集，采集范围更准确，而且第二网络设备也只需要上传匹配条目的数据，避免每次检测到网络设备故障时需要采集
所有网络设备的原创
日志数据，导致网络负担过大的问题。
95.在本发明的一种可选实施例中，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，确定目标业务中各个网络设备的设备类型的一种具体实现方式中，可以包括：获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
96.业务可以分为多种业务场景模式。例如，以视频会议业务为例，会议模式包括大会模式、会商模式等，其中，会商模式指的是四方会议，最多支持四个发言人，其他参会方能同时听见发言人声音以及可以看到发言人画面，大会模式最多支持三个发言人，在默认分屏模式下其他参会方能听见主席和第一发言人的声音，同时可以看见第一发言人的画面。
97.终端设备是指用于用户信息的输入以及处理结果的输出等的网络设备。例如，视频会议中参数者使用的个人电脑，移动终端等为终端设备。除终端设备之外的网络设备可以是服务器、交换机等。终端标识包括终端号码、终端名称等，或者其他任意适用的标识，用于标识终端设备，本发明实施例对此不做限制。终端设备的设备类型，记为终端设备类型。
98.在某种业务场景模式下，需要用到的除终端设备外的网络设备通常是固定的，而终端设备则是与目标业务相关的。例如，每次参加视频会议的终端设备不同，但一种会议模式下，所用的服务器、交换机是固定的。
99.各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式是可以直接获取到的。另外还需要根据各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式，确定目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
100.例如，如图2所示，业务管理端是管理业务的服务器端。在业务管理端发起目标业务时，业务管理端的场景信息采集模块可以采集目标业务的相关信息，即各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式等。场景库中存储所有业务场景模式下除终端设备外的网络设备。服务器端的分析模块接收到目标业务的各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式。通过对业务场景模式和场景库中的数据的匹配，可以得到目标业务中的除终端设备之外的网络设备及其设备类型。根据终端设备及其终端设备类型，和其他网络设备及其设备类型，生成逻辑关系信息。逻辑关系信息包括目标业务中所有的网络设备及其设备类型。服务器端的调度模块根据逻辑关系信息，下发触发规则信息和采集指令信息到终端设备的采集模块1-n，以及其他网络设备的采集模块。终端设备或其他网络设备的采集模块接收并更新触发规则信息和采集指令信息。
101.参照图3，示出了本发明的又一种数据采集方法实施例的步骤流程图，应用于网络设备，该方法具体可以包括如下步骤：
102.步骤201，接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到。
103.在本发明实施例中，服务器端将采集操作包发送给各个网络设备。网络设备接收采集操作包。
104.步骤202，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
105.在本发明实施例中，各个网络设备各自根据采集操作包。在满足触发规则信息时，执行采集指令信息，采集数据，得到数据采集结果。网络设备将数据采集结果发送给服务器端。
106.在本发明的一种可选实施例中，网络设备包括第一网络设备，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据的一种具体实现方式中，包括：第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在第一网络设备满足触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；根据采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；将第一数据采集结果作为数据采集结果。具体实现方式可以参见前述实施例中的描述，此处不另赘述。
107.在本发明的一种可选实施例中，网络设备还包括第二网络设备，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据的一种具体实现方式中，还包括：第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的。第二网络设备根据第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果，将第二数据采集结果作为数据采集结果。具体实现方式可以参见前述实施例中的描述，此处不另赘述。
108.依据本发明实施例，通过接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
109.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
110.参照图4示出了本发明的一种数据采集系统实施例的结构框图，数据采集系统具体可以包括：
111.服务器端301和至少一个网络设备302；
112.所述服务器端301包括：
113.类型确定模块3011，用于确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
114.操作包生成模块3012，用于获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
115.结果接收模块3013，用于接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到；
116.所述网络设备302包括：
117.操作包接收模块3021，用于接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
118.数据采集模块3022，用于根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
119.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述装置还包括：
120.操作包发送模块，用于在所述接收数据采集结果之前，将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
121.所述结果接收模块包括：
122.第一结果接收子模块，用于接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
123.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述结果接收模块还包括：
124.信息确定子模块，用于在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
125.信息发送子模块，用于向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
126.第二结果接收子模块，用于接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
127.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述类型确定模块包括：
128.模式获取子模块，用于获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
129.类型确定子模块，用于根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
130.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述数据采集模块包括：
131.触发子模块，用于所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
132.结果获得子模块，用于根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
133.第一结果作为子模块，用于将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
134.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述数据采集模块还包括：
135.信息接收子模块，用于所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
136.采集执行子模块，用于所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集
数据操作，获得第二数据采集结果；
137.第二结果作为子模块，用于将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
138.依据本发明实施例，通过确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
139.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
140.图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据采集的电子设备600的结构框图。例如，电子设备600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
141.参照图5，电子设备600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(i/o)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。
142.处理组件602通常控制电子设备600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器420来执行指令，以完成上述的停炉控制方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理部件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。
143.存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在设备600的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
144.电力组件604为电子设备600的各种组件提供电力。电力组件604可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备600生成、管理和分配电力相关联的组件。
145.多媒体组件608包括在所述电子设备600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
146.音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克
风(mic)，当电子设备600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
.i/o接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
148.传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为电子设备600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到设备600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测电子设备600或电子设备600一个组件的位置改变，用户与电子设备600接触的存在或不存在，电子设备600方位或加速/减速和电子设备600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
149.通信组件616被配置为便于电子设备600和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备600可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件614经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件614还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
150.在示例性实施例中，电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述停炉控制方法。
151.在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由电子设备600的处理器420执行以完成上述停炉控制方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
152.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种数据采集方法，应用于服务器端，所述方法包括：
153.确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
154.获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
155.接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
156.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，在所述接收数据采集结果之前，所述方法还包括：
157.将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
158.所述接收数据采集结果包括：
159.接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
160.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，所述接收数据采集结果还包括：
161.根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
162.向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
163.接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
164.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述确定目标业务中各个网络设备的设备类型包括：
165.获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
166.根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
167.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种数据采集方法，应用于网络设备，所述方法包括：
168.接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
169.根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据。
170.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据包括：
171.所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
172.根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
173.将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
174.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据还包括：
175.所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
176.所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
177.将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
178.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
179.本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中收录
有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
180.本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序
产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
181.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
182.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
183.尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
184.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“收录
”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的收录
，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
185.以上对本发明所提供的一种数据采集方法和一种数据采集装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。 查看全部
大数据平台和数据采集
任何完整的大数据平台通常包括以下过程：
数据呈现（可视化、报告和监控）。
其中，数据采集
是
所有数据系统都不可或缺，随着大数据越来越受到重视，数据采集
的挑战变得尤为突出。其中包括：
今天，我们来看看目前可用的六种数据采集产品，重点关注它们如何实现高度可靠、高性能和可扩展。
1、阿帕奇水槽
Flume是Apache的开源，高度可靠，高度可扩展，易于管理的客户规模的数据采集系统。
Flume是使用JRuby构建的，因此它依赖于Java运行时环境。
Flume最初由Cloudera工程师设计，用于组合日志数据，并已发展到处理流数据事件。
Flume 被设计为分布式管道架构，可以将其视为数据源和目标之间的代理网络，支持数据路由。
每个代理由源、通道和接收器组成。
源
源负责接收输入数据并将其写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中，假脱机支持监视目录或文件，并解析其中新生成的事件。
渠道
通道存储，缓存从源到接收器的中间数据。可以使用不同的配置来做通道，例如内存，文件，JDBC等。内存使用性能很高，但不是持久性的，并且可能会丢失数据。使用文件更可靠，但不如内存好。
沉
接收器负责从管道读取数据，并将其发送到下一个代理或最终目标。Sink支持的不同类型的目的地包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或其他FlumeAgent。
Flume在源端和汇端都使用事务机制，以确保数据传输中不会丢失任何数据。
源上的数据可以复制到不同的通道。每个通道还可以连接不同数量的接收器。通过这种方式，连接具有不同配置的代理可以形成复杂的数据采集
网络。通过代理的配置，可以形成路由复杂的数据传输网络。
配置代理
上图所示的结构，Flume支持设置接收器的故障转移和负载均衡，从而确保即使代理发生故障，整个系统仍然可以正常采集
数据。
在Flume中传输的内容被定义为事件，它由标头（收录
元数据，元数据）和有效负载组成。
Flume提供了可以支持自定义开发的SDK：
水槽
客户负责在事件源头向Flume的代理发送事件。客户端通常与生成数据源的应用程序位于同一进程空间中。常见的Flume客户端是Avro，log4J，syslog和HTTP Post。此外，ExecSource支持将本地进程的输出指定为Flume的输入。当然，很有可能上述客户端都不能满足需求，用户可以自定义客户端与现有的 FLume 源进行通信，或者自定义新源类型的实现。
同时，用户可以使用Flume的SDK自定义Source和Sink。似乎不支持自定义频道。
2、流利
Fluentd是另一个开源数据采集
框架。Fluentd 是使用 C/Ruby 开发的，使用 JSON 文件来统一日志数据。其可插拔架构支持各种不同类型和格式的数据源和数据输出。最后，它还提供了高可靠性和良好的可扩展性。Treasure Data， Inc. 为本产品提供支持和维护。
Fluentd的部署与Flume非常相似：
Fluentd的架构与Flume相同：
Fluentd的输入/缓冲/输出与Flume的源/通道/接收器非常相似。
输入
输入负责接收数据或主动抓取数据。支持系统日志、http、文件尾部等。
缓冲区缓冲区
负责数据采集的性能和可靠性，还可以配置不同类型的缓冲区，例如文件或内存。
输出输出
负责将数据输出到目标，例如文件、AWS S3 或其他 Fluentd。
Fluentd的配置非常方便，如下图所示
Fluentd的技术栈如下所示
FLuentd 及其插件都是由 Ruby 开发的，MessgaePack 提供了 JSON 序列化和异步并行通信 RPC 机制。
Cool.io 是一个基于libev的事件驱动框架。FLuentd 非常可扩展，客户可以自定义 （Ruby） 输入/缓冲区/输出。
Fluentd 在各个方面看起来都很像 Flume，除了它使用 Ruby 进行开发，占用空间会更小，但它也带来了跨平台的问题，不支持 Windows 平台。此外，使用JSON统一数据/日志格式是其另一个功能。与Flumed相比，配置相对简单。
3、日志存储
Logstash 是著名的开源数据堆栈 ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的 L。Logstash 是在 JRuby 中开发的，所有运行时都依赖于 JVM。
Logstash 的部署架构如下所示，当然这只是一个部署选项。
典型的 Logsash 配置如下，包括输入、过滤器输出设置。
在大多数情况下，ELK 同时用作堆栈。在数据系统使用 ElasticSearch 的所有情况下，logstash 都是首选。
4、楚夸
Apache Chukwa是Apache拥有的另一个开源数据采集
平台，远不如其他几个平台那么知名。Chukwa建立在Hadoop的HDFS和MapReduce（显然，它是用Java实现的）之上的，以提供可扩展性和可靠性。Chukwa还提供数据的呈现，分析和监控。奇怪的是，它的最后一次 github 更新发生在 7 年前。可以看出，该项目应该已经处于非活动状态。
楚夸的部署架构如下：
Chukwa的主要单元是：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等，看起来相当复杂。由于该项目不再活跃，我们将不再仔细研究。
5、抄写员
Scribe是由Facebook开发的数据（日志）采集
系统。已经很多年没有维护了，一样，就没有多说了。
6、斯普伦克货代
上述所有系统都是开源的。在商用大数据平台产品中，Splunk提供了完整的数据挖掘、数据存储、数据分析处理、数据呈现能力。
Splunk是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色：
Search Head负责数据的搜索和处理，在搜索过程中提供信息提取。
索引器负责数据存储和索引
转发器，负责采集
、清理、变形和将数据发送到索引器
Splunk内置了对Syslog，TCP / UDP，假脱机的支持，用户可以通过开发脚本输入和模块化输入来获取特定数据。Splunk提供的软件仓库中有许多成熟的数据采集
应用，如AWS、数据库（DBConnect）等，可以轻松从云端或数据库中获取数据，并进入Splunk的数据平台进行分析。
这里应该注意的是，Search Head 和 Indexer 都支持群集配置，即高可用性和可伸缩性，但 Splunk 尚不具备 Farwarder 群集的功能。这意味着，如果一台Farwarder的机器发生故障，数据采集
将被中断，并且正在运行的数据采集
任务将无法故障转移到其他Farwarder。
总结
我们简要讨论了几种流行的数据采集
平台，其中大多数提供高度可靠和可扩展的数据采集
。大多数平台抽象了介于两者之间的输入、输出和缓冲架构。通过分布式网络连接，大多数平台都能实现一定程度的可扩展性和高可靠性。
其中，Flume和Fluentd是另外两种二手产品。如果你使用ElasticSearch，Logstash可能是首选，因为ELK堆栈提供了很好的集成。由于该项目不活动，不建议使用Chukwa和Scribe。作为一个优秀的商业产品，Splunk
的数据采集
还有一定的局限性，相信Splunk很快就会开发出更好的数据采集
解决方案。
解决方案:数据采集方法、系统、电子设备和存储介质与流程
1.本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种数据采集方法、一种数据采集系统、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术：
2.随着企业网络环境中的服务器和终端设备的增加，给运维工作带来了更多挑战。每起重大事件的背后，必然有着更多起比较严重的故障，和很多个隐藏故障。
3.传统运维工作过分依赖技术人员，技能成熟度越高，采集
信息和分析越全面，对问题处理和反应速度就越快，反之会延长故障恢复时间。随着视联网的飞速发展，网内设备海量增加，随着规模的不断扩大，运维工作量也将呈几何级增长。
4.在出现异常情况时，运维人员不得不登录到每一台服务器和设备上去查看日志，占用大量人力和物力资源，数据采集的智能化和自动化程度偏低。
技术实现要素：
5.鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据采集方法、相应的一种数据采集系统、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
6.为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种数据采集方法，应用于服务器端，包括：
7.确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
8.获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
9.接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
10.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，在所述接收数据采集结果之前，所述方法还包括：
11.将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
12.所述接收数据采集结果包括：
13.接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
14.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，所述接收数据采集结果还包括：
15.根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
16.向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
17.接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
18.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述确定目
标业务中各个网络设备的设备类型包括：
19.获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
20.根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
21.本发明实施例还公开了一种数据采集方法，应用于网络设备，包括：
22.接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
23.根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据。
24.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据包括：
25.所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
26.根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
27.将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
28.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据还包括：
29.所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
30.所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
31.将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
32.本发明实施例还公开了一种数据采集系统，所述系统包括：服务器端和至少一个网络设备；
33.所述服务器端包括：
34.类型确定模块，用于确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
35.操作包生成模块，用于获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
36.结果接收模块，用于接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到；
37.所述网络设备包括：
38.操作包接收模块，用于接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
39.数据采集模块，用于根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
40.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述装置还包括：
41.操作包发送模块，用于在所述接收数据采集结果之前，将所述采集操作包发送给
所述各个网络设备；
42.所述结果接收模块包括：
43.第一结果接收子模块，用于接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
44.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述结果接收模块还包括：
45.信息确定子模块，用于在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
46.信息发送子模块，用于向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
47.第二结果接收子模块，用于接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
48.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述类型确定模块包括：
49.模式获取子模块，用于获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
50.类型确定子模块，用于根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
51.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述数据采集模块包括：
52.触发子模块，用于所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
53.结果获得子模块，用于根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
54.第一结果作为子模块，用于将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
55.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述数据采集模块还包括：
56.信息接收子模块，用于所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
57.采集执行子模块，用于所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
58.第二结果作为子模块，用于将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
59.本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：
60.一个或多个处理器；和
61.其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述装置执行如上所述任一项所述的数据采集方法。
62.本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其存储的计算机程序使得处理器执行如上所述任一项所述的数据采集方法。
63.本发明实施例包括以下优点：
64.本发明实施例确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述
网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
附图说明
65.图1是本发明的一种数据采集方法实施例的步骤流程图；
66.图2是数据采集系统的示意图；
67.图3是本发明的又一种数据采集方法实施例的步骤流程图；
68.图4是本发明的一种数据采集系统实施例的结构框图；
69.图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据采集的电子设备的结构框图。
具体实施方式
70.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
71.参照图1，示出了本发明的一种数据采集方法实施例的步骤流程图，应用于服务器端，该方法具体可以包括如下步骤：
72.步骤101，确定目标业务中各个网络设备的设备类型。
73.在本发明实施例中，服务器端是用来对业务中各个网络设备进行数据采集的服务端。在一些实施例中，除了数据采集之外，服务器端还可以对采集的数据进行分析，以便确定业务中出现的问题，或者网络设备出现的问题，进一步还可以给出问题的解决方案，例如，根据采集的数据，从数据库中查找匹配的问题及其解决方案。
74.在本发明实施例中，网络设备是连接到网络中的物理实体，例如，终端设备、服务器、交换机等，或者其他任意适用的网络设备，本发明实施例对此不做限制。业务是指由多个网络设备参与的活动，例如，视频会议、在线教学等，或者其他任意适用的业务，本发明实施例对此不做限制。本发明实施例提出针对目标业务进行数据采集的方法。
75.在本发明实施例中，网络设备的设备类型是指网络设备在目标业务中的类型，也就是说，一个网络设备在一个业务中的设备类型可以与在另一个业务中的设备类型不同。设备类型可以有多种，例如，以视频会议业务为例，终端设备的设备类型可以有主席、发言人、听众等，具体可以包括任意适用的设备类型，本发明实施例对此不做限制。网络设备的设备类型可以直接获取到，也可以根据多个终端设备的设备类型，确定服务端的设备类型，或者其他任意适用的实现方式，本发明实施例对此不做限制。
76.步骤102，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息。
77.在本发明实施例中，预先存储有各种设备类型对应的采集规则包，以便服务器端根据网络设备的设备类型，获取对应的采集规则包。采集规则包包括触发规则信息和采集指令信息。
78.其中，触发规则信息是指在出现何种情况时触发采集的规则信息。例如，网络设备的处理器占用达到预设值，或者日志数据出现预设错误代码，则触发采集。采集指令信息是
指指示网络设备进行采集的指令信息。例如，采集的日志数据的路径，采集日志数据中的哪些数据的指令。
79.在本发明实施例中，采集操作包是目标业务中的网络设备执行数据采集的操作包。采集操作包是由采集规则包形成的。具体实现时，每个网络设备分别有自身的设备类型对应的一个采集操作包，或者目标业务有一个采集操作包，该采集操作包中记录有各种设备类型和采集规则包及其对应关系。
80.例如，如图2所示的数据采集系统的示意图。规则库中存储不同设备类型进行采集的采集规则包。采集规则包中包括出现异常时对应的处理方案的逻辑规则、算法用到的正则表达式等。服务器端的分析模块对网络设备的设备类型和规则库中的信息进行匹配，得到不同设备类型的采集操作包，采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息。根据网络设备及其设备类型，从规则库中查找出目标业务中各种设备类型进行采集的采集规则包，从而生成采集操作包。
81.步骤103，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
82.在本发明实施例中，目标业务中的一个或多个网络设备根据采集操作包采集，得到数据采集结果，再上传到服务器端，服务器端接收数据采集结果。
83.依据本发明实施例，通过确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
84.在本发明的一种可选实施例中，网络设备包括第一网络设备，在接收数据采集结果之前，还可以包括：将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；相应的，接收数据采集结果包括：接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
85.具体实现时，若每个网络设备分别有自身的设备类型对应的一个采集操作包，则根据各个网络设备的设备类型，发送对应的采集包。若目标业务有一个采集操作包，该采集操作包中记录有各种设备类型和采集规则包及其对应关系，则将该采集操作包发送给各个网络设备。
86.第一网络设备可以是一个或多个。第一网络设备在触发采集后，采集数据，得到第一数据采集结果。将第一数据采集结果发送给服务器端。服务器端接收第一数据采集结果。
87.例如，各个网络设备实时对自身进行监测，检测是否出现符合设备类型对应的触发规则信息中的触发条件的情况。其中，触发规则信息可以包括多种触发条件。网络设备可以监测到符合设备类型对应的触发规则信息中的一种或多种触发条件的情况。将监测到符合触发条件的情况的网络设备，记为第一网络设备。如图2所示，终端设备或服务器端的诊测模块实时监测生成的日志，诊断和检测到符合触发规则信息中触发条件的情况。终端设备或其他网络设备上激活自采集模块，使用spell(streaming parsing of system event logs，系统事件日志的流式分析)算法根据采集执行信息，执行采集指令，采集符合采集规
则的日志数据。只采集匹配到的条目，上传最小有效信息到信息存储库。并发送本次符合的触发条件到调度模块。其中，spell算法是一种基于最长公共子序列的在线流处理日志解析方法，用于事件日志的结构化流式解析，实现了动态接受日志输入，实时处理输入，不断生成新的日志模板。此方法的优点是可以实现在线实时动态的解析日志，并且即使对于每条实时输入的日志，其检测效率也很高。
88.这样，当第一网络设备监测到符合触发条件，则执行自采集，实现了出现异常网络设备的实时自动采集，并只采集符合触发采集条件的有效数据。这样网络设备只需要上传匹配条目的数据，大大缩小了数据上传压力，避免每次检测到网络设备故障时需要采集
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日志数据，导致网络负担过大的问题。
89.在本发明的一种可选实施例中，网络设备还包括第二网络设备，在接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，接收数据采集结果还可以包括：根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息，向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息，接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
90.第二网络设备可以是一个设备或者是同一种类型的多个设备亦或是不同种类型的多个设备。第一网络设备将第一数据采集结果发送给服务器端后，服务器端可以根据第一数据采集结果，确定目标业务中需进行采集的一个或多个第二网络设备以及第一采集指令信息。第一采集指令信息是指示第二网络设备进行采集的指令信息。
91.根据第一数据采集结果，确定目标业务中需进行采集的一个或多个第二网络设备以及第一采集指令信息的实现方式可以包括多种。例如，解析第一数据采集结果，得到第一数据采集结果的数据中收录
一个或多个第二网络设备的设备标识，以及第一网络设备采集第一数据采集结果所使用的采集指令信息，根据第一数据采集结果的数据中收录
一个或多个第二网络设备的设备标识，确定一个或多个第二网络设备，将第一网络设备采集第一数据采集结果所使用的采集指令信息作为第一采集指令信息。又例如，预先存储数据采集结果和对应的需进行采集的网络设备，对应的采集指令信息，根据第一数据采集结果查找匹配的需进行采集的网络设备，对应的采集指令信息，作为第二网络设备和第一采集指令信息。具体可以包括任意适用的实现方式，本发明实施例对此不做限制。
92.向第二网络设备发送第一采集指令信息。当接收第一采集指令信息的为多个第二网络设备时，有可能多个第二网络设备的第一采集指令信息都相同，则将第一采集指令信息发送给各个第二网络设备，也有可能各个第二网络设备各自有对应的第一采集指令信息，则向各个第二网络设备发送对应的第一采集指令信息。第二网络设备根据第一采集指令信息，采集数据，得到第二数据采集结果，将第二数据采集结果发送给服务器端。服务器端接收第二数据采集结果。
93.例如，经验库中存储以前出现过的异常的日志数据和对应的处理方案，还可以存储专家经验推断出的会出现的日志数据和对应的处理方案。处理方案中包括需进行采集的网络设备，以及采集指令信息。如图2所示，服务器端上的分析模块接收到信息存储库中接收到的第一数据采集结果。对第一数据采集结果和经验库中的数据进行匹配，在目标业务所有涉及的网络设备中选择经验库中的第二网络设备。再使用dijkstra(迪杰斯特拉)最优路径算法计算分析本次涉及最少数目的网络设备，并匹配到相应的采集指令信息，生成第
二网络设备需要的采集指令信息。第二网络设备上激活自采集模块，使用spell算法执行采集指令，采集符合采集规则的日志数据。只采集匹配到的条目，上传最小有效信息到信息存储库。
94.这样，出现异常的第一网络设备采集数据后，确定其他需要采集的第二网络设备以及采集指令信息，让其他需要采集的网络设备自动采集，并只采集与第一数据采集结果相关的有效数据。只对与第一数据采集结果相关的网络设备进行采集，避免对所有设备都进行采集，采集范围更准确，而且第二网络设备也只需要上传匹配条目的数据，避免每次检测到网络设备故障时需要采集
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日志数据，导致网络负担过大的问题。
95.在本发明的一种可选实施例中，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，确定目标业务中各个网络设备的设备类型的一种具体实现方式中，可以包括：获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
96.业务可以分为多种业务场景模式。例如，以视频会议业务为例，会议模式包括大会模式、会商模式等，其中，会商模式指的是四方会议，最多支持四个发言人，其他参会方能同时听见发言人声音以及可以看到发言人画面，大会模式最多支持三个发言人，在默认分屏模式下其他参会方能听见主席和第一发言人的声音，同时可以看见第一发言人的画面。
97.终端设备是指用于用户信息的输入以及处理结果的输出等的网络设备。例如，视频会议中参数者使用的个人电脑，移动终端等为终端设备。除终端设备之外的网络设备可以是服务器、交换机等。终端标识包括终端号码、终端名称等，或者其他任意适用的标识，用于标识终端设备，本发明实施例对此不做限制。终端设备的设备类型，记为终端设备类型。
98.在某种业务场景模式下，需要用到的除终端设备外的网络设备通常是固定的，而终端设备则是与目标业务相关的。例如，每次参加视频会议的终端设备不同，但一种会议模式下，所用的服务器、交换机是固定的。
99.各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式是可以直接获取到的。另外还需要根据各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式，确定目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
100.例如，如图2所示，业务管理端是管理业务的服务器端。在业务管理端发起目标业务时，业务管理端的场景信息采集模块可以采集目标业务的相关信息，即各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式等。场景库中存储所有业务场景模式下除终端设备外的网络设备。服务器端的分析模块接收到目标业务的各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式。通过对业务场景模式和场景库中的数据的匹配，可以得到目标业务中的除终端设备之外的网络设备及其设备类型。根据终端设备及其终端设备类型，和其他网络设备及其设备类型，生成逻辑关系信息。逻辑关系信息包括目标业务中所有的网络设备及其设备类型。服务器端的调度模块根据逻辑关系信息，下发触发规则信息和采集指令信息到终端设备的采集模块1-n，以及其他网络设备的采集模块。终端设备或其他网络设备的采集模块接收并更新触发规则信息和采集指令信息。
101.参照图3，示出了本发明的又一种数据采集方法实施例的步骤流程图，应用于网络设备，该方法具体可以包括如下步骤：
102.步骤201，接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到。
103.在本发明实施例中，服务器端将采集操作包发送给各个网络设备。网络设备接收采集操作包。
104.步骤202，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
105.在本发明实施例中，各个网络设备各自根据采集操作包。在满足触发规则信息时，执行采集指令信息，采集数据，得到数据采集结果。网络设备将数据采集结果发送给服务器端。
106.在本发明的一种可选实施例中，网络设备包括第一网络设备，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据的一种具体实现方式中，包括：第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在第一网络设备满足触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；根据采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；将第一数据采集结果作为数据采集结果。具体实现方式可以参见前述实施例中的描述，此处不另赘述。
107.在本发明的一种可选实施例中，网络设备还包括第二网络设备，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据的一种具体实现方式中，还包括：第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的。第二网络设备根据第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果，将第二数据采集结果作为数据采集结果。具体实现方式可以参见前述实施例中的描述，此处不另赘述。
108.依据本发明实施例，通过接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
109.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
110.参照图4示出了本发明的一种数据采集系统实施例的结构框图，数据采集系统具体可以包括：
111.服务器端301和至少一个网络设备302；
112.所述服务器端301包括：
113.类型确定模块3011，用于确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
114.操作包生成模块3012，用于获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
115.结果接收模块3013，用于接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到；
116.所述网络设备302包括：
117.操作包接收模块3021，用于接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
118.数据采集模块3022，用于根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
119.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述装置还包括：
120.操作包发送模块，用于在所述接收数据采集结果之前，将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
121.所述结果接收模块包括：
122.第一结果接收子模块，用于接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
123.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述结果接收模块还包括：
124.信息确定子模块，用于在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
125.信息发送子模块，用于向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
126.第二结果接收子模块，用于接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
127.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述类型确定模块包括：
128.模式获取子模块，用于获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
129.类型确定子模块，用于根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
130.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述数据采集模块包括：
131.触发子模块，用于所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
132.结果获得子模块，用于根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
133.第一结果作为子模块，用于将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
134.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述数据采集模块还包括：
135.信息接收子模块，用于所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
136.采集执行子模块，用于所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集
数据操作，获得第二数据采集结果；
137.第二结果作为子模块，用于将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
138.依据本发明实施例，通过确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
139.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
140.图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据采集的电子设备600的结构框图。例如，电子设备600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
141.参照图5，电子设备600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(i/o)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。
142.处理组件602通常控制电子设备600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器420来执行指令，以完成上述的停炉控制方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理部件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。
143.存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在设备600的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
144.电力组件604为电子设备600的各种组件提供电力。电力组件604可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备600生成、管理和分配电力相关联的组件。
145.多媒体组件608包括在所述电子设备600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
146.音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克
风(mic)，当电子设备600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
.i/o接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
148.传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为电子设备600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到设备600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测电子设备600或电子设备600一个组件的位置改变，用户与电子设备600接触的存在或不存在，电子设备600方位或加速/减速和电子设备600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
149.通信组件616被配置为便于电子设备600和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备600可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件614经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件614还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
150.在示例性实施例中，电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述停炉控制方法。
151.在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由电子设备600的处理器420执行以完成上述停炉控制方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
152.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种数据采集方法，应用于服务器端，所述方法包括：
153.确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
154.获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
155.接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
156.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，在所述接收数据采集结果之前，所述方法还包括：
157.将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
158.所述接收数据采集结果包括：
159.接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
160.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，所述接收数据采集结果还包括：
161.根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
162.向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
163.接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
164.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述确定目标业务中各个网络设备的设备类型包括：
165.获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
166.根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
167.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种数据采集方法，应用于网络设备，所述方法包括：
168.接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
169.根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据。
170.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据包括：
171.所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
172.根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
173.将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
174.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据还包括：
175.所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
176.所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
177.将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
178.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
179.本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中收录
有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
180.本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序
产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
181.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
182.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
183.尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
184.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“收录
”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的收录
，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
185.以上对本发明所提供的一种数据采集方法和一种数据采集装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。 查看全部
解决方案:技术选型！六个大数据采集工具架构对比
大数据平台和数据采集
任何完整的大数据平台通常包括以下过程：
数据呈现（可视化、报告和监控）。
其中，数据采集
是
所有数据系统都不可或缺，随着大数据越来越受到重视，数据采集
的挑战变得尤为突出。其中包括：
今天，我们来看看目前可用的六种数据采集产品，重点关注它们如何实现高度可靠、高性能和可扩展。
1、阿帕奇水槽
Flume是Apache的开源，高度可靠，高度可扩展，易于管理的客户规模的数据采集系统。
Flume是使用JRuby构建的，因此它依赖于Java运行时环境。
Flume最初由Cloudera工程师设计，用于组合日志数据，并已发展到处理流数据事件。
Flume 被设计为分布式管道架构，可以将其视为数据源和目标之间的代理网络，支持数据路由。
每个代理由源、通道和接收器组成。
源
源负责接收输入数据并将其写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中，假脱机支持监视目录或文件，并解析其中新生成的事件。
渠道
通道存储，缓存从源到接收器的中间数据。可以使用不同的配置来做通道，例如内存，文件，JDBC等。内存使用性能很高，但不是持久性的，并且可能会丢失数据。使用文件更可靠，但不如内存好。
沉
接收器负责从管道读取数据，并将其发送到下一个代理或最终目标。Sink支持的不同类型的目的地包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或其他FlumeAgent。
Flume在源端和汇端都使用事务机制，以确保数据传输中不会丢失任何数据。
源上的数据可以复制到不同的通道。每个通道还可以连接不同数量的接收器。通过这种方式，连接具有不同配置的代理可以形成复杂的数据采集
网络。通过代理的配置，可以形成路由复杂的数据传输网络。
配置代理
上图所示的结构，Flume支持设置接收器的故障转移和负载均衡，从而确保即使代理发生故障，整个系统仍然可以正常采集
数据。
在Flume中传输的内容被定义为事件，它由标头（收录
元数据，元数据）和有效负载组成。
Flume提供了可以支持自定义开发的SDK：
水槽
客户负责在事件源头向Flume的代理发送事件。客户端通常与生成数据源的应用程序位于同一进程空间中。常见的Flume客户端是Avro，log4J，syslog和HTTP Post。此外，ExecSource支持将本地进程的输出指定为Flume的输入。当然，很有可能上述客户端都不能满足需求，用户可以自定义客户端与现有的 FLume 源进行通信，或者自定义新源类型的实现。
同时，用户可以使用Flume的SDK自定义Source和Sink。似乎不支持自定义频道。
2、流利
Fluentd是另一个开源数据采集
框架。Fluentd 是使用 C/Ruby 开发的，使用 JSON 文件来统一日志数据。其可插拔架构支持各种不同类型和格式的数据源和数据输出。最后，它还提供了高可靠性和良好的可扩展性。Treasure Data， Inc. 为本产品提供支持和维护。
Fluentd的部署与Flume非常相似：
Fluentd的架构与Flume相同：
Fluentd的输入/缓冲/输出与Flume的源/通道/接收器非常相似。
输入
输入负责接收数据或主动抓取数据。支持系统日志、http、文件尾部等。
缓冲区缓冲区
负责数据采集的性能和可靠性，还可以配置不同类型的缓冲区，例如文件或内存。
输出输出
负责将数据输出到目标，例如文件、AWS S3 或其他 Fluentd。
Fluentd的配置非常方便，如下图所示
Fluentd的技术栈如下所示
FLuentd 及其插件都是由 Ruby 开发的，MessgaePack 提供了 JSON 序列化和异步并行通信 RPC 机制。
Cool.io 是一个基于libev的事件驱动框架。FLuentd 非常可扩展，客户可以自定义 （Ruby） 输入/缓冲区/输出。
Fluentd 在各个方面看起来都很像 Flume，除了它使用 Ruby 进行开发，占用空间会更小，但它也带来了跨平台的问题，不支持 Windows 平台。此外，使用JSON统一数据/日志格式是其另一个功能。与Flumed相比，配置相对简单。
3、日志存储
Logstash 是著名的开源数据堆栈 ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的 L。Logstash 是在 JRuby 中开发的，所有运行时都依赖于 JVM。
Logstash 的部署架构如下所示，当然这只是一个部署选项。
典型的 Logsash 配置如下，包括输入、过滤器输出设置。
在大多数情况下，ELK 同时用作堆栈。在数据系统使用 ElasticSearch 的所有情况下，logstash 都是首选。
4、楚夸
Apache Chukwa是Apache拥有的另一个开源数据采集
平台，远不如其他几个平台那么知名。Chukwa建立在Hadoop的HDFS和MapReduce（显然，它是用Java实现的）之上的，以提供可扩展性和可靠性。Chukwa还提供数据的呈现，分析和监控。奇怪的是，它的最后一次 github 更新发生在 7 年前。可以看出，该项目应该已经处于非活动状态。
楚夸的部署架构如下：
Chukwa的主要单元是：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等，看起来相当复杂。由于该项目不再活跃，我们将不再仔细研究。
5、抄写员
Scribe是由Facebook开发的数据（日志）采集
系统。已经很多年没有维护了，一样，就没有多说了。
6、斯普伦克货代
上述所有系统都是开源的。在商用大数据平台产品中，Splunk提供了完整的数据挖掘、数据存储、数据分析处理、数据呈现能力。
Splunk是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色：
Search Head负责数据的搜索和处理，在搜索过程中提供信息提取。
索引器负责数据存储和索引
转发器，负责采集
、清理、变形和将数据发送到索引器
Splunk内置了对Syslog，TCP / UDP，假脱机的支持，用户可以通过开发脚本输入和模块化输入来获取特定数据。Splunk提供的软件仓库中有许多成熟的数据采集
应用，如AWS、数据库（DBConnect）等，可以轻松从云端或数据库中获取数据，并进入Splunk的数据平台进行分析。
这里应该注意的是，Search Head 和 Indexer 都支持群集配置，即高可用性和可伸缩性，但 Splunk 尚不具备 Farwarder 群集的功能。这意味着，如果一台Farwarder的机器发生故障，数据采集
将被中断，并且正在运行的数据采集
任务将无法故障转移到其他Farwarder。
总结
我们简要讨论了几种流行的数据采集
平台，其中大多数提供高度可靠和可扩展的数据采集
。大多数平台抽象了介于两者之间的输入、输出和缓冲架构。通过分布式网络连接，大多数平台都能实现一定程度的可扩展性和高可靠性。
其中，Flume和Fluentd是另外两种二手产品。如果你使用ElasticSearch，Logstash可能是首选，因为ELK堆栈提供了很好的集成。由于该项目不活动，不建议使用Chukwa和Scribe。作为一个优秀的商业产品，Splunk
的数据采集
还有一定的局限性，相信Splunk很快就会开发出更好的数据采集
解决方案。
解决方案:数据采集方法、系统、电子设备和存储介质与流程
1.本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种数据采集方法、一种数据采集系统、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术：
2.随着企业网络环境中的服务器和终端设备的增加，给运维工作带来了更多挑战。每起重大事件的背后，必然有着更多起比较严重的故障，和很多个隐藏故障。
3.传统运维工作过分依赖技术人员，技能成熟度越高，采集
信息和分析越全面，对问题处理和反应速度就越快，反之会延长故障恢复时间。随着视联网的飞速发展，网内设备海量增加，随着规模的不断扩大，运维工作量也将呈几何级增长。
4.在出现异常情况时，运维人员不得不登录到每一台服务器和设备上去查看日志，占用大量人力和物力资源，数据采集的智能化和自动化程度偏低。
技术实现要素：
5.鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据采集方法、相应的一种数据采集系统、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
6.为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种数据采集方法，应用于服务器端，包括：
7.确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
8.获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
9.接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
10.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，在所述接收数据采集结果之前，所述方法还包括：
11.将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
12.所述接收数据采集结果包括：
13.接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
14.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，所述接收数据采集结果还包括：
15.根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
16.向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
17.接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
18.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述确定目
标业务中各个网络设备的设备类型包括：
19.获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
20.根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
21.本发明实施例还公开了一种数据采集方法，应用于网络设备，包括：
22.接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
23.根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据。
24.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据包括：
25.所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
26.根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
27.将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
28.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据还包括：
29.所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
30.所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
31.将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
32.本发明实施例还公开了一种数据采集系统，所述系统包括：服务器端和至少一个网络设备；
33.所述服务器端包括：
34.类型确定模块，用于确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
35.操作包生成模块，用于获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
36.结果接收模块，用于接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到；
37.所述网络设备包括：
38.操作包接收模块，用于接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
39.数据采集模块，用于根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
40.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述装置还包括：
41.操作包发送模块，用于在所述接收数据采集结果之前，将所述采集操作包发送给
所述各个网络设备；
42.所述结果接收模块包括：
43.第一结果接收子模块，用于接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
44.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述结果接收模块还包括：
45.信息确定子模块，用于在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
46.信息发送子模块，用于向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
47.第二结果接收子模块，用于接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
48.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述类型确定模块包括：
49.模式获取子模块，用于获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
50.类型确定子模块，用于根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
51.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述数据采集模块包括：
52.触发子模块，用于所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
53.结果获得子模块，用于根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
54.第一结果作为子模块，用于将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
55.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述数据采集模块还包括：
56.信息接收子模块，用于所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
57.采集执行子模块，用于所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
58.第二结果作为子模块，用于将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
59.本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：
60.一个或多个处理器；和
61.其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述装置执行如上所述任一项所述的数据采集方法。
62.本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其存储的计算机程序使得处理器执行如上所述任一项所述的数据采集方法。
63.本发明实施例包括以下优点：
64.本发明实施例确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述
网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
附图说明
65.图1是本发明的一种数据采集方法实施例的步骤流程图；
66.图2是数据采集系统的示意图；
67.图3是本发明的又一种数据采集方法实施例的步骤流程图；
68.图4是本发明的一种数据采集系统实施例的结构框图；
69.图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据采集的电子设备的结构框图。
具体实施方式
70.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
71.参照图1，示出了本发明的一种数据采集方法实施例的步骤流程图，应用于服务器端，该方法具体可以包括如下步骤：
72.步骤101，确定目标业务中各个网络设备的设备类型。
73.在本发明实施例中，服务器端是用来对业务中各个网络设备进行数据采集的服务端。在一些实施例中，除了数据采集之外，服务器端还可以对采集的数据进行分析，以便确定业务中出现的问题，或者网络设备出现的问题，进一步还可以给出问题的解决方案，例如，根据采集的数据，从数据库中查找匹配的问题及其解决方案。
74.在本发明实施例中，网络设备是连接到网络中的物理实体，例如，终端设备、服务器、交换机等，或者其他任意适用的网络设备，本发明实施例对此不做限制。业务是指由多个网络设备参与的活动，例如，视频会议、在线教学等，或者其他任意适用的业务，本发明实施例对此不做限制。本发明实施例提出针对目标业务进行数据采集的方法。
75.在本发明实施例中，网络设备的设备类型是指网络设备在目标业务中的类型，也就是说，一个网络设备在一个业务中的设备类型可以与在另一个业务中的设备类型不同。设备类型可以有多种，例如，以视频会议业务为例，终端设备的设备类型可以有主席、发言人、听众等，具体可以包括任意适用的设备类型，本发明实施例对此不做限制。网络设备的设备类型可以直接获取到，也可以根据多个终端设备的设备类型，确定服务端的设备类型，或者其他任意适用的实现方式，本发明实施例对此不做限制。
76.步骤102，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息。
77.在本发明实施例中，预先存储有各种设备类型对应的采集规则包，以便服务器端根据网络设备的设备类型，获取对应的采集规则包。采集规则包包括触发规则信息和采集指令信息。
78.其中，触发规则信息是指在出现何种情况时触发采集的规则信息。例如，网络设备的处理器占用达到预设值，或者日志数据出现预设错误代码，则触发采集。采集指令信息是
指指示网络设备进行采集的指令信息。例如，采集的日志数据的路径，采集日志数据中的哪些数据的指令。
79.在本发明实施例中，采集操作包是目标业务中的网络设备执行数据采集的操作包。采集操作包是由采集规则包形成的。具体实现时，每个网络设备分别有自身的设备类型对应的一个采集操作包，或者目标业务有一个采集操作包，该采集操作包中记录有各种设备类型和采集规则包及其对应关系。
80.例如，如图2所示的数据采集系统的示意图。规则库中存储不同设备类型进行采集的采集规则包。采集规则包中包括出现异常时对应的处理方案的逻辑规则、算法用到的正则表达式等。服务器端的分析模块对网络设备的设备类型和规则库中的信息进行匹配，得到不同设备类型的采集操作包，采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息。根据网络设备及其设备类型，从规则库中查找出目标业务中各种设备类型进行采集的采集规则包，从而生成采集操作包。
81.步骤103，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
82.在本发明实施例中，目标业务中的一个或多个网络设备根据采集操作包采集，得到数据采集结果，再上传到服务器端，服务器端接收数据采集结果。
83.依据本发明实施例，通过确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
84.在本发明的一种可选实施例中，网络设备包括第一网络设备，在接收数据采集结果之前，还可以包括：将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；相应的，接收数据采集结果包括：接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
85.具体实现时，若每个网络设备分别有自身的设备类型对应的一个采集操作包，则根据各个网络设备的设备类型，发送对应的采集包。若目标业务有一个采集操作包，该采集操作包中记录有各种设备类型和采集规则包及其对应关系，则将该采集操作包发送给各个网络设备。
86.第一网络设备可以是一个或多个。第一网络设备在触发采集后，采集数据，得到第一数据采集结果。将第一数据采集结果发送给服务器端。服务器端接收第一数据采集结果。
87.例如，各个网络设备实时对自身进行监测，检测是否出现符合设备类型对应的触发规则信息中的触发条件的情况。其中，触发规则信息可以包括多种触发条件。网络设备可以监测到符合设备类型对应的触发规则信息中的一种或多种触发条件的情况。将监测到符合触发条件的情况的网络设备，记为第一网络设备。如图2所示，终端设备或服务器端的诊测模块实时监测生成的日志，诊断和检测到符合触发规则信息中触发条件的情况。终端设备或其他网络设备上激活自采集模块，使用spell(streaming parsing of system event logs，系统事件日志的流式分析)算法根据采集执行信息，执行采集指令，采集符合采集规
则的日志数据。只采集匹配到的条目，上传最小有效信息到信息存储库。并发送本次符合的触发条件到调度模块。其中，spell算法是一种基于最长公共子序列的在线流处理日志解析方法，用于事件日志的结构化流式解析，实现了动态接受日志输入，实时处理输入，不断生成新的日志模板。此方法的优点是可以实现在线实时动态的解析日志，并且即使对于每条实时输入的日志，其检测效率也很高。
88.这样，当第一网络设备监测到符合触发条件，则执行自采集，实现了出现异常网络设备的实时自动采集，并只采集符合触发采集条件的有效数据。这样网络设备只需要上传匹配条目的数据，大大缩小了数据上传压力，避免每次检测到网络设备故障时需要采集
庞大的原创
日志数据，导致网络负担过大的问题。
89.在本发明的一种可选实施例中，网络设备还包括第二网络设备，在接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，接收数据采集结果还可以包括：根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息，向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息，接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
90.第二网络设备可以是一个设备或者是同一种类型的多个设备亦或是不同种类型的多个设备。第一网络设备将第一数据采集结果发送给服务器端后，服务器端可以根据第一数据采集结果，确定目标业务中需进行采集的一个或多个第二网络设备以及第一采集指令信息。第一采集指令信息是指示第二网络设备进行采集的指令信息。
91.根据第一数据采集结果，确定目标业务中需进行采集的一个或多个第二网络设备以及第一采集指令信息的实现方式可以包括多种。例如，解析第一数据采集结果，得到第一数据采集结果的数据中收录
一个或多个第二网络设备的设备标识，以及第一网络设备采集第一数据采集结果所使用的采集指令信息，根据第一数据采集结果的数据中收录
一个或多个第二网络设备的设备标识，确定一个或多个第二网络设备，将第一网络设备采集第一数据采集结果所使用的采集指令信息作为第一采集指令信息。又例如，预先存储数据采集结果和对应的需进行采集的网络设备，对应的采集指令信息，根据第一数据采集结果查找匹配的需进行采集的网络设备，对应的采集指令信息，作为第二网络设备和第一采集指令信息。具体可以包括任意适用的实现方式，本发明实施例对此不做限制。
92.向第二网络设备发送第一采集指令信息。当接收第一采集指令信息的为多个第二网络设备时，有可能多个第二网络设备的第一采集指令信息都相同，则将第一采集指令信息发送给各个第二网络设备，也有可能各个第二网络设备各自有对应的第一采集指令信息，则向各个第二网络设备发送对应的第一采集指令信息。第二网络设备根据第一采集指令信息，采集数据，得到第二数据采集结果，将第二数据采集结果发送给服务器端。服务器端接收第二数据采集结果。
93.例如，经验库中存储以前出现过的异常的日志数据和对应的处理方案，还可以存储专家经验推断出的会出现的日志数据和对应的处理方案。处理方案中包括需进行采集的网络设备，以及采集指令信息。如图2所示，服务器端上的分析模块接收到信息存储库中接收到的第一数据采集结果。对第一数据采集结果和经验库中的数据进行匹配，在目标业务所有涉及的网络设备中选择经验库中的第二网络设备。再使用dijkstra(迪杰斯特拉)最优路径算法计算分析本次涉及最少数目的网络设备，并匹配到相应的采集指令信息，生成第
二网络设备需要的采集指令信息。第二网络设备上激活自采集模块，使用spell算法执行采集指令，采集符合采集规则的日志数据。只采集匹配到的条目，上传最小有效信息到信息存储库。
94.这样，出现异常的第一网络设备采集数据后，确定其他需要采集的第二网络设备以及采集指令信息，让其他需要采集的网络设备自动采集，并只采集与第一数据采集结果相关的有效数据。只对与第一数据采集结果相关的网络设备进行采集，避免对所有设备都进行采集，采集范围更准确，而且第二网络设备也只需要上传匹配条目的数据，避免每次检测到网络设备故障时需要采集
所有网络设备的原创
日志数据，导致网络负担过大的问题。
95.在本发明的一种可选实施例中，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，确定目标业务中各个网络设备的设备类型的一种具体实现方式中，可以包括：获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
96.业务可以分为多种业务场景模式。例如，以视频会议业务为例，会议模式包括大会模式、会商模式等，其中，会商模式指的是四方会议，最多支持四个发言人，其他参会方能同时听见发言人声音以及可以看到发言人画面，大会模式最多支持三个发言人，在默认分屏模式下其他参会方能听见主席和第一发言人的声音，同时可以看见第一发言人的画面。
97.终端设备是指用于用户信息的输入以及处理结果的输出等的网络设备。例如，视频会议中参数者使用的个人电脑，移动终端等为终端设备。除终端设备之外的网络设备可以是服务器、交换机等。终端标识包括终端号码、终端名称等，或者其他任意适用的标识，用于标识终端设备，本发明实施例对此不做限制。终端设备的设备类型，记为终端设备类型。
98.在某种业务场景模式下，需要用到的除终端设备外的网络设备通常是固定的，而终端设备则是与目标业务相关的。例如，每次参加视频会议的终端设备不同，但一种会议模式下，所用的服务器、交换机是固定的。
99.各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式是可以直接获取到的。另外还需要根据各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式，确定目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
100.例如，如图2所示，业务管理端是管理业务的服务器端。在业务管理端发起目标业务时，业务管理端的场景信息采集模块可以采集目标业务的相关信息，即各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式等。场景库中存储所有业务场景模式下除终端设备外的网络设备。服务器端的分析模块接收到目标业务的各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式。通过对业务场景模式和场景库中的数据的匹配，可以得到目标业务中的除终端设备之外的网络设备及其设备类型。根据终端设备及其终端设备类型，和其他网络设备及其设备类型，生成逻辑关系信息。逻辑关系信息包括目标业务中所有的网络设备及其设备类型。服务器端的调度模块根据逻辑关系信息，下发触发规则信息和采集指令信息到终端设备的采集模块1-n，以及其他网络设备的采集模块。终端设备或其他网络设备的采集模块接收并更新触发规则信息和采集指令信息。
101.参照图3，示出了本发明的又一种数据采集方法实施例的步骤流程图，应用于网络设备，该方法具体可以包括如下步骤：
102.步骤201，接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到。
103.在本发明实施例中，服务器端将采集操作包发送给各个网络设备。网络设备接收采集操作包。
104.步骤202，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
105.在本发明实施例中，各个网络设备各自根据采集操作包。在满足触发规则信息时，执行采集指令信息，采集数据，得到数据采集结果。网络设备将数据采集结果发送给服务器端。
106.在本发明的一种可选实施例中，网络设备包括第一网络设备，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据的一种具体实现方式中，包括：第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在第一网络设备满足触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；根据采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；将第一数据采集结果作为数据采集结果。具体实现方式可以参见前述实施例中的描述，此处不另赘述。
107.在本发明的一种可选实施例中，网络设备还包括第二网络设备，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据的一种具体实现方式中，还包括：第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的。第二网络设备根据第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果，将第二数据采集结果作为数据采集结果。具体实现方式可以参见前述实施例中的描述，此处不另赘述。
108.依据本发明实施例，通过接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
109.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
110.参照图4示出了本发明的一种数据采集系统实施例的结构框图，数据采集系统具体可以包括：
111.服务器端301和至少一个网络设备302；
112.所述服务器端301包括：
113.类型确定模块3011，用于确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
114.操作包生成模块3012，用于获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
115.结果接收模块3013，用于接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到；
116.所述网络设备302包括：
117.操作包接收模块3021，用于接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
118.数据采集模块3022，用于根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
119.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述装置还包括：
120.操作包发送模块，用于在所述接收数据采集结果之前，将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
121.所述结果接收模块包括：
122.第一结果接收子模块，用于接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
123.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述结果接收模块还包括：
124.信息确定子模块，用于在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
125.信息发送子模块，用于向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
126.第二结果接收子模块，用于接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
127.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述类型确定模块包括：
128.模式获取子模块，用于获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
129.类型确定子模块，用于根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
130.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述数据采集模块包括：
131.触发子模块，用于所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
132.结果获得子模块，用于根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
133.第一结果作为子模块，用于将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
134.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述数据采集模块还包括：
135.信息接收子模块，用于所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
136.采集执行子模块，用于所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集
数据操作，获得第二数据采集结果；
137.第二结果作为子模块，用于将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
138.依据本发明实施例，通过确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
139.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
140.图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据采集的电子设备600的结构框图。例如，电子设备600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
141.参照图5，电子设备600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(i/o)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。
142.处理组件602通常控制电子设备600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器420来执行指令，以完成上述的停炉控制方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理部件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。
143.存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在设备600的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
144.电力组件604为电子设备600的各种组件提供电力。电力组件604可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备600生成、管理和分配电力相关联的组件。
145.多媒体组件608包括在所述电子设备600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
146.音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克
风(mic)，当电子设备600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
.i/o接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
148.传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为电子设备600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到设备600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测电子设备600或电子设备600一个组件的位置改变，用户与电子设备600接触的存在或不存在，电子设备600方位或加速/减速和电子设备600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
149.通信组件616被配置为便于电子设备600和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备600可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件614经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件614还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
150.在示例性实施例中，电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述停炉控制方法。
151.在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由电子设备600的处理器420执行以完成上述停炉控制方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
152.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种数据采集方法，应用于服务器端，所述方法包括：
153.确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
154.获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
155.接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
156.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，在所述接收数据采集结果之前，所述方法还包括：
157.将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
158.所述接收数据采集结果包括：
159.接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
160.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，所述接收数据采集结果还包括：
161.根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
162.向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
163.接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
164.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述确定目标业务中各个网络设备的设备类型包括：
165.获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
166.根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
167.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种数据采集方法，应用于网络设备，所述方法包括：
168.接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
169.根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据。
170.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据包括：
171.所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
172.根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
173.将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
174.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据还包括：
175.所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
176.所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
177.将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
178.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
179.本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中收录
有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
180.本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序
产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
181.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
182.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
183.尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
184.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“收录
”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的收录
，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
185.以上对本发明所提供的一种数据采集方法和一种数据采集装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
解决方案:视频采集工具 youtube-dl 接口介绍
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 149 次浏览 • 2022-11-19 20:15
解决方案:视频采集工具 youtube-dl 接口介绍
youtube-dl 界面介绍 0x00. youtube-dl
YouTube-dl 是一个用于从命令行下载视频的工具，它不仅支持从 YouTube 网站下载视频，还支持数百个不同的视频网站。用户可以在官方网站上下载Windows（exe）和Linux（tar.gz）的版本，然后解压它们并使用相应的命令。对于一些需要使用youtube-dl进行开发并调用其接口来提供其他功能的用户，可以在Github上找到源代码并进行二次开发，也可以直接调用其python接口。关于如何直接在命令行上使用打包好的youtube-dl工具的文档很多，本文主要是讲解youtube-dl提供的一些接口参数和功能，如果有错误或者不精确的地方欢迎批评和纠正。
0x01. 使用说明
Linux/Mac用户可以直接使用pip安装最新版本的youtube-dl：
sudo pip install youtube-dl
sudo -H pip install --upgrade youtube-dl
复制
或（自制
）。
brew install youtube-dl
复制
注意：youtube-dl 的库版本更新很快，请务必将 youtube-dl 升级到最新版本，因为它的解析器很可能会随着版本更新而变化，导致解析结果不正确或程序崩溃（上报错误时可以尝试更新是否可以解决）。
0x02. 蟒蛇接口
下载 youtube-dl 源码后，可以看到 /docs/module_guide.rst 是一个简单的接口介绍文档，但最简单的三四个 API 指令，本文会在使用过程中添加作者使用的接口和参数。
在下载之前，youtube-dl 需要初始化一个可以视为下载器的类，并且可以在初始化时指定稍后使用的解析器、解析格式、是否使用代理等。仅显示使用 YoutubeDL（） 进行初始化，但此函数也可以具有字典形式的输入参数，如第 2 行所示。
>>> from youtube_dl import YoutubeDL
>>> opts = { 'outtmpl': u'%(id)s.%(ext)s' , 'ignoreerrors': True, 'proxy' : PROXY_URL}
>>> ydl = YoutubeDL(opts)
>>> ydl.add_default_info_extractors()
复制
此参数决定了下载者在后续下载过程中会遵循的某些规则，源代码中的 /youtube-dl/YoutubeDL.py 文件中有详细的注释，这里只列出了几个常用参数供参考。
参数名称
参数类型
参数含义
奥特姆普尔
字符串
下载的视频文件的文件名格式
忽略错误
布尔
是否在下载过程中忽略错误（否则，程序在遇到错误时停止）。
用户名
字符串
用户
名称（如果当前网站需要登录）。
密码
字符串
密码（与用户名相同）。
无检查证书
布尔
是否验证 SSL 证书（对某些网站有用）。
代理
字符串
指定代理
extract_flat
字符串
如果指定了“in_playlist”，则仅下载播放列表，而不尝试解析视频
事实上，
这部分的第四行代码，add_default_info_extractors函数指的是添加默认的提取器，但实际上这个提取器用户是可以自定义的，但是笔者暂时没有用过这个功能，所以这里就不详细讨论了，但是对于一些 youtube-dl 本身不支持的网站， 根据其框架编写新的提取器应该能够适应大多数视频网站的需求。
提取视频信息
并下载视频 初始化后，提取信息的接口调用相对简单。从之前创建的下载器对象中，调用 extract_info（） 函数。该函数有两个参数，第一个是 URL，如果是视频 URL，则会直接解析视频信息，如果是播放列表类型的 URL，则首先解析播放列表，然后解析播放列表中的每个视频（此过程是不间断的，一旦中断就会从头开始）。第二个参数是布尔值，True 表示同时解析视频详细信息和下载视频，False 不下载视频，只下载视频信息。这个函数的返回值是一个字典类型的数据，里面收录
了视频相关的信息，比如清晰度、上传者、上传时间等，了解每个参数的含义，可以看到。
>>> info = ydl.extract_info('http://www.youtube.com/watch%3 ... 27%3B, download=False)
[youtube] Setting language
[youtube] BaW_jenozKc: Downloading webpage
<p>
[youtube] BaW_jenozKc: Downloading video info webpage
[youtube] BaW_jenozKc: Extracting video information
>>> info['title']
'youtube-dl test video "\'/\\ä↭'
>>> info['height'], info['width']
(720, 1280)</p>
复制
提取播放列表信息 官方文档中给出的提取播放列表的方法如下，只是将extract_info的第二个参数改为 False，但笔者发现这种方法在实际开发过程中有很大的弊端。整个extract_info函数执行过程不允许中断，youtube-dl本身没有实现断点恢复功能，导致一旦播放列表过长，视频过大，程序很可能因为网络波动而浪费之前的工作。
>>> playlist = ydl.extract_info('http://www.ted.com/playlists/1 ... 27%3B, download=False)
[TED] open_source_open_world: Downloading playlist webpage ...
>>> for video in playlist['entries']:
... print('Video #%d: %s' % (video['playlist_index'], video['title']))
Video #1: How Arduino is open-sourcing imagination
Video #2: The year open data went worldwide
Video #3: Massive-scale online collaboration
复制
因此，另一种解决方案是先提取播放列表中的所有视频URL（只提取URL而不下载视频会很快），然后逐个下载视频，并与数据库配合记录下载进度，这样可以最大程度地避免网络波动带来的风险。密钥代码如下。
>>> playlist_ydl_opts = {'extract_flat':'in_playlist', 'ignoreerrors': True, 'nocheckcertificate':True}
>>> playlist_ydl = YoutubeDL(playlist_ydl_opts)
>>> playlist_ydl.add_default_info_extractors()
>>> playlist = playlist_ydl.extract_info(playlist_path, download = False)
>>> if playlist.has_key('entries') and playlist['entries'] != None:
>>> ......
复制
0x03. 开发注意事项
解决方案:分析nginx日志并屏蔽采集者ip（nginx屏蔽ip配置实例）
采集
与防止采集
是一个经久不衰的话题。每个人一方面都想得到别人的东西，另一方面又不希望自己的东西被别人抢走。
本文介绍如何使用它来防止采集，当然也可以通过iptables来实现。
1.找到要屏蔽的ip
复制代码代码如下：
awk '{print $1}' nginx.access.log |排序 |uniq -c|排序 -n
nginx.access.log 是一个日志文件，
你会得到如下结果，前面是ip的访问次数，后面是ip。显然，我们需要屏蔽访问量最多的ip和不是蜘蛛的ip。在此示例中，我们阻止 165.91.122.67
复制代码代码如下：
...
13610 202.112.113.192
95772 180.169.22.135
337418 219.220.141.2
558378 165.91.122.67
2、在nginx安装目录下，新建一个block ip文件，命名为blockip.conf。添加block ip后，只需要编辑这个文件即可。添加以下内容
复制代码代码如下：
拒绝 165.91.122.67；
保存。
3、在nginx配置文件nginx.conf中加入如下配置，可以放在http、server、location、limit_except语句块中。注意相对路径。在此示例中，nginx.conf 和 blocksip.conf 位于同一目录中。
复制代码代码如下：
包括 blockip.conf；
4、重启nginx服务：/usr/local/nginx/nginx -s reload 生效。
高级用法：
屏蔽ip的配置文件可以屏蔽单个ip或ip段，也可以只允许某个ip或某个ip段访问。
复制代码代码如下：
#屏蔽单个ip访问
拒绝IP；
# 允许单ip访问
允许IP；
# 阻止所有ip访问
全部拒绝；
#允许所有ip访问
允许全部;
#屏蔽整个网段，即从123.0.0.1到123.255.255.254访问的命令
拒绝 123.0.0.0/8
#屏蔽IP段就是从123.45.0.1访问到123.45.255.254的命令
拒绝 124.45.0.0/16
#屏蔽IP段就是从123.45.6.1访问到123.45.6.254的命令
拒绝 123.45.6.0/24
如果要实现这样一个应用，除了少数IP，其他的都被拒绝，
这需要你像这样写 blockip.conf
复制代码代码如下：
允许 1.1.1.1；
允许 1.1.1.2；
全部拒绝；
单个网站封IP的方法，放入include blocksip.conf；在对应于 URL 的 server{} 语句块中，
所有网站封IP的方法，放入include blocksip.conf；进入 http {} 语句块。 查看全部
youtube-dl 界面介绍 0x00. youtube-dl
YouTube-dl 是一个用于从命令行下载视频的工具，它不仅支持从 YouTube 网站下载视频，还支持数百个不同的视频网站。用户可以在官方网站上下载Windows（exe）和Linux（tar.gz）的版本，然后解压它们并使用相应的命令。对于一些需要使用youtube-dl进行开发并调用其接口来提供其他功能的用户，可以在Github上找到源代码并进行二次开发，也可以直接调用其python接口。关于如何直接在命令行上使用打包好的youtube-dl工具的文档很多，本文主要是讲解youtube-dl提供的一些接口参数和功能，如果有错误或者不精确的地方欢迎批评和纠正。
0x01. 使用说明
Linux/Mac用户可以直接使用pip安装最新版本的youtube-dl：
sudo pip install youtube-dl
sudo -H pip install --upgrade youtube-dl
复制
或（自制
）。
brew install youtube-dl
复制
注意：youtube-dl 的库版本更新很快，请务必将 youtube-dl 升级到最新版本，因为它的解析器很可能会随着版本更新而变化，导致解析结果不正确或程序崩溃（上报错误时可以尝试更新是否可以解决）。
0x02. 蟒蛇接口
下载 youtube-dl 源码后，可以看到 /docs/module_guide.rst 是一个简单的接口介绍文档，但最简单的三四个 API 指令，本文会在使用过程中添加作者使用的接口和参数。
在下载之前，youtube-dl 需要初始化一个可以视为下载器的类，并且可以在初始化时指定稍后使用的解析器、解析格式、是否使用代理等。仅显示使用 YoutubeDL（） 进行初始化，但此函数也可以具有字典形式的输入参数，如第 2 行所示。
>>> from youtube_dl import YoutubeDL
>>> opts = { 'outtmpl': u'%(id)s.%(ext)s' , 'ignoreerrors': True, 'proxy' : PROXY_URL}
>>> ydl = YoutubeDL(opts)
>>> ydl.add_default_info_extractors()
复制
此参数决定了下载者在后续下载过程中会遵循的某些规则，源代码中的 /youtube-dl/YoutubeDL.py 文件中有详细的注释，这里只列出了几个常用参数供参考。
参数名称
参数类型
参数含义
奥特姆普尔
字符串
下载的视频文件的文件名格式
忽略错误
布尔
是否在下载过程中忽略错误（否则，程序在遇到错误时停止）。
用户名
字符串
用户
名称（如果当前网站需要登录）。
密码
字符串
密码（与用户名相同）。
无检查证书
布尔
是否验证 SSL 证书（对某些网站有用）。
代理
字符串
指定代理
extract_flat
字符串
如果指定了“in_playlist”，则仅下载播放列表，而不尝试解析视频
事实上，
这部分的第四行代码，add_default_info_extractors函数指的是添加默认的提取器，但实际上这个提取器用户是可以自定义的，但是笔者暂时没有用过这个功能，所以这里就不详细讨论了，但是对于一些 youtube-dl 本身不支持的网站， 根据其框架编写新的提取器应该能够适应大多数视频网站的需求。
提取视频信息
并下载视频 初始化后，提取信息的接口调用相对简单。从之前创建的下载器对象中，调用 extract_info（） 函数。该函数有两个参数，第一个是 URL，如果是视频 URL，则会直接解析视频信息，如果是播放列表类型的 URL，则首先解析播放列表，然后解析播放列表中的每个视频（此过程是不间断的，一旦中断就会从头开始）。第二个参数是布尔值，True 表示同时解析视频详细信息和下载视频，False 不下载视频，只下载视频信息。这个函数的返回值是一个字典类型的数据，里面收录
了视频相关的信息，比如清晰度、上传者、上传时间等，了解每个参数的含义，可以看到。
>>> info = ydl.extract_info('http://www.youtube.com/watch%3 ... 27%3B, download=False)
[youtube] Setting language
[youtube] BaW_jenozKc: Downloading webpage
<p>
[youtube] BaW_jenozKc: Downloading video info webpage
[youtube] BaW_jenozKc: Extracting video information
>>> info['title']
'youtube-dl test video "\'/\\ä↭'
>>> info['height'], info['width']
(720, 1280)</p>
复制
提取播放列表信息 官方文档中给出的提取播放列表的方法如下，只是将extract_info的第二个参数改为 False，但笔者发现这种方法在实际开发过程中有很大的弊端。整个extract_info函数执行过程不允许中断，youtube-dl本身没有实现断点恢复功能，导致一旦播放列表过长，视频过大，程序很可能因为网络波动而浪费之前的工作。
>>> playlist = ydl.extract_info('http://www.ted.com/playlists/1 ... 27%3B, download=False)
[TED] open_source_open_world: Downloading playlist webpage ...
>>> for video in playlist['entries']:
... print('Video #%d: %s' % (video['playlist_index'], video['title']))
Video #1: How Arduino is open-sourcing imagination
Video #2: The year open data went worldwide
Video #3: Massive-scale online collaboration
复制
因此，另一种解决方案是先提取播放列表中的所有视频URL（只提取URL而不下载视频会很快），然后逐个下载视频，并与数据库配合记录下载进度，这样可以最大程度地避免网络波动带来的风险。密钥代码如下。
>>> playlist_ydl_opts = {'extract_flat':'in_playlist', 'ignoreerrors': True, 'nocheckcertificate':True}
>>> playlist_ydl = YoutubeDL(playlist_ydl_opts)
>>> playlist_ydl.add_default_info_extractors()
>>> playlist = playlist_ydl.extract_info(playlist_path, download = False)
>>> if playlist.has_key('entries') and playlist['entries'] != None:
>>> ......
复制
0x03. 开发注意事项
解决方案:分析nginx日志并屏蔽采集者ip（nginx屏蔽ip配置实例）
采集
与防止采集
是一个经久不衰的话题。每个人一方面都想得到别人的东西，另一方面又不希望自己的东西被别人抢走。
本文介绍如何使用它来防止采集，当然也可以通过iptables来实现。
1.找到要屏蔽的ip
复制代码代码如下：
awk '{print $1}' nginx.access.log |排序 |uniq -c|排序 -n
nginx.access.log 是一个日志文件，
你会得到如下结果，前面是ip的访问次数，后面是ip。显然，我们需要屏蔽访问量最多的ip和不是蜘蛛的ip。在此示例中，我们阻止 165.91.122.67
复制代码代码如下：
...
13610 202.112.113.192
95772 180.169.22.135
337418 219.220.141.2
558378 165.91.122.67
2、在nginx安装目录下，新建一个block ip文件，命名为blockip.conf。添加block ip后，只需要编辑这个文件即可。添加以下内容
复制代码代码如下：
拒绝 165.91.122.67；
保存。
3、在nginx配置文件nginx.conf中加入如下配置，可以放在http、server、location、limit_except语句块中。注意相对路径。在此示例中，nginx.conf 和 blocksip.conf 位于同一目录中。
复制代码代码如下：
包括 blockip.conf；
4、重启nginx服务：/usr/local/nginx/nginx -s reload 生效。
高级用法：
屏蔽ip的配置文件可以屏蔽单个ip或ip段，也可以只允许某个ip或某个ip段访问。
复制代码代码如下：
#屏蔽单个ip访问
拒绝IP；
# 允许单ip访问
允许IP；
# 阻止所有ip访问
全部拒绝；
#允许所有ip访问
允许全部;
#屏蔽整个网段，即从123.0.0.1到123.255.255.254访问的命令
拒绝 123.0.0.0/8
#屏蔽IP段就是从123.45.0.1访问到123.45.255.254的命令
拒绝 124.45.0.0/16
#屏蔽IP段就是从123.45.6.1访问到123.45.6.254的命令
拒绝 123.45.6.0/24
如果要实现这样一个应用，除了少数IP，其他的都被拒绝，
这需要你像这样写 blockip.conf
复制代码代码如下：
允许 1.1.1.1；
允许 1.1.1.2；
全部拒绝；
单个网站封IP的方法，放入include blocksip.conf；在对应于 URL 的 server{} 语句块中，
所有网站封IP的方法，放入include blocksip.conf；进入 http {} 语句块。 查看全部
解决方案:视频采集工具 youtube-dl 接口介绍
youtube-dl 界面介绍 0x00. youtube-dl
YouTube-dl 是一个用于从命令行下载视频的工具，它不仅支持从 YouTube 网站下载视频，还支持数百个不同的视频网站。用户可以在官方网站上下载Windows（exe）和Linux（tar.gz）的版本，然后解压它们并使用相应的命令。对于一些需要使用youtube-dl进行开发并调用其接口来提供其他功能的用户，可以在Github上找到源代码并进行二次开发，也可以直接调用其python接口。关于如何直接在命令行上使用打包好的youtube-dl工具的文档很多，本文主要是讲解youtube-dl提供的一些接口参数和功能，如果有错误或者不精确的地方欢迎批评和纠正。
0x01. 使用说明
Linux/Mac用户可以直接使用pip安装最新版本的youtube-dl：
sudo pip install youtube-dl
sudo -H pip install --upgrade youtube-dl
复制
或（自制
）。
brew install youtube-dl
复制
注意：youtube-dl 的库版本更新很快，请务必将 youtube-dl 升级到最新版本，因为它的解析器很可能会随着版本更新而变化，导致解析结果不正确或程序崩溃（上报错误时可以尝试更新是否可以解决）。
0x02. 蟒蛇接口
下载 youtube-dl 源码后，可以看到 /docs/module_guide.rst 是一个简单的接口介绍文档，但最简单的三四个 API 指令，本文会在使用过程中添加作者使用的接口和参数。
在下载之前，youtube-dl 需要初始化一个可以视为下载器的类，并且可以在初始化时指定稍后使用的解析器、解析格式、是否使用代理等。仅显示使用 YoutubeDL（） 进行初始化，但此函数也可以具有字典形式的输入参数，如第 2 行所示。
>>> from youtube_dl import YoutubeDL
>>> opts = { 'outtmpl': u'%(id)s.%(ext)s' , 'ignoreerrors': True, 'proxy' : PROXY_URL}
>>> ydl = YoutubeDL(opts)
>>> ydl.add_default_info_extractors()
复制
此参数决定了下载者在后续下载过程中会遵循的某些规则，源代码中的 /youtube-dl/YoutubeDL.py 文件中有详细的注释，这里只列出了几个常用参数供参考。
参数名称
参数类型
参数含义
奥特姆普尔
字符串
下载的视频文件的文件名格式
忽略错误
布尔
是否在下载过程中忽略错误（否则，程序在遇到错误时停止）。
用户名
字符串
用户
名称（如果当前网站需要登录）。
密码
字符串
密码（与用户名相同）。
无检查证书
布尔
是否验证 SSL 证书（对某些网站有用）。
代理
字符串
指定代理
extract_flat
字符串
如果指定了“in_playlist”，则仅下载播放列表，而不尝试解析视频
事实上，
这部分的第四行代码，add_default_info_extractors函数指的是添加默认的提取器，但实际上这个提取器用户是可以自定义的，但是笔者暂时没有用过这个功能，所以这里就不详细讨论了，但是对于一些 youtube-dl 本身不支持的网站， 根据其框架编写新的提取器应该能够适应大多数视频网站的需求。
提取视频信息
并下载视频 初始化后，提取信息的接口调用相对简单。从之前创建的下载器对象中，调用 extract_info（） 函数。该函数有两个参数，第一个是 URL，如果是视频 URL，则会直接解析视频信息，如果是播放列表类型的 URL，则首先解析播放列表，然后解析播放列表中的每个视频（此过程是不间断的，一旦中断就会从头开始）。第二个参数是布尔值，True 表示同时解析视频详细信息和下载视频，False 不下载视频，只下载视频信息。这个函数的返回值是一个字典类型的数据，里面收录
了视频相关的信息，比如清晰度、上传者、上传时间等，了解每个参数的含义，可以看到。
>>> info = ydl.extract_info('http://www.youtube.com/watch%3 ... 27%3B, download=False)
[youtube] Setting language
[youtube] BaW_jenozKc: Downloading webpage
<p>
[youtube] BaW_jenozKc: Downloading video info webpage
[youtube] BaW_jenozKc: Extracting video information
>>> info['title']
'youtube-dl test video "\'/\\ä↭'
>>> info['height'], info['width']
(720, 1280)</p>
复制
提取播放列表信息 官方文档中给出的提取播放列表的方法如下，只是将extract_info的第二个参数改为 False，但笔者发现这种方法在实际开发过程中有很大的弊端。整个extract_info函数执行过程不允许中断，youtube-dl本身没有实现断点恢复功能，导致一旦播放列表过长，视频过大，程序很可能因为网络波动而浪费之前的工作。
>>> playlist = ydl.extract_info('http://www.ted.com/playlists/1 ... 27%3B, download=False)
[TED] open_source_open_world: Downloading playlist webpage ...
>>> for video in playlist['entries']:
... print('Video #%d: %s' % (video['playlist_index'], video['title']))
Video #1: How Arduino is open-sourcing imagination
Video #2: The year open data went worldwide
Video #3: Massive-scale online collaboration
复制
因此，另一种解决方案是先提取播放列表中的所有视频URL（只提取URL而不下载视频会很快），然后逐个下载视频，并与数据库配合记录下载进度，这样可以最大程度地避免网络波动带来的风险。密钥代码如下。
>>> playlist_ydl_opts = {'extract_flat':'in_playlist', 'ignoreerrors': True, 'nocheckcertificate':True}
>>> playlist_ydl = YoutubeDL(playlist_ydl_opts)
>>> playlist_ydl.add_default_info_extractors()
>>> playlist = playlist_ydl.extract_info(playlist_path, download = False)
>>> if playlist.has_key('entries') and playlist['entries'] != None:
>>> ......
复制
0x03. 开发注意事项
解决方案:分析nginx日志并屏蔽采集者ip（nginx屏蔽ip配置实例）
采集
与防止采集
是一个经久不衰的话题。每个人一方面都想得到别人的东西，另一方面又不希望自己的东西被别人抢走。
本文介绍如何使用它来防止采集，当然也可以通过iptables来实现。
1.找到要屏蔽的ip
复制代码代码如下：
awk '{print $1}' nginx.access.log |排序 |uniq -c|排序 -n
nginx.access.log 是一个日志文件，
你会得到如下结果，前面是ip的访问次数，后面是ip。显然，我们需要屏蔽访问量最多的ip和不是蜘蛛的ip。在此示例中，我们阻止 165.91.122.67
复制代码代码如下：
...
13610 202.112.113.192
95772 180.169.22.135
337418 219.220.141.2
558378 165.91.122.67
2、在nginx安装目录下，新建一个block ip文件，命名为blockip.conf。添加block ip后，只需要编辑这个文件即可。添加以下内容
复制代码代码如下：
拒绝 165.91.122.67；
保存。
3、在nginx配置文件nginx.conf中加入如下配置，可以放在http、server、location、limit_except语句块中。注意相对路径。在此示例中，nginx.conf 和 blocksip.conf 位于同一目录中。
复制代码代码如下：
包括 blockip.conf；
4、重启nginx服务：/usr/local/nginx/nginx -s reload 生效。
高级用法：
屏蔽ip的配置文件可以屏蔽单个ip或ip段，也可以只允许某个ip或某个ip段访问。
复制代码代码如下：
#屏蔽单个ip访问
拒绝IP；
# 允许单ip访问
允许IP；
# 阻止所有ip访问
全部拒绝；
#允许所有ip访问
允许全部;
#屏蔽整个网段，即从123.0.0.1到123.255.255.254访问的命令
拒绝 123.0.0.0/8
#屏蔽IP段就是从123.45.0.1访问到123.45.255.254的命令
拒绝 124.45.0.0/16
#屏蔽IP段就是从123.45.6.1访问到123.45.6.254的命令
拒绝 123.45.6.0/24
如果要实现这样一个应用，除了少数IP，其他的都被拒绝，
这需要你像这样写 blockip.conf
复制代码代码如下：
允许 1.1.1.1；
允许 1.1.1.2；
全部拒绝；
单个网站封IP的方法，放入include blocksip.conf；在对应于 URL 的 server{} 语句块中，
所有网站封IP的方法，放入include blocksip.conf；进入 http {} 语句块。
技巧:如何使用googlechrome提供的urllib2进行html页面的操作方法？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 47 次浏览 • 2022-11-18 11:28
技巧:如何使用googlechrome提供的urllib2进行html页面的操作方法？
采集工具urllib2导读手动构造超过500万个html页面特别复杂，有些页面甚至经常需要多人编写、刷新等过程，这样就无法给每个人都添加一个相应的索引结构，而且也无法在一个页面添加多个标签。通过googlechrome提供的urllib2库，可以轻松构造到完整的html页面。原始的html页面结构是图片的源地址，然后从图片地址链接去找相应的数据，或者浏览器路径直接显示图片内容，所以必须要过滤掉首部之类的不重要的东西，造成工作量巨大。
而urllib2可以通过分析页面源码来定位url，然后为每个页面建立单独的索引结构，从而极大地简化了过滤页面的工作量。下面介绍如何使用googlechrome提供的urllib2进行html页面的操作。首先在浏览器端安装：创建一个新页面e2.addeventlistener("scroll",true);src=urllib2.urlopen(url);str=stringify(urllib2.urlfilter(url,str));//urllib2模块3种构造url的方法：1.url地址+编码方式生成html代码2.url地址+urisrc=urllib2.urlopen(url);//不支持编码方式3.url地址+分割符生成html代码本文将采用第一种方法。
效果如下，可以看到页面均由a.txt格式的文本构成。针对2.3两种方法的错误处理方式如下：①第一种方法运行过程中，浏览器窗口无法刷新，浏览器会自动跳转到第二页；②第二种方法运行过程中，浏览器可以随时刷新，浏览器会默认列表页，用户不需要刷新；本文以第一种方法为例，采用scroll方法进行页面加载和显示。
源码运行page(2,function(){if(function(){this.scrolltop=-1;}else{this.scrolltop=2;}//使用代码块注释//使用代码块注释包裹住注释，实现该注释跳转到range(2,true)})5在浏览器的地址栏中输入urllib2.urlopen("/pages/a/b/c/d/e/f/g/h"),浏览器即可根据域名接收对应的文件路径，产生html页面，效果如下。
除page.txt文件支持手动添加外，其他文件均为urllib2.urlopen()自动导入。参考资料urllib2中的content参数有什么用?源码创建urllib2.urlopen()命令。 查看全部
采集工具urllib2导读手动构造超过500万个html页面特别复杂，有些页面甚至经常需要多人编写、刷新等过程，这样就无法给每个人都添加一个相应的索引结构，而且也无法在一个页面添加多个标签。通过googlechrome提供的urllib2库，可以轻松构造到完整的html页面。原始的html页面结构是图片的源地址，然后从图片地址链接去找相应的数据，或者浏览器路径直接显示图片内容，所以必须要过滤掉首部之类的不重要的东西，造成工作量巨大。
而urllib2可以通过分析页面源码来定位url，然后为每个页面建立单独的索引结构，从而极大地简化了过滤页面的工作量。下面介绍如何使用googlechrome提供的urllib2进行html页面的操作。首先在浏览器端安装：创建一个新页面e2.addeventlistener("scroll",true);src=urllib2.urlopen(url);str=stringify(urllib2.urlfilter(url,str));//urllib2模块3种构造url的方法：1.url地址+编码方式生成html代码2.url地址+urisrc=urllib2.urlopen(url);//不支持编码方式3.url地址+分割符生成html代码本文将采用第一种方法。
效果如下，可以看到页面均由a.txt格式的文本构成。针对2.3两种方法的错误处理方式如下：①第一种方法运行过程中，浏览器窗口无法刷新，浏览器会自动跳转到第二页；②第二种方法运行过程中，浏览器可以随时刷新，浏览器会默认列表页，用户不需要刷新；本文以第一种方法为例，采用scroll方法进行页面加载和显示。
源码运行page(2,function(){if(function(){this.scrolltop=-1;}else{this.scrolltop=2;}//使用代码块注释//使用代码块注释包裹住注释，实现该注释跳转到range(2,true)})5在浏览器的地址栏中输入urllib2.urlopen("/pages/a/b/c/d/e/f/g/h"),浏览器即可根据域名接收对应的文件路径，产生html页面，效果如下。
除page.txt文件支持手动添加外，其他文件均为urllib2.urlopen()自动导入。参考资料urllib2中的content参数有什么用?源码创建urllib2.urlopen()命令。 查看全部
技巧:如何使用googlechrome提供的urllib2进行html页面的操作方法？
采集工具urllib2导读手动构造超过500万个html页面特别复杂，有些页面甚至经常需要多人编写、刷新等过程，这样就无法给每个人都添加一个相应的索引结构，而且也无法在一个页面添加多个标签。通过googlechrome提供的urllib2库，可以轻松构造到完整的html页面。原始的html页面结构是图片的源地址，然后从图片地址链接去找相应的数据，或者浏览器路径直接显示图片内容，所以必须要过滤掉首部之类的不重要的东西，造成工作量巨大。
而urllib2可以通过分析页面源码来定位url，然后为每个页面建立单独的索引结构，从而极大地简化了过滤页面的工作量。下面介绍如何使用googlechrome提供的urllib2进行html页面的操作。首先在浏览器端安装：创建一个新页面e2.addeventlistener("scroll",true);src=urllib2.urlopen(url);str=stringify(urllib2.urlfilter(url,str));//urllib2模块3种构造url的方法：1.url地址+编码方式生成html代码2.url地址+urisrc=urllib2.urlopen(url);//不支持编码方式3.url地址+分割符生成html代码本文将采用第一种方法。
效果如下，可以看到页面均由a.txt格式的文本构成。针对2.3两种方法的错误处理方式如下：①第一种方法运行过程中，浏览器窗口无法刷新，浏览器会自动跳转到第二页；②第二种方法运行过程中，浏览器可以随时刷新，浏览器会默认列表页，用户不需要刷新；本文以第一种方法为例，采用scroll方法进行页面加载和显示。
源码运行page(2,function(){if(function(){this.scrolltop=-1;}else{this.scrolltop=2;}//使用代码块注释//使用代码块注释包裹住注释，实现该注释跳转到range(2,true)})5在浏览器的地址栏中输入urllib2.urlopen("/pages/a/b/c/d/e/f/g/h"),浏览器即可根据域名接收对应的文件路径，产生html页面，效果如下。
除page.txt文件支持手动添加外，其他文件均为urllib2.urlopen()自动导入。参考资料urllib2中的content参数有什么用?源码创建urllib2.urlopen()命令。
最新版:斑斓采集工具 电脑版
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-11-17 21:53
最新版:斑斓采集工具 电脑版
多彩采集工具是一款图片素材采集插件，支持在浏览器中采集全网图片素材，可按分类存储，方便用户日后使用，非常方便易用，有需要的用户可以下载。
多彩采集工具是一款图片素材采集插件，支持在浏览器中采集全网图片素材，可按分类存储，方便用户日后使用，非常方便易用，有需要的用户可以下载。
基本介绍
全网素材，一键采集。采集您喜欢的设计材料，使设计更容易。轻松进行图像分类和分类;在PC和App之间无缝切换，查看喜欢的图片素材寻找灵感;网站跨各大材料，直接采集，无限;高效完成设计项目，使好的设计完美运行。
软件功能
快速安装采集工具插件，一键采集全网设计资料
采集你喜欢的，让设计更方便
在色彩缤纷的采集中采集世界上最好的想法。
轻质、超强的材料采集工具一键
获取灵感和采集，采集您喜欢的内容
物料标注云同步，PC与APP无缝切换，随时随地查看
设计师高效完成设计项目的好伙伴
功能介绍
采集方便，单张图片可批量使用
拿走并使用它，使组织灵感变得超级容易
不受限制地跨主要资产网站
及时捕捉灵感，发现新知识，获得灵感
建立自己的灵感库
采集云同步，随时随地在PC和APP之间无缝切换，标记，易于查看，高效的项目执行。最新版本更新说明
（2021-12-11）【更新说明】
最新版本:CMS自动采集助手
版本号 2.4
1、修复自动更新提示权限不足的错误
2.分组验证窗口增加横竖状态选择条
3.软件自动检测服务器最新版本号
4.主界面标题添加最新版本号
5、视频教程界面增加软件更新记录公告
版本号 2.3
1、修复部分服务器不兼容问题
2.重写群验证码，验证更快
3.修复群组验证有时会弹出的bug
4、修复软件退出时进程残留的问题
版本号 2.2
1、全新改版，验证方式无需登录QQ
2、软件全部源代码重写，逻辑更清晰，运行更稳定
3.设置、采集、视频教程、Q群验证分栏
4.视频教程改为内置“视频教程”版块和网页播放两种模式
5.内置视频教程采用无广告解析界面，播放无广告
6、增加海洋cms系统自动采集功能，自动识别后台验证码
版本号 2.1
1、添加试用版，可以手动采集，但不能24小时无人值守自动挂断采集
2.去掉采集时网页跳转的系统音
3.优化部分源码，增强系统兼容性
4、下个版本会考虑为其他cms系统添加auto采集
版本号 2.0
1、增加软件标题自定义、系统托盘图标自定义、采集地址标题名称自定义
2.方便多站站长在不打开软件界面的情况下管理软件采集
版本号 1.9
1、优化部分源码，增加软件响应时间
2.增加定时释放内存功能，系统内存会在每次采集后自动释放
版本号 1.8
1、优化解决部分操作系统网页弹出错误窗口的问题
2.应网友要求，增加在线视频教程观看按钮
3.应网友要求，取消手动找资源功能，增加操作流畅度
版本号 1.7
1、增加手动搜索资源功能，整合数十个资源站
由于个人时间问题，功能写的比较粗糙
功能虽然鸡肋，但聊胜于无！
版本号 1.6
1、自动循环的间隔时间采集由内置1小时改为自定义时间
版本号 1.5
1、添加系统托盘菜单
2. 获取系统运行时间，每天23:55:58，软件会自动采集一次
解决部分采集源在23:00后更新资源，采集会导致当天漏挖的问题
版本号 1.4
1、优化采集的速度，响应时间秒级
2.彻底解决之前版本软件可能假死的问题采集
版本号 1.3
1、修复有时新添加的采集地址打不开的bug
2.优化多任务处理速度采集，提升响应时间
3.优化1.2版采集前几秒卡顿问题
版本号 1.2
1、采集地址栏增加到10个
2.将采集地址栏嵌入采集网页
3、加宽采集网页的视觉高度
4.重新整理界面布局
5.优化部分代码，减少被杀毒软件误报的几率
6.添加多任务采集属性，软件采集会在前几秒卡住
点击采集后可以等待十到八秒再点击采集地址查看采集结果或者直接最小化
版本号 1.1
1.增加自动删除静态主页和更新缓存的功能
2.优化采集速度
版本号 1.0
1. Beta版本发布
2.设置6个采集地址栏同时监控采集6个不同的资源
3、一键登录后台，每小时自动监控一次采集
4.后台断线自动重连，实现无人值守24小时循环监控采集 查看全部
多彩采集工具是一款图片素材采集插件，支持在浏览器中采集全网图片素材，可按分类存储，方便用户日后使用，非常方便易用，有需要的用户可以下载。
多彩采集工具是一款图片素材采集插件，支持在浏览器中采集全网图片素材，可按分类存储，方便用户日后使用，非常方便易用，有需要的用户可以下载。
基本介绍
全网素材，一键采集。采集您喜欢的设计材料，使设计更容易。轻松进行图像分类和分类;在PC和App之间无缝切换，查看喜欢的图片素材寻找灵感;网站跨各大材料，直接采集，无限;高效完成设计项目，使好的设计完美运行。
软件功能
快速安装采集工具插件，一键采集全网设计资料
采集你喜欢的，让设计更方便
在色彩缤纷的采集中采集世界上最好的想法。
轻质、超强的材料采集工具一键
获取灵感和采集，采集您喜欢的内容
物料标注云同步，PC与APP无缝切换，随时随地查看
设计师高效完成设计项目的好伙伴
功能介绍
采集方便，单张图片可批量使用
拿走并使用它，使组织灵感变得超级容易
不受限制地跨主要资产网站
及时捕捉灵感，发现新知识，获得灵感
建立自己的灵感库
采集云同步，随时随地在PC和APP之间无缝切换，标记，易于查看，高效的项目执行。最新版本更新说明
（2021-12-11）【更新说明】
最新版本:CMS自动采集助手
版本号 2.4
1、修复自动更新提示权限不足的错误
2.分组验证窗口增加横竖状态选择条
3.软件自动检测服务器最新版本号
4.主界面标题添加最新版本号
5、视频教程界面增加软件更新记录公告
版本号 2.3
1、修复部分服务器不兼容问题
2.重写群验证码，验证更快
3.修复群组验证有时会弹出的bug
4、修复软件退出时进程残留的问题
版本号 2.2
1、全新改版，验证方式无需登录QQ
2、软件全部源代码重写，逻辑更清晰，运行更稳定
3.设置、采集、视频教程、Q群验证分栏
4.视频教程改为内置“视频教程”版块和网页播放两种模式
5.内置视频教程采用无广告解析界面，播放无广告
6、增加海洋cms系统自动采集功能，自动识别后台验证码
版本号 2.1
1、添加试用版，可以手动采集，但不能24小时无人值守自动挂断采集
2.去掉采集时网页跳转的系统音
3.优化部分源码，增强系统兼容性
4、下个版本会考虑为其他cms系统添加auto采集
版本号 2.0
1、增加软件标题自定义、系统托盘图标自定义、采集地址标题名称自定义
2.方便多站站长在不打开软件界面的情况下管理软件采集
版本号 1.9
1、优化部分源码，增加软件响应时间
2.增加定时释放内存功能，系统内存会在每次采集后自动释放
版本号 1.8
1、优化解决部分操作系统网页弹出错误窗口的问题
2.应网友要求，增加在线视频教程观看按钮
3.应网友要求，取消手动找资源功能，增加操作流畅度
版本号 1.7
1、增加手动搜索资源功能，整合数十个资源站
由于个人时间问题，功能写的比较粗糙
功能虽然鸡肋，但聊胜于无！
版本号 1.6
1、自动循环的间隔时间采集由内置1小时改为自定义时间
版本号 1.5
1、添加系统托盘菜单
2. 获取系统运行时间，每天23:55:58，软件会自动采集一次
解决部分采集源在23:00后更新资源，采集会导致当天漏挖的问题
版本号 1.4
1、优化采集的速度，响应时间秒级
2.彻底解决之前版本软件可能假死的问题采集
版本号 1.3
1、修复有时新添加的采集地址打不开的bug
2.优化多任务处理速度采集，提升响应时间
3.优化1.2版采集前几秒卡顿问题
版本号 1.2
1、采集地址栏增加到10个
2.将采集地址栏嵌入采集网页
3、加宽采集网页的视觉高度
4.重新整理界面布局
5.优化部分代码，减少被杀毒软件误报的几率
6.添加多任务采集属性，软件采集会在前几秒卡住
点击采集后可以等待十到八秒再点击采集地址查看采集结果或者直接最小化
版本号 1.1
1.增加自动删除静态主页和更新缓存的功能
2.优化采集速度
版本号 1.0
1. Beta版本发布
2.设置6个采集地址栏同时监控采集6个不同的资源
3、一键登录后台，每小时自动监控一次采集
4.后台断线自动重连，实现无人值守24小时循环监控采集 查看全部
最新版:斑斓采集工具 电脑版
多彩采集工具是一款图片素材采集插件，支持在浏览器中采集全网图片素材，可按分类存储，方便用户日后使用，非常方便易用，有需要的用户可以下载。
多彩采集工具是一款图片素材采集插件，支持在浏览器中采集全网图片素材，可按分类存储，方便用户日后使用，非常方便易用，有需要的用户可以下载。
基本介绍
全网素材，一键采集。采集您喜欢的设计材料，使设计更容易。轻松进行图像分类和分类;在PC和App之间无缝切换，查看喜欢的图片素材寻找灵感;网站跨各大材料，直接采集，无限;高效完成设计项目，使好的设计完美运行。
软件功能
快速安装采集工具插件，一键采集全网设计资料
采集你喜欢的，让设计更方便
在色彩缤纷的采集中采集世界上最好的想法。
轻质、超强的材料采集工具一键
获取灵感和采集，采集您喜欢的内容
物料标注云同步，PC与APP无缝切换，随时随地查看
设计师高效完成设计项目的好伙伴
功能介绍
采集方便，单张图片可批量使用
拿走并使用它，使组织灵感变得超级容易
不受限制地跨主要资产网站
及时捕捉灵感，发现新知识，获得灵感
建立自己的灵感库
采集云同步，随时随地在PC和APP之间无缝切换，标记，易于查看，高效的项目执行。最新版本更新说明
（2021-12-11）【更新说明】
最新版本:CMS自动采集助手
版本号 2.4
1、修复自动更新提示权限不足的错误
2.分组验证窗口增加横竖状态选择条
3.软件自动检测服务器最新版本号
4.主界面标题添加最新版本号
5、视频教程界面增加软件更新记录公告
版本号 2.3
1、修复部分服务器不兼容问题
2.重写群验证码，验证更快
3.修复群组验证有时会弹出的bug
4、修复软件退出时进程残留的问题
版本号 2.2
1、全新改版，验证方式无需登录QQ
2、软件全部源代码重写，逻辑更清晰，运行更稳定
3.设置、采集、视频教程、Q群验证分栏
4.视频教程改为内置“视频教程”版块和网页播放两种模式
5.内置视频教程采用无广告解析界面，播放无广告
6、增加海洋cms系统自动采集功能，自动识别后台验证码
版本号 2.1
1、添加试用版，可以手动采集，但不能24小时无人值守自动挂断采集
2.去掉采集时网页跳转的系统音
3.优化部分源码，增强系统兼容性
4、下个版本会考虑为其他cms系统添加auto采集
版本号 2.0
1、增加软件标题自定义、系统托盘图标自定义、采集地址标题名称自定义
2.方便多站站长在不打开软件界面的情况下管理软件采集
版本号 1.9
1、优化部分源码，增加软件响应时间
2.增加定时释放内存功能，系统内存会在每次采集后自动释放
版本号 1.8
1、优化解决部分操作系统网页弹出错误窗口的问题
2.应网友要求，增加在线视频教程观看按钮
3.应网友要求，取消手动找资源功能，增加操作流畅度
版本号 1.7
1、增加手动搜索资源功能，整合数十个资源站
由于个人时间问题，功能写的比较粗糙
功能虽然鸡肋，但聊胜于无！
版本号 1.6
1、自动循环的间隔时间采集由内置1小时改为自定义时间
版本号 1.5
1、添加系统托盘菜单
2. 获取系统运行时间，每天23:55:58，软件会自动采集一次
解决部分采集源在23:00后更新资源，采集会导致当天漏挖的问题
版本号 1.4
1、优化采集的速度，响应时间秒级
2.彻底解决之前版本软件可能假死的问题采集
版本号 1.3
1、修复有时新添加的采集地址打不开的bug
2.优化多任务处理速度采集，提升响应时间
3.优化1.2版采集前几秒卡顿问题
版本号 1.2
1、采集地址栏增加到10个
2.将采集地址栏嵌入采集网页
3、加宽采集网页的视觉高度
4.重新整理界面布局
5.优化部分代码，减少被杀毒软件误报的几率
6.添加多任务采集属性，软件采集会在前几秒卡住
点击采集后可以等待十到八秒再点击采集地址查看采集结果或者直接最小化
版本号 1.1
1.增加自动删除静态主页和更新缓存的功能
2.优化采集速度
版本号 1.0
1. Beta版本发布
2.设置6个采集地址栏同时监控采集6个不同的资源
3、一键登录后台，每小时自动监控一次采集
4.后台断线自动重连，实现无人值守24小时循环监控采集
汇总:数栈技术分享：详解FlinkX中的断点续传和实时采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 113 次浏览 • 2022-11-17 16:46
汇总:数栈技术分享：详解FlinkX中的断点续传和实时采集
Datastack 是云原生的——一站式数据平台 PaaS。我们在 github 和 gitee 上有一个有趣的开源项目：FlinkX。FlinkX 是基于 Flink 的统一数据同步工具。它可以是采集静态数据，也可以是采集实时变化的数据，是一个全局的、异构的、批流式的集成数据同步引擎。如果喜欢，请给我们一个star！星星！星星！
github开源项目：
gitee开源项目：
袋鼠云独创的一站式数据中心PaaS-Data Stack，涵盖数据中心建设过程中所需的各种工具（包括数据开发平台、数据资产平台、数据科学平台、数据服务引擎等），完整覆盖离线计算和实时计算应用帮助企业大大缩短数据价值的提取过程，提高数据价值的提取能力。
目前已经基于FlinkX实现了数据栈-离线开发平台（BatchWorks）中的数据离线同步任务和数据栈-实时开发平台（StreamWorks）中的数据实时采集任务. 数据离线采集和实时采集的基本原理是一样的，主要区别在于源流是否有界，所以使用了Flink的Stream API来实现这两种数据的同步场景实现数据同步的批流统一。
一、功能介绍
1.断点续传
断点续传是指数据同步任务在运行过程中由于各种原因失败。不需要重新同步数据，只需要从上次失败的位置继续同步即可。类似于由于网络原因下载文件失败。无需重新下载文件，继续下载即可，可以大大节省时间和计算资源。断点续传是BatchWorks中数据同步任务的一个功能，需要结合任务的错误重试机制来完成。当任务运行失败时，它将在引擎中重试。重试时，会从上次失败时读取的位置继续读取数据，直到任务运行成功。
的
2.实时采集
实时采集是数据栈-实时开发平台（StreamWorks）中数据采集任务的一个功能。数据实时同步到目标数据源。除了实时数据变化之外，实时采集和离线数据同步的另一个区别是实时采集任务不会停止，任务会一直监控是否有数据源的变化。这与Flink任务一致，所以实时采集任务是数据栈流计算应用中的一种任务类型，配置过程与离线计算中的同步任务基本相同。
的
2. Flink中的Checkpoint机制
断点续传和实时采集都依赖于Flink的Checkpoint机制，我们先简单了解一下。
Checkpoint 是 Flink 容错机制的核心功能。它可以根据配置周期性的根据Stream中各个Operator的状态生成Snapshots，从而周期性的存储这些状态数据。当 Flink 程序意外崩溃时，可以重新运行。程序可以选择性地从这些Snapshots中恢复，从而纠正因故障导致的程序数据状态中断。
当Checkpoint被触发时，会在多个分布式Stream Source中插入一个Barrier标签，这些Barrier会随着Stream中的数据记录流向下游的Operator。当 Operator 收到 Barrier 时，它会暂停处理 Steam 中新收到的数据记录。因为一个Operator可能有多个input Streams，而每个Stream中都会有对应的Barrier，所以Operator会一直等到所有input Streams中的Barrier都到达。
当 Stream 中的所有 Barriers 都到达 Operator 时，所有的 Barriers 看起来都在同一时间点（说明它们已经对齐）。在等待所有Barrier到达的过程中，Operator的Buffer可能已经缓存了一些比Barrier更早到达Operator的数据记录（Outgoing Records），此时Operator会发出（Emit）这些数据记录(Outgoing Records)作为下游Operator的输入，最终发出（Emit）Barrier对应的Snapshot作为这个checkpoint的结果数据。
3.断点续传
一、先决条件
同步任务必须支持断点续传，对数据源有一些强制性要求：
1）数据源（这里特指关系型数据库）必须收录升序字段，如主键或日期类型字段。在同步过程中，会使用checkpoint机制记录该字段的值，任务恢复时会使用该字段构造查询条件。过滤已同步的数据。如果该字段的值不是升序排列，则任务恢复时筛选出的数据会出错，最终导致数据丢失或重复；
2）数据源必须支持数据过滤。如果不支持，任务无法从断点继续执行，会导致数据重复；
3）目标数据源必须支持事务，比如关系型数据库，文件类型的数据源也可以通过临时文件来支持。
2.任务操作的详细流程
我们用一个具体的任务来详细介绍整个过程。任务详情如下：
的
1）读取数据
读取数据时，首先要构造数据分片。构造数据分片就是根据通道索引和检查点记录的位置构造查询SQL。SQL模板如下：
select * from data_test
where id mod ${channel_num}=${channel_index}
and id > ${offset}
如果是第一次运行，或者上次任务失败时还没有触发checkpoint，那么offset不存在，具体查询sql可以根据offset和channel来判断：
当偏移量存在时
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0
<p>
and id > ${offset_0};</p>
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1
and id > ${offset_1};
当偏移量不存在时
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0;
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1;
数据分片构建完成后，各通道根据自己的数据分片读取数据。
2）写数据
在写数据之前，会先做几个操作：
一个。检查/data_test目录是否存在。如果该目录不存在，则创建该目录。如果目录存在，执行2个操作；
b. 判断是否覆盖写入数据，如果是，删除/data_test目录，再创建目录，如果不是，执行3次操作；
C。检查/data_test/.data目录是否存在。如果存在，先删除，再创建，保证没有其他任务异常故障留下的脏数据文件；
数据单条写入hdfs，不支持批量写入。数据会先写入/data_test/.data/目录，数据文件的命名格式为：
channelIndex.jobId.fileIndex
收录三部分：通道索引、jobId、文件索引。
3）当检查点被触发时
在 FlinkX 中，“state”表示标识字段 id 的值。我们假设触发checkpoint时两个channel的读写如图：
的
Checkpoint触发后，两个reader生成Snapshot记录读取状态，channel 0的状态为id=12，channel 1的状态为id=11。Snapshot生成后，在数据流中插入barrier，barrier跟随数据流向Writer。以 Writer_0 为例。Writer_0 接收Reader_0 和Reader_1 发送的数据。假设它先接收到 Reader_0 的屏障。此时Writer_0停止向HDFS写入数据，先将接收到的数据放入InputBuffer，等待Reader_1的barrier到来。然后把buffer里的数据全部写出来，然后生成Writer的快照。整个检查点结束后，记录的任务状态为：
读者_0：id=12
读者_1：id=11
Writer_0：id=无法确定
Writer_1：id=无法确定
任务状态会记录在配置的HDFS目录/flinkx/checkpoint/abc123中。因为每个Writer会收到两个Reader的数据，而且每个通道的数据读写速率可能不同，所以writer收到数据的顺序是不确定的，但这并不影响数据的准确性，因为读取数据构造查询sql只需要Reader记录的状态时，我们只需要保证数据真正写入HDFS即可。Writer在生成Snapshot之前，会进行一系列的操作，以确保将接收到的数据全部写入HDFS：
一个。关闭写入HDFS文件的数据流。这时候在/data_test/.data目录下会生成两个文件：
/data_test/.data/0.abc123.0
/data_test/.data/1.abc123.0
b. 将生成的两个数据文件移动到/data_test目录下；
C。更新文件名模板为：channelIndex.abc123.1；
快照生成后，任务继续读写数据。如果在生成快照的过程中出现异常，则任务会直接失败，从而不会生成本次快照，任务恢复时会从上次成功的快照开始恢复。
4）任务正常结束
当任务正常结束时，执行与生成快照时相同的操作，如关闭文件流、移动临时数据文件等。
5）任务异常终止
如果任务异常结束，则假设任务结束时最后一条检查点记录的状态为：
读者_0：id=12 读者_1：id=11
那么当任务恢复时，会将每条通道记录的状态赋值到offset，再次读取数据时构造的SQL为：
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0
and id > 12;
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1
and id > 11;
这样就可以从上次失败的位置继续读取数据了。
3.支持断点续传的插件
理论上，只要支持过滤数据的数据源和支持事务的数据源都可以支持断点续传的功能，目前 FlinkX 支持的插件如下：
的
4. 实时 采集
目前 FlinkX 支持实时 采集 插件，包括 KafKa 和 binlog 插件。binlog插件是专门为mysql数据库的实时采集设计的。如果要支持其他数据源，只需要将数据发送到Kafka，然后再使用FlinkX的Kafka插件消费数据，比如oracle，只需要使用oracle的ogg发送数据到Kafka即可。这里具体讲解一下mysql的实时采集插件binlog。
1. 二进制日志
binlog是Mysql server层维护的二进制日志，与innodb引擎中的redo/undo log完全不同；主要用于记录更新或可能更新mysql数据的SQL语句，使用存储在磁盘上的“事务”。
binlog的主要功能有：
1）Replication：MySQL Replication在Master端开启binlog，Master将自己的二进制日志传递给slave并回放，达到主从数据一致性的目的；
2）数据恢复：通过mysqlbinlog工具恢复数据；
3）增量备份。
2.MySQL主备复制
仅仅有记录数据变化的binlog日志是不够的。我们还需要使用MySQL的主备复制功能：主备复制是指一台服务器作为主数据库服务器，另一台或多台服务器作为从数据库服务器。数据自动复制到从服务器。
的
主备复制的过程：
1）MySQL master将数据变化写入二进制日志（binary log，这里的记录称为binary log events，可以通过show binlog events查看）；
2）MySQL slave将master的二进制日志events复制到它的中继日志（relay log）；
3）MySQL slave重放relay log中的事件，将数据变化反映到自己的数据中。
3.写到蜂巢
binlog插件可以监控多个表的数据变化。解析后的数据收录表名信息。读取的数据可以写入目标数据库中的表，也可以根据数据中收录的表名信息写入。不同的表，目前只有Hive插件支持该功能。Hive插件目前只有write插件，功能是基于HDFS write插件，也就是说从binlog读取和写入hive也支持故障恢复的功能。
的
写入Hive的过程：
1）从数据中解析出MySQL表名，然后根据表名映射规则转换成对应的Hive表名；
2）检查Hive表是否存在，不存在则创建Hive表；
3）查询Hive表的相关信息，构造HdfsOutputFormat；
4）调用HdfsOutputFormat向HDFS写入数据。
汇总:数据采集自动数据采集软件
Free Data采集软件是一款绿色软件，可以根据关键词自动采集自动伪原创发布内容，无需编写复杂的采集规则。简单配置后即可实现24小时不间断采集、伪原创和发布。是站长维护网站的首选软件。内置全网发布接口 cms ，也可以txt格式直接导出到本地。是一款非常实用方便的采集软件。由于永久免费，得到了广大站长朋友的支持。是SEO圈子里的良心软件，给很多站长朋友带来了实实在在的流量和经济效益。
特点介绍：
1、自动去噪，可自动过滤标题内容中的图片、网址、电话、QQ、邮箱等信息；
2、本数据采集软件与传统采集模式的区别在于采集可以根据用户设置的关键词执行。采集的优点是可以根据采集关键词的不同搜索结果，自动采集最新发布的文章实现不执行采集在指定的一个或多个采集站点上，降低采集站点被搜索引擎判断为采集站点而被搜索引擎惩罚的风险。
3、多种伪原创和优化方法，提高收录率和关键词排名标题插入、内容插入、自动内链、内容过滤、URL过滤、随机图片插入、定期发布，以及其他增强采集文章原创性能、提高搜索引擎收录、网站权重和关键词排名的方法。
一个搜索引擎，其核心价值是为用户提供他/她最需要的结果。搜索引擎对网民的需求有统计。对于网民需求很少或没有的内容，即使你是原创，搜索引擎也可能会忽略它，因为它不想将资源浪费在无意义的内容上。收录对于网友需求量大的内容应该有更多更快的内容，但是因为收录太多了，就算你是原创也可能很难挤进去排名。这么多用户选择使用采集！
1、使用数据采集软件需要注意网站结构规划吗？
1.网址设计。URL也可以收录关键词，比如你的网站是关于电脑的，你可以在你的URL中收录“PC”，因为在搜索引擎眼中它通常是“电脑”的同义词. URL不要太长，层级尽量不要超过4层，到此为止。
2.栏目设计。栏目通常与导航相关联，设计时要考虑网站的整体主题，用户可能感兴趣的内容，栏目名称最好是网站的几个主要关键词 ，这也方便使用导航的权重。
3. 关键词布局。理论上，每一个内容页都应该将核心关键词、文章放在同一栏目下，并尽可能围绕关键词栏目展开。一个简单粗暴的方式就是直接使用关键词栏目中的长尾词。
2.根据数据量设置动态、伪静态和静态采集
这个不能一概而论，建议使用pseudo-static或者static。这三者的区别在于是否生成静态文件，URL格式是否动态。生成静态文件本质上是为了加快访问速度，减少数据库查询，但会不断增加占用空间；伪静态只是通过URL重写来修改URL，但实际上每次还是需要经过程序计算，查询数据库，然后输出页面。对于加速访问完全无效。动态和伪静态的区别仅在于URL，有问号和参数。
根据 网站 程序，数据库操作的效率可能会有所不同。一般来说，如果内容页数小于10000，页面打开速度比较快，数据量更大，达到50000、100000甚至更多，所以通常会考虑静态化。
看完这篇文章，如果您觉得不错，不妨采集或发送给需要的朋友和同事！你的一举一动都会成为小编源源不断的动力！ 查看全部
Datastack 是云原生的——一站式数据平台 PaaS。我们在 github 和 gitee 上有一个有趣的开源项目：FlinkX。FlinkX 是基于 Flink 的统一数据同步工具。它可以是采集静态数据，也可以是采集实时变化的数据，是一个全局的、异构的、批流式的集成数据同步引擎。如果喜欢，请给我们一个star！星星！星星！
github开源项目：
gitee开源项目：
袋鼠云独创的一站式数据中心PaaS-Data Stack，涵盖数据中心建设过程中所需的各种工具（包括数据开发平台、数据资产平台、数据科学平台、数据服务引擎等），完整覆盖离线计算和实时计算应用帮助企业大大缩短数据价值的提取过程，提高数据价值的提取能力。
目前已经基于FlinkX实现了数据栈-离线开发平台（BatchWorks）中的数据离线同步任务和数据栈-实时开发平台（StreamWorks）中的数据实时采集任务. 数据离线采集和实时采集的基本原理是一样的，主要区别在于源流是否有界，所以使用了Flink的Stream API来实现这两种数据的同步场景实现数据同步的批流统一。
一、功能介绍
1.断点续传
断点续传是指数据同步任务在运行过程中由于各种原因失败。不需要重新同步数据，只需要从上次失败的位置继续同步即可。类似于由于网络原因下载文件失败。无需重新下载文件，继续下载即可，可以大大节省时间和计算资源。断点续传是BatchWorks中数据同步任务的一个功能，需要结合任务的错误重试机制来完成。当任务运行失败时，它将在引擎中重试。重试时，会从上次失败时读取的位置继续读取数据，直到任务运行成功。
的
2.实时采集
实时采集是数据栈-实时开发平台（StreamWorks）中数据采集任务的一个功能。数据实时同步到目标数据源。除了实时数据变化之外，实时采集和离线数据同步的另一个区别是实时采集任务不会停止，任务会一直监控是否有数据源的变化。这与Flink任务一致，所以实时采集任务是数据栈流计算应用中的一种任务类型，配置过程与离线计算中的同步任务基本相同。
的
2. Flink中的Checkpoint机制
断点续传和实时采集都依赖于Flink的Checkpoint机制，我们先简单了解一下。
Checkpoint 是 Flink 容错机制的核心功能。它可以根据配置周期性的根据Stream中各个Operator的状态生成Snapshots，从而周期性的存储这些状态数据。当 Flink 程序意外崩溃时，可以重新运行。程序可以选择性地从这些Snapshots中恢复，从而纠正因故障导致的程序数据状态中断。
当Checkpoint被触发时，会在多个分布式Stream Source中插入一个Barrier标签，这些Barrier会随着Stream中的数据记录流向下游的Operator。当 Operator 收到 Barrier 时，它会暂停处理 Steam 中新收到的数据记录。因为一个Operator可能有多个input Streams，而每个Stream中都会有对应的Barrier，所以Operator会一直等到所有input Streams中的Barrier都到达。
当 Stream 中的所有 Barriers 都到达 Operator 时，所有的 Barriers 看起来都在同一时间点（说明它们已经对齐）。在等待所有Barrier到达的过程中，Operator的Buffer可能已经缓存了一些比Barrier更早到达Operator的数据记录（Outgoing Records），此时Operator会发出（Emit）这些数据记录(Outgoing Records)作为下游Operator的输入，最终发出（Emit）Barrier对应的Snapshot作为这个checkpoint的结果数据。
3.断点续传
一、先决条件
同步任务必须支持断点续传，对数据源有一些强制性要求：
1）数据源（这里特指关系型数据库）必须收录升序字段，如主键或日期类型字段。在同步过程中，会使用checkpoint机制记录该字段的值，任务恢复时会使用该字段构造查询条件。过滤已同步的数据。如果该字段的值不是升序排列，则任务恢复时筛选出的数据会出错，最终导致数据丢失或重复；
2）数据源必须支持数据过滤。如果不支持，任务无法从断点继续执行，会导致数据重复；
3）目标数据源必须支持事务，比如关系型数据库，文件类型的数据源也可以通过临时文件来支持。
2.任务操作的详细流程
我们用一个具体的任务来详细介绍整个过程。任务详情如下：
的
1）读取数据
读取数据时，首先要构造数据分片。构造数据分片就是根据通道索引和检查点记录的位置构造查询SQL。SQL模板如下：
select * from data_test
where id mod ${channel_num}=${channel_index}
and id > ${offset}
如果是第一次运行，或者上次任务失败时还没有触发checkpoint，那么offset不存在，具体查询sql可以根据offset和channel来判断：
当偏移量存在时
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0
<p>
and id > ${offset_0};</p>
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1
and id > ${offset_1};
当偏移量不存在时
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0;
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1;
数据分片构建完成后，各通道根据自己的数据分片读取数据。
2）写数据
在写数据之前，会先做几个操作：
一个。检查/data_test目录是否存在。如果该目录不存在，则创建该目录。如果目录存在，执行2个操作；
b. 判断是否覆盖写入数据，如果是，删除/data_test目录，再创建目录，如果不是，执行3次操作；
C。检查/data_test/.data目录是否存在。如果存在，先删除，再创建，保证没有其他任务异常故障留下的脏数据文件；
数据单条写入hdfs，不支持批量写入。数据会先写入/data_test/.data/目录，数据文件的命名格式为：
channelIndex.jobId.fileIndex
收录三部分：通道索引、jobId、文件索引。
3）当检查点被触发时
在 FlinkX 中，“state”表示标识字段 id 的值。我们假设触发checkpoint时两个channel的读写如图：
的
Checkpoint触发后，两个reader生成Snapshot记录读取状态，channel 0的状态为id=12，channel 1的状态为id=11。Snapshot生成后，在数据流中插入barrier，barrier跟随数据流向Writer。以 Writer_0 为例。Writer_0 接收Reader_0 和Reader_1 发送的数据。假设它先接收到 Reader_0 的屏障。此时Writer_0停止向HDFS写入数据，先将接收到的数据放入InputBuffer，等待Reader_1的barrier到来。然后把buffer里的数据全部写出来，然后生成Writer的快照。整个检查点结束后，记录的任务状态为：
读者_0：id=12
读者_1：id=11
Writer_0：id=无法确定
Writer_1：id=无法确定
任务状态会记录在配置的HDFS目录/flinkx/checkpoint/abc123中。因为每个Writer会收到两个Reader的数据，而且每个通道的数据读写速率可能不同，所以writer收到数据的顺序是不确定的，但这并不影响数据的准确性，因为读取数据构造查询sql只需要Reader记录的状态时，我们只需要保证数据真正写入HDFS即可。Writer在生成Snapshot之前，会进行一系列的操作，以确保将接收到的数据全部写入HDFS：
一个。关闭写入HDFS文件的数据流。这时候在/data_test/.data目录下会生成两个文件：
/data_test/.data/0.abc123.0
/data_test/.data/1.abc123.0
b. 将生成的两个数据文件移动到/data_test目录下；
C。更新文件名模板为：channelIndex.abc123.1；
快照生成后，任务继续读写数据。如果在生成快照的过程中出现异常，则任务会直接失败，从而不会生成本次快照，任务恢复时会从上次成功的快照开始恢复。
4）任务正常结束
当任务正常结束时，执行与生成快照时相同的操作，如关闭文件流、移动临时数据文件等。
5）任务异常终止
如果任务异常结束，则假设任务结束时最后一条检查点记录的状态为：
读者_0：id=12 读者_1：id=11
那么当任务恢复时，会将每条通道记录的状态赋值到offset，再次读取数据时构造的SQL为：
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0
and id > 12;
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1
and id > 11;
这样就可以从上次失败的位置继续读取数据了。
3.支持断点续传的插件
理论上，只要支持过滤数据的数据源和支持事务的数据源都可以支持断点续传的功能，目前 FlinkX 支持的插件如下：
的
4. 实时 采集
目前 FlinkX 支持实时 采集 插件，包括 KafKa 和 binlog 插件。binlog插件是专门为mysql数据库的实时采集设计的。如果要支持其他数据源，只需要将数据发送到Kafka，然后再使用FlinkX的Kafka插件消费数据，比如oracle，只需要使用oracle的ogg发送数据到Kafka即可。这里具体讲解一下mysql的实时采集插件binlog。
1. 二进制日志
binlog是Mysql server层维护的二进制日志，与innodb引擎中的redo/undo log完全不同；主要用于记录更新或可能更新mysql数据的SQL语句，使用存储在磁盘上的“事务”。
binlog的主要功能有：
1）Replication：MySQL Replication在Master端开启binlog，Master将自己的二进制日志传递给slave并回放，达到主从数据一致性的目的；
2）数据恢复：通过mysqlbinlog工具恢复数据；
3）增量备份。
2.MySQL主备复制
仅仅有记录数据变化的binlog日志是不够的。我们还需要使用MySQL的主备复制功能：主备复制是指一台服务器作为主数据库服务器，另一台或多台服务器作为从数据库服务器。数据自动复制到从服务器。
的
主备复制的过程：
1）MySQL master将数据变化写入二进制日志（binary log，这里的记录称为binary log events，可以通过show binlog events查看）；
2）MySQL slave将master的二进制日志events复制到它的中继日志（relay log）；
3）MySQL slave重放relay log中的事件，将数据变化反映到自己的数据中。
3.写到蜂巢
binlog插件可以监控多个表的数据变化。解析后的数据收录表名信息。读取的数据可以写入目标数据库中的表，也可以根据数据中收录的表名信息写入。不同的表，目前只有Hive插件支持该功能。Hive插件目前只有write插件，功能是基于HDFS write插件，也就是说从binlog读取和写入hive也支持故障恢复的功能。
的
写入Hive的过程：
1）从数据中解析出MySQL表名，然后根据表名映射规则转换成对应的Hive表名；
2）检查Hive表是否存在，不存在则创建Hive表；
3）查询Hive表的相关信息，构造HdfsOutputFormat；
4）调用HdfsOutputFormat向HDFS写入数据。
汇总:数据采集自动数据采集软件
Free Data采集软件是一款绿色软件，可以根据关键词自动采集自动伪原创发布内容，无需编写复杂的采集规则。简单配置后即可实现24小时不间断采集、伪原创和发布。是站长维护网站的首选软件。内置全网发布接口 cms ，也可以txt格式直接导出到本地。是一款非常实用方便的采集软件。由于永久免费，得到了广大站长朋友的支持。是SEO圈子里的良心软件，给很多站长朋友带来了实实在在的流量和经济效益。
特点介绍：
1、自动去噪，可自动过滤标题内容中的图片、网址、电话、QQ、邮箱等信息；
2、本数据采集软件与传统采集模式的区别在于采集可以根据用户设置的关键词执行。采集的优点是可以根据采集关键词的不同搜索结果，自动采集最新发布的文章实现不执行采集在指定的一个或多个采集站点上，降低采集站点被搜索引擎判断为采集站点而被搜索引擎惩罚的风险。
3、多种伪原创和优化方法，提高收录率和关键词排名标题插入、内容插入、自动内链、内容过滤、URL过滤、随机图片插入、定期发布，以及其他增强采集文章原创性能、提高搜索引擎收录、网站权重和关键词排名的方法。
一个搜索引擎，其核心价值是为用户提供他/她最需要的结果。搜索引擎对网民的需求有统计。对于网民需求很少或没有的内容，即使你是原创，搜索引擎也可能会忽略它，因为它不想将资源浪费在无意义的内容上。收录对于网友需求量大的内容应该有更多更快的内容，但是因为收录太多了，就算你是原创也可能很难挤进去排名。这么多用户选择使用采集！
1、使用数据采集软件需要注意网站结构规划吗？
1.网址设计。URL也可以收录关键词，比如你的网站是关于电脑的，你可以在你的URL中收录“PC”，因为在搜索引擎眼中它通常是“电脑”的同义词. URL不要太长，层级尽量不要超过4层，到此为止。
2.栏目设计。栏目通常与导航相关联，设计时要考虑网站的整体主题，用户可能感兴趣的内容，栏目名称最好是网站的几个主要关键词 ，这也方便使用导航的权重。
3. 关键词布局。理论上，每一个内容页都应该将核心关键词、文章放在同一栏目下，并尽可能围绕关键词栏目展开。一个简单粗暴的方式就是直接使用关键词栏目中的长尾词。
2.根据数据量设置动态、伪静态和静态采集
这个不能一概而论，建议使用pseudo-static或者static。这三者的区别在于是否生成静态文件，URL格式是否动态。生成静态文件本质上是为了加快访问速度，减少数据库查询，但会不断增加占用空间；伪静态只是通过URL重写来修改URL，但实际上每次还是需要经过程序计算，查询数据库，然后输出页面。对于加速访问完全无效。动态和伪静态的区别仅在于URL，有问号和参数。
根据 网站 程序，数据库操作的效率可能会有所不同。一般来说，如果内容页数小于10000，页面打开速度比较快，数据量更大，达到50000、100000甚至更多，所以通常会考虑静态化。
看完这篇文章，如果您觉得不错，不妨采集或发送给需要的朋友和同事！你的一举一动都会成为小编源源不断的动力！ 查看全部
汇总:数栈技术分享：详解FlinkX中的断点续传和实时采集
Datastack 是云原生的——一站式数据平台 PaaS。我们在 github 和 gitee 上有一个有趣的开源项目：FlinkX。FlinkX 是基于 Flink 的统一数据同步工具。它可以是采集静态数据，也可以是采集实时变化的数据，是一个全局的、异构的、批流式的集成数据同步引擎。如果喜欢，请给我们一个star！星星！星星！
github开源项目：
gitee开源项目：
袋鼠云独创的一站式数据中心PaaS-Data Stack，涵盖数据中心建设过程中所需的各种工具（包括数据开发平台、数据资产平台、数据科学平台、数据服务引擎等），完整覆盖离线计算和实时计算应用帮助企业大大缩短数据价值的提取过程，提高数据价值的提取能力。
目前已经基于FlinkX实现了数据栈-离线开发平台（BatchWorks）中的数据离线同步任务和数据栈-实时开发平台（StreamWorks）中的数据实时采集任务. 数据离线采集和实时采集的基本原理是一样的，主要区别在于源流是否有界，所以使用了Flink的Stream API来实现这两种数据的同步场景实现数据同步的批流统一。
一、功能介绍
1.断点续传
断点续传是指数据同步任务在运行过程中由于各种原因失败。不需要重新同步数据，只需要从上次失败的位置继续同步即可。类似于由于网络原因下载文件失败。无需重新下载文件，继续下载即可，可以大大节省时间和计算资源。断点续传是BatchWorks中数据同步任务的一个功能，需要结合任务的错误重试机制来完成。当任务运行失败时，它将在引擎中重试。重试时，会从上次失败时读取的位置继续读取数据，直到任务运行成功。
的
2.实时采集
实时采集是数据栈-实时开发平台（StreamWorks）中数据采集任务的一个功能。数据实时同步到目标数据源。除了实时数据变化之外，实时采集和离线数据同步的另一个区别是实时采集任务不会停止，任务会一直监控是否有数据源的变化。这与Flink任务一致，所以实时采集任务是数据栈流计算应用中的一种任务类型，配置过程与离线计算中的同步任务基本相同。
的
2. Flink中的Checkpoint机制
断点续传和实时采集都依赖于Flink的Checkpoint机制，我们先简单了解一下。
Checkpoint 是 Flink 容错机制的核心功能。它可以根据配置周期性的根据Stream中各个Operator的状态生成Snapshots，从而周期性的存储这些状态数据。当 Flink 程序意外崩溃时，可以重新运行。程序可以选择性地从这些Snapshots中恢复，从而纠正因故障导致的程序数据状态中断。
当Checkpoint被触发时，会在多个分布式Stream Source中插入一个Barrier标签，这些Barrier会随着Stream中的数据记录流向下游的Operator。当 Operator 收到 Barrier 时，它会暂停处理 Steam 中新收到的数据记录。因为一个Operator可能有多个input Streams，而每个Stream中都会有对应的Barrier，所以Operator会一直等到所有input Streams中的Barrier都到达。
当 Stream 中的所有 Barriers 都到达 Operator 时，所有的 Barriers 看起来都在同一时间点（说明它们已经对齐）。在等待所有Barrier到达的过程中，Operator的Buffer可能已经缓存了一些比Barrier更早到达Operator的数据记录（Outgoing Records），此时Operator会发出（Emit）这些数据记录(Outgoing Records)作为下游Operator的输入，最终发出（Emit）Barrier对应的Snapshot作为这个checkpoint的结果数据。
3.断点续传
一、先决条件
同步任务必须支持断点续传，对数据源有一些强制性要求：
1）数据源（这里特指关系型数据库）必须收录升序字段，如主键或日期类型字段。在同步过程中，会使用checkpoint机制记录该字段的值，任务恢复时会使用该字段构造查询条件。过滤已同步的数据。如果该字段的值不是升序排列，则任务恢复时筛选出的数据会出错，最终导致数据丢失或重复；
2）数据源必须支持数据过滤。如果不支持，任务无法从断点继续执行，会导致数据重复；
3）目标数据源必须支持事务，比如关系型数据库，文件类型的数据源也可以通过临时文件来支持。
2.任务操作的详细流程
我们用一个具体的任务来详细介绍整个过程。任务详情如下：
的
1）读取数据
读取数据时，首先要构造数据分片。构造数据分片就是根据通道索引和检查点记录的位置构造查询SQL。SQL模板如下：
select * from data_test
where id mod ${channel_num}=${channel_index}
and id > ${offset}
如果是第一次运行，或者上次任务失败时还没有触发checkpoint，那么offset不存在，具体查询sql可以根据offset和channel来判断：
当偏移量存在时
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0
<p>
and id > ${offset_0};</p>
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1
and id > ${offset_1};
当偏移量不存在时
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0;
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1;
数据分片构建完成后，各通道根据自己的数据分片读取数据。
2）写数据
在写数据之前，会先做几个操作：
一个。检查/data_test目录是否存在。如果该目录不存在，则创建该目录。如果目录存在，执行2个操作；
b. 判断是否覆盖写入数据，如果是，删除/data_test目录，再创建目录，如果不是，执行3次操作；
C。检查/data_test/.data目录是否存在。如果存在，先删除，再创建，保证没有其他任务异常故障留下的脏数据文件；
数据单条写入hdfs，不支持批量写入。数据会先写入/data_test/.data/目录，数据文件的命名格式为：
channelIndex.jobId.fileIndex
收录三部分：通道索引、jobId、文件索引。
3）当检查点被触发时
在 FlinkX 中，“state”表示标识字段 id 的值。我们假设触发checkpoint时两个channel的读写如图：
的
Checkpoint触发后，两个reader生成Snapshot记录读取状态，channel 0的状态为id=12，channel 1的状态为id=11。Snapshot生成后，在数据流中插入barrier，barrier跟随数据流向Writer。以 Writer_0 为例。Writer_0 接收Reader_0 和Reader_1 发送的数据。假设它先接收到 Reader_0 的屏障。此时Writer_0停止向HDFS写入数据，先将接收到的数据放入InputBuffer，等待Reader_1的barrier到来。然后把buffer里的数据全部写出来，然后生成Writer的快照。整个检查点结束后，记录的任务状态为：
读者_0：id=12
读者_1：id=11
Writer_0：id=无法确定
Writer_1：id=无法确定
任务状态会记录在配置的HDFS目录/flinkx/checkpoint/abc123中。因为每个Writer会收到两个Reader的数据，而且每个通道的数据读写速率可能不同，所以writer收到数据的顺序是不确定的，但这并不影响数据的准确性，因为读取数据构造查询sql只需要Reader记录的状态时，我们只需要保证数据真正写入HDFS即可。Writer在生成Snapshot之前，会进行一系列的操作，以确保将接收到的数据全部写入HDFS：
一个。关闭写入HDFS文件的数据流。这时候在/data_test/.data目录下会生成两个文件：
/data_test/.data/0.abc123.0
/data_test/.data/1.abc123.0
b. 将生成的两个数据文件移动到/data_test目录下；
C。更新文件名模板为：channelIndex.abc123.1；
快照生成后，任务继续读写数据。如果在生成快照的过程中出现异常，则任务会直接失败，从而不会生成本次快照，任务恢复时会从上次成功的快照开始恢复。
4）任务正常结束
当任务正常结束时，执行与生成快照时相同的操作，如关闭文件流、移动临时数据文件等。
5）任务异常终止
如果任务异常结束，则假设任务结束时最后一条检查点记录的状态为：
读者_0：id=12 读者_1：id=11
那么当任务恢复时，会将每条通道记录的状态赋值到offset，再次读取数据时构造的SQL为：
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0
and id > 12;
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1
and id > 11;
这样就可以从上次失败的位置继续读取数据了。
3.支持断点续传的插件
理论上，只要支持过滤数据的数据源和支持事务的数据源都可以支持断点续传的功能，目前 FlinkX 支持的插件如下：
的
4. 实时 采集
目前 FlinkX 支持实时 采集 插件，包括 KafKa 和 binlog 插件。binlog插件是专门为mysql数据库的实时采集设计的。如果要支持其他数据源，只需要将数据发送到Kafka，然后再使用FlinkX的Kafka插件消费数据，比如oracle，只需要使用oracle的ogg发送数据到Kafka即可。这里具体讲解一下mysql的实时采集插件binlog。
1. 二进制日志
binlog是Mysql server层维护的二进制日志，与innodb引擎中的redo/undo log完全不同；主要用于记录更新或可能更新mysql数据的SQL语句，使用存储在磁盘上的“事务”。
binlog的主要功能有：
1）Replication：MySQL Replication在Master端开启binlog，Master将自己的二进制日志传递给slave并回放，达到主从数据一致性的目的；
2）数据恢复：通过mysqlbinlog工具恢复数据；
3）增量备份。
2.MySQL主备复制
仅仅有记录数据变化的binlog日志是不够的。我们还需要使用MySQL的主备复制功能：主备复制是指一台服务器作为主数据库服务器，另一台或多台服务器作为从数据库服务器。数据自动复制到从服务器。
的
主备复制的过程：
1）MySQL master将数据变化写入二进制日志（binary log，这里的记录称为binary log events，可以通过show binlog events查看）；
2）MySQL slave将master的二进制日志events复制到它的中继日志（relay log）；
3）MySQL slave重放relay log中的事件，将数据变化反映到自己的数据中。
3.写到蜂巢
binlog插件可以监控多个表的数据变化。解析后的数据收录表名信息。读取的数据可以写入目标数据库中的表，也可以根据数据中收录的表名信息写入。不同的表，目前只有Hive插件支持该功能。Hive插件目前只有write插件，功能是基于HDFS write插件，也就是说从binlog读取和写入hive也支持故障恢复的功能。
的
写入Hive的过程：
1）从数据中解析出MySQL表名，然后根据表名映射规则转换成对应的Hive表名；
2）检查Hive表是否存在，不存在则创建Hive表；
3）查询Hive表的相关信息，构造HdfsOutputFormat；
4）调用HdfsOutputFormat向HDFS写入数据。
汇总:数据采集自动数据采集软件
Free Data采集软件是一款绿色软件，可以根据关键词自动采集自动伪原创发布内容，无需编写复杂的采集规则。简单配置后即可实现24小时不间断采集、伪原创和发布。是站长维护网站的首选软件。内置全网发布接口 cms ，也可以txt格式直接导出到本地。是一款非常实用方便的采集软件。由于永久免费，得到了广大站长朋友的支持。是SEO圈子里的良心软件，给很多站长朋友带来了实实在在的流量和经济效益。
特点介绍：
1、自动去噪，可自动过滤标题内容中的图片、网址、电话、QQ、邮箱等信息；
2、本数据采集软件与传统采集模式的区别在于采集可以根据用户设置的关键词执行。采集的优点是可以根据采集关键词的不同搜索结果，自动采集最新发布的文章实现不执行采集在指定的一个或多个采集站点上，降低采集站点被搜索引擎判断为采集站点而被搜索引擎惩罚的风险。
3、多种伪原创和优化方法，提高收录率和关键词排名标题插入、内容插入、自动内链、内容过滤、URL过滤、随机图片插入、定期发布，以及其他增强采集文章原创性能、提高搜索引擎收录、网站权重和关键词排名的方法。
一个搜索引擎，其核心价值是为用户提供他/她最需要的结果。搜索引擎对网民的需求有统计。对于网民需求很少或没有的内容，即使你是原创，搜索引擎也可能会忽略它，因为它不想将资源浪费在无意义的内容上。收录对于网友需求量大的内容应该有更多更快的内容，但是因为收录太多了，就算你是原创也可能很难挤进去排名。这么多用户选择使用采集！
1、使用数据采集软件需要注意网站结构规划吗？
1.网址设计。URL也可以收录关键词，比如你的网站是关于电脑的，你可以在你的URL中收录“PC”，因为在搜索引擎眼中它通常是“电脑”的同义词. URL不要太长，层级尽量不要超过4层，到此为止。
2.栏目设计。栏目通常与导航相关联，设计时要考虑网站的整体主题，用户可能感兴趣的内容，栏目名称最好是网站的几个主要关键词 ，这也方便使用导航的权重。
3. 关键词布局。理论上，每一个内容页都应该将核心关键词、文章放在同一栏目下，并尽可能围绕关键词栏目展开。一个简单粗暴的方式就是直接使用关键词栏目中的长尾词。
2.根据数据量设置动态、伪静态和静态采集
这个不能一概而论，建议使用pseudo-static或者static。这三者的区别在于是否生成静态文件，URL格式是否动态。生成静态文件本质上是为了加快访问速度，减少数据库查询，但会不断增加占用空间；伪静态只是通过URL重写来修改URL，但实际上每次还是需要经过程序计算，查询数据库，然后输出页面。对于加速访问完全无效。动态和伪静态的区别仅在于URL，有问号和参数。
根据 网站 程序，数据库操作的效率可能会有所不同。一般来说，如果内容页数小于10000，页面打开速度比较快，数据量更大，达到50000、100000甚至更多，所以通常会考虑静态化。
看完这篇文章，如果您觉得不错，不妨采集或发送给需要的朋友和同事！你的一举一动都会成为小编源源不断的动力！
直观:大数据常用采集工具
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-11-17 06:47
直观:大数据常用采集工具
1.水槽
Flume作为Hadoop的一个组件，是Cloudera专门开发的分布式日志采集系统。特别是近年来，随着Flume的不断完善，用户在开发过程中的便利性得到了极大的提升，Flume现已成为Apache顶级项目之一。
Flume提供了从Console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、Text（文件）、Tail（UNIX Tail）、Syslog和Exec（命令执行）等数据源采集数据的能力。
Flume 采用多 Master 的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper来保存配置数据。ZooKeeper 本身保证配置数据的一致性和高可用性。另外，ZooKeeper可以在配置数据发生变化时通知Flume Master节点。Gossip 协议用于在 Flume Master 节点之间同步数据。
Flume对于特殊场景也有很好的自定义扩展能力，所以Flume适用于大部分日常数据采集场景。由于 Flume 是使用 JRuby 构建的，因此它依赖于 Java 运行环境。Flume被设计为分布式管道架构，可以看作是数据源和目的地之间的Agent网络，支持数据路由。
Flume支持设置Sink的Failover和负载均衡，这样可以保证当一个Agent出现故障时整个系统仍然可以正常采集数据。Flume中传输的内容被定义为事件（Event），事件由Headers（包括元数据，即Meta Data）和Payload组成。
Flume 提供了SDK 来支持用户自定义开发。Flume 客户端负责将事件发送到事件源的 Flume Agent。客户端通常与生成数据源的应用程序处于相同的进程空间中。常见的 Flume 客户端是 Avro、Log4J、Syslog 和 HTTP Post。
2.流利
Fluentd是另一种开源的数据采集架构，如图1所示。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件统一日志数据。通过丰富的插件，可以采集各种系统或应用的日志，然后根据用户定义对日志进行分类。通过Fluentd，可以非常容易的实现跟踪日志文件并过滤并转储到MongoDB等操作。Fluentd 可以将人们从繁琐的日志处理中完全解放出来。
图 1 Fluentd 架构
Fluentd 具有安装方便、占用空间小、半结构化数据记录、灵活的插件机制、可靠的缓冲和日志转发等多种特点。Treasure Data 为本产品提供支持和维护。此外，采用JSON统一的数据/日志格式是它的另一个特点。与Flume相比，Fluentd的配置相对简单。
Fluentd的扩展性非常好，客户可以自行定制（Ruby）Input/Buffer/Output。Fluentd 存在跨平台问题，不支持 Windows 平台。
Fluentd 的 Input/Buffer/Output 与 Flume 的 Source/Channel/Sink 非常相似。Fluentd 架构如图 2 所示。
图 2 Fluentd 架构
3.日志存储
Logstash是著名的开源数据栈ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的L。因为Logstash是用JRuby开发的，所以在运行时依赖于JVM。Logstash的部署架构如图3所示，当然这只是一种部署方式。
图 3 Logstash部署架构
典型的 Logstash 配置如下，包括 Input 和 Filter Output 设置。
input {
file {
type =>"Apache-access"
path =>"/var/log/Apache2/other\_vhosts\_access.log"
}
file {
type =>"pache-error"
path =>"/var/log/Apache2/error.log"
}
<p>
}
filter {
grok {
match => {"message"=>"%(COMBINEDApacheLOG)"}
}
date {
match => {"timestamp"=>"dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"}
}
}
output {
stdout {}
Redis {
host=>"192.168.1.289"
data\_type => "list"
key => "Logstash"
}
}
</p>
几乎在大多数情况下，ELK 都是作为堆栈同时使用的。如果你的数据系统使用 ElasticSearch，Logstash 是首选。
4.楚夸
Chukwa是Apache下的另一个开源数据采集平台，名气远不如其他几家。Chukwa 基于 Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce（用 Java 实现）构建，提供可扩展性和可靠性。它提供了很多模块来支持Hadoop集群日志分析。Chukwa还提供数据展示、分析和监控。该项目目前处于非活动状态。
Chukwa 满足以下需求：
(1)灵活、动态、可控的数据源。
(2) 高性能、高扩展性的存储系统。
(3) 用于分析采集到的大规模数据的适当架构。
Chukwa 架构如图 4 所示。
图 4 Chukwa 架构
5.抄写员
Scribe 是 Facebook 开发的数据（日志）采集系统。其官网多年未维护。Scribe 为日志的“分布式采集和统一处理”提供了一个可扩展和高容错的解决方案。当中央存储系统的网络或机器出现故障时，Scribe会将日志转储到本地或其他位置；当中央存储系统恢复时，Scribe 会将转储的日志重新传输到中央存储系统。Scribe 通常与 Hadoop 结合使用，将日志推送（push）到 HDFS，Hadoop 通过 MapReduce 作业进行周期性处理。
Scribe 架构如图 5 所示。
图 5 Scribe 架构
Scribe架构比较简单，主要包括三个部分，分别是Scribe代理、Scribe和存储系统。
6.斯普伦克
在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供了完备的数据采集、数据存储、数据分析处理、数据展示等能力。Splunk 是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色。Splunk 架构如图 6 所示。
图片
图 6 Splunk 架构
搜索：负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息提取功能。
Indexer：负责数据的存储和索引。
Forwarder：负责数据的采集、清洗、变形，并发送给Indexer。
Splunk 内置了对 Syslog、TCP/UDP 和 Spooling 的支持。同时，用户可以通过开发Input和Modular Input获取具体的数据。Splunk提供的软件仓库中有很多成熟的数据采集应用，例如AWS、数据库（DBConnect）等，可以方便的从云端或数据库中获取数据，进入Splunk的数据平台进行分析。
Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，即高可用和高扩展，但是Splunk还没有Cluster for Forwarder的功能。也就是说，如果一台Forwarder机器出现故障，数据采集也会中断，正在运行的数据采集任务不能因为failover切换到其他Forwarder上。
7. 碎片化
Python 的爬虫架构称为 Scrapy。Scrapy 是一种快速、高级的屏幕抓取和网页抓取框架，由 Python 语言开发，用于爬取网站并从页面中提取结构化数据。Scrapy 用途广泛，可用于数据挖掘、监控和自动化测试。
Scrapy 的魅力在于它是一种任何人都可以根据自己的需要轻松修改的架构。它还为各种类型的爬虫提供了基类，如BaseSpider、Sitemap爬虫等，最新版本提供了对Web 2.0爬虫的支持。
Scrapy的运行原理如图7所示。
图片
图7 Scrapy运行原理
Scrapy的整个数据处理过程都是由Scrapy引擎控制的。Scrapy运行过程如下：
(1) 当Scrapy引擎打开一个域名时，爬虫对域名进行处理，让爬虫获取第一个爬取到的URL。
(2) Scrapy引擎首先从爬虫中获取第一个要爬取的URL，然后在调度器中将其作为请求进行调度。
(3) Scrapy引擎从调度器中获取下一个要爬取的页面。
(4)调度返回下一个抓取到的URL给引擎，引擎通过下载中间件发送给下载器。
(5) 网页被下载器下载后，通过下载器中间件将响应内容发送给Scrapy引擎。
(6) Scrapy引擎接收到下载器的响应，通过爬虫中间件发送给爬虫进行处理。
(7) 爬虫处理响应并返回爬取的item，然后向Scrapy引擎发送新的请求。
(8) Scrapy引擎将抓取的item放入project pipeline，并向scheduler发送请求。
(9) 系统重复步骤(2)之后的操作，直到调度器中没有请求，然后断开Scrapy引擎与域的连接。
直观:数据抓取工具有哪些-点点鼠标就能抓取数据的工具
随着社会的进步，科学技术的发展。无论是企业还是个人，都清楚地知道数据的重要性。不仅可以让我们掌握一手资源，还可以让我们通过数据更好地了解竞争对手。同时，告别手动复制粘贴的痛苦。
业务人员
通过抓取动态网页数据分析客户行为，开发新业务，分析竞争对手，超越竞争对手。
网站人
实现自动采集、定期发布、自动SEO优化，让您的网站瞬间拥有强大的内容支撑，快速提升流量和知名度。
个人的
代替手动复制和粘贴，提高效率并节省更多时间。解决学术研究或生活、工作等数据信息需求，彻底解决无料问题
什么是数据抓取工具？今天我们就一起来盘点一下，免费的数据爬取工具有哪些？
1. 指定 网站采集
您只需轻点鼠标，即可轻松抓取所需数据，无论是导出还是自动发布软件都能支持！详情请看图片！
2. 关键词文章采集
只需键入 关键词、采集文章。关键词采集的文章与我的网站主题和写作主题100%相关，以后找不到文章麻烦了。
3. 监控采集
正所谓“无监控，不运营”，实时获取采集监控数据，准确监控网络数据信息，及时处理不良或危险信息
4. 批处理多任务 采集
可以同时创建多个采集任务，多个任务可以采集执行。
5.自定义发布或导出
无需花费大量时间学习软件操作，一分钟即可上手。提供全自动系统化，无需人工干预，设置任务，自动执行发布。
六、SEO优化技巧
当你把大型网站的各种SEO套路（各种内容、目录、关键词、内链系统、自动生成页面...）应用到小型企业网站上，你会发现资源匮乏并没有得到解决。问题，这些大站的套路对你没有用。
那么从解决资源稀缺、网站缺乏框架开始？然后从网站 框架入手，将小型企业站点变成中型网站。大多数小型企业网站可能只有十几、二十个页面，所以从调整结构开始，变成几百、几千甚至几万个页面。
小型企业网站的典型结构：首页、产品列表、产品详情页、信息列表、信息详情页（关于联系我们、关于我们等我们就不写了）。
整个网站都贯穿着tag标签。tag标签可以分为两组。产品用产品标签标记，信息用两个标签标记：产品和关键词标签。通过tag标签，产品和信息链接在一起。根据关键词调用多组页面竞争排名。
通过大量的关键词挖掘，分析排序词的匹配模式，比如：xx价格，xx厂商，xx品牌等，然后根据标签组合调用生成的页面（生成的页面必须有相关性，不要白用 相关内容在一个页面上显示，会成为百度攻击的目标），生成成百上千，设置几万页问题不大，主要看行业中 关键词 的数量。
基本结构搭建完成后，解决内容不足的问题，通过大量编辑或者采集内容进行填充（采集的内容一定要重新处理，否则就是百度攻击的目标）。
完成了基本的结构和内容，把网站变成了一个中型的网站，现在可以使用大网站的内链系统和自动生成的页面了。 查看全部
1.水槽
Flume作为Hadoop的一个组件，是Cloudera专门开发的分布式日志采集系统。特别是近年来，随着Flume的不断完善，用户在开发过程中的便利性得到了极大的提升，Flume现已成为Apache顶级项目之一。
Flume提供了从Console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、Text（文件）、Tail（UNIX Tail）、Syslog和Exec（命令执行）等数据源采集数据的能力。
Flume 采用多 Master 的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper来保存配置数据。ZooKeeper 本身保证配置数据的一致性和高可用性。另外，ZooKeeper可以在配置数据发生变化时通知Flume Master节点。Gossip 协议用于在 Flume Master 节点之间同步数据。
Flume对于特殊场景也有很好的自定义扩展能力，所以Flume适用于大部分日常数据采集场景。由于 Flume 是使用 JRuby 构建的，因此它依赖于 Java 运行环境。Flume被设计为分布式管道架构，可以看作是数据源和目的地之间的Agent网络，支持数据路由。
Flume支持设置Sink的Failover和负载均衡，这样可以保证当一个Agent出现故障时整个系统仍然可以正常采集数据。Flume中传输的内容被定义为事件（Event），事件由Headers（包括元数据，即Meta Data）和Payload组成。
Flume 提供了SDK 来支持用户自定义开发。Flume 客户端负责将事件发送到事件源的 Flume Agent。客户端通常与生成数据源的应用程序处于相同的进程空间中。常见的 Flume 客户端是 Avro、Log4J、Syslog 和 HTTP Post。
2.流利
Fluentd是另一种开源的数据采集架构，如图1所示。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件统一日志数据。通过丰富的插件，可以采集各种系统或应用的日志，然后根据用户定义对日志进行分类。通过Fluentd，可以非常容易的实现跟踪日志文件并过滤并转储到MongoDB等操作。Fluentd 可以将人们从繁琐的日志处理中完全解放出来。
图 1 Fluentd 架构
Fluentd 具有安装方便、占用空间小、半结构化数据记录、灵活的插件机制、可靠的缓冲和日志转发等多种特点。Treasure Data 为本产品提供支持和维护。此外，采用JSON统一的数据/日志格式是它的另一个特点。与Flume相比，Fluentd的配置相对简单。
Fluentd的扩展性非常好，客户可以自行定制（Ruby）Input/Buffer/Output。Fluentd 存在跨平台问题，不支持 Windows 平台。
Fluentd 的 Input/Buffer/Output 与 Flume 的 Source/Channel/Sink 非常相似。Fluentd 架构如图 2 所示。
图 2 Fluentd 架构
3.日志存储
Logstash是著名的开源数据栈ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的L。因为Logstash是用JRuby开发的，所以在运行时依赖于JVM。Logstash的部署架构如图3所示，当然这只是一种部署方式。
图 3 Logstash部署架构
典型的 Logstash 配置如下，包括 Input 和 Filter Output 设置。
input {
file {
type =>"Apache-access"
path =>"/var/log/Apache2/other\_vhosts\_access.log"
}
file {
type =>"pache-error"
path =>"/var/log/Apache2/error.log"
}
<p>
}
filter {
grok {
match => {"message"=>"%(COMBINEDApacheLOG)"}
}
date {
match => {"timestamp"=>"dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"}
}
}
output {
stdout {}
Redis {
host=>"192.168.1.289"
data\_type => "list"
key => "Logstash"
}
}
</p>
几乎在大多数情况下，ELK 都是作为堆栈同时使用的。如果你的数据系统使用 ElasticSearch，Logstash 是首选。
4.楚夸
Chukwa是Apache下的另一个开源数据采集平台，名气远不如其他几家。Chukwa 基于 Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce（用 Java 实现）构建，提供可扩展性和可靠性。它提供了很多模块来支持Hadoop集群日志分析。Chukwa还提供数据展示、分析和监控。该项目目前处于非活动状态。
Chukwa 满足以下需求：
(1)灵活、动态、可控的数据源。
(2) 高性能、高扩展性的存储系统。
(3) 用于分析采集到的大规模数据的适当架构。
Chukwa 架构如图 4 所示。
图 4 Chukwa 架构
5.抄写员
Scribe 是 Facebook 开发的数据（日志）采集系统。其官网多年未维护。Scribe 为日志的“分布式采集和统一处理”提供了一个可扩展和高容错的解决方案。当中央存储系统的网络或机器出现故障时，Scribe会将日志转储到本地或其他位置；当中央存储系统恢复时，Scribe 会将转储的日志重新传输到中央存储系统。Scribe 通常与 Hadoop 结合使用，将日志推送（push）到 HDFS，Hadoop 通过 MapReduce 作业进行周期性处理。
Scribe 架构如图 5 所示。
图 5 Scribe 架构
Scribe架构比较简单，主要包括三个部分，分别是Scribe代理、Scribe和存储系统。
6.斯普伦克
在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供了完备的数据采集、数据存储、数据分析处理、数据展示等能力。Splunk 是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色。Splunk 架构如图 6 所示。
图片
图 6 Splunk 架构
搜索：负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息提取功能。
Indexer：负责数据的存储和索引。
Forwarder：负责数据的采集、清洗、变形，并发送给Indexer。
Splunk 内置了对 Syslog、TCP/UDP 和 Spooling 的支持。同时，用户可以通过开发Input和Modular Input获取具体的数据。Splunk提供的软件仓库中有很多成熟的数据采集应用，例如AWS、数据库（DBConnect）等，可以方便的从云端或数据库中获取数据，进入Splunk的数据平台进行分析。
Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，即高可用和高扩展，但是Splunk还没有Cluster for Forwarder的功能。也就是说，如果一台Forwarder机器出现故障，数据采集也会中断，正在运行的数据采集任务不能因为failover切换到其他Forwarder上。
7. 碎片化
Python 的爬虫架构称为 Scrapy。Scrapy 是一种快速、高级的屏幕抓取和网页抓取框架，由 Python 语言开发，用于爬取网站并从页面中提取结构化数据。Scrapy 用途广泛，可用于数据挖掘、监控和自动化测试。
Scrapy 的魅力在于它是一种任何人都可以根据自己的需要轻松修改的架构。它还为各种类型的爬虫提供了基类，如BaseSpider、Sitemap爬虫等，最新版本提供了对Web 2.0爬虫的支持。
Scrapy的运行原理如图7所示。
图片
图7 Scrapy运行原理
Scrapy的整个数据处理过程都是由Scrapy引擎控制的。Scrapy运行过程如下：
(1) 当Scrapy引擎打开一个域名时，爬虫对域名进行处理，让爬虫获取第一个爬取到的URL。
(2) Scrapy引擎首先从爬虫中获取第一个要爬取的URL，然后在调度器中将其作为请求进行调度。
(3) Scrapy引擎从调度器中获取下一个要爬取的页面。
(4)调度返回下一个抓取到的URL给引擎，引擎通过下载中间件发送给下载器。
(5) 网页被下载器下载后，通过下载器中间件将响应内容发送给Scrapy引擎。
(6) Scrapy引擎接收到下载器的响应，通过爬虫中间件发送给爬虫进行处理。
(7) 爬虫处理响应并返回爬取的item，然后向Scrapy引擎发送新的请求。
(8) Scrapy引擎将抓取的item放入project pipeline，并向scheduler发送请求。
(9) 系统重复步骤(2)之后的操作，直到调度器中没有请求，然后断开Scrapy引擎与域的连接。
直观:数据抓取工具有哪些-点点鼠标就能抓取数据的工具
随着社会的进步，科学技术的发展。无论是企业还是个人，都清楚地知道数据的重要性。不仅可以让我们掌握一手资源，还可以让我们通过数据更好地了解竞争对手。同时，告别手动复制粘贴的痛苦。
业务人员
通过抓取动态网页数据分析客户行为，开发新业务，分析竞争对手，超越竞争对手。
网站人
实现自动采集、定期发布、自动SEO优化，让您的网站瞬间拥有强大的内容支撑，快速提升流量和知名度。
个人的
代替手动复制和粘贴，提高效率并节省更多时间。解决学术研究或生活、工作等数据信息需求，彻底解决无料问题
什么是数据抓取工具？今天我们就一起来盘点一下，免费的数据爬取工具有哪些？
1. 指定 网站采集
您只需轻点鼠标，即可轻松抓取所需数据，无论是导出还是自动发布软件都能支持！详情请看图片！
2. 关键词文章采集
只需键入 关键词、采集文章。关键词采集的文章与我的网站主题和写作主题100%相关，以后找不到文章麻烦了。
3. 监控采集
正所谓“无监控，不运营”，实时获取采集监控数据，准确监控网络数据信息，及时处理不良或危险信息
4. 批处理多任务 采集
可以同时创建多个采集任务，多个任务可以采集执行。
5.自定义发布或导出
无需花费大量时间学习软件操作，一分钟即可上手。提供全自动系统化，无需人工干预，设置任务，自动执行发布。
六、SEO优化技巧
当你把大型网站的各种SEO套路（各种内容、目录、关键词、内链系统、自动生成页面...）应用到小型企业网站上，你会发现资源匮乏并没有得到解决。问题，这些大站的套路对你没有用。
那么从解决资源稀缺、网站缺乏框架开始？然后从网站 框架入手，将小型企业站点变成中型网站。大多数小型企业网站可能只有十几、二十个页面，所以从调整结构开始，变成几百、几千甚至几万个页面。
小型企业网站的典型结构：首页、产品列表、产品详情页、信息列表、信息详情页（关于联系我们、关于我们等我们就不写了）。
整个网站都贯穿着tag标签。tag标签可以分为两组。产品用产品标签标记，信息用两个标签标记：产品和关键词标签。通过tag标签，产品和信息链接在一起。根据关键词调用多组页面竞争排名。
通过大量的关键词挖掘，分析排序词的匹配模式，比如：xx价格，xx厂商，xx品牌等，然后根据标签组合调用生成的页面（生成的页面必须有相关性，不要白用 相关内容在一个页面上显示，会成为百度攻击的目标），生成成百上千，设置几万页问题不大，主要看行业中 关键词 的数量。
基本结构搭建完成后，解决内容不足的问题，通过大量编辑或者采集内容进行填充（采集的内容一定要重新处理，否则就是百度攻击的目标）。
完成了基本的结构和内容，把网站变成了一个中型的网站，现在可以使用大网站的内链系统和自动生成的页面了。 查看全部
直观:大数据常用采集工具
1.水槽
Flume作为Hadoop的一个组件，是Cloudera专门开发的分布式日志采集系统。特别是近年来，随着Flume的不断完善，用户在开发过程中的便利性得到了极大的提升，Flume现已成为Apache顶级项目之一。
Flume提供了从Console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、Text（文件）、Tail（UNIX Tail）、Syslog和Exec（命令执行）等数据源采集数据的能力。
Flume 采用多 Master 的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper来保存配置数据。ZooKeeper 本身保证配置数据的一致性和高可用性。另外，ZooKeeper可以在配置数据发生变化时通知Flume Master节点。Gossip 协议用于在 Flume Master 节点之间同步数据。
Flume对于特殊场景也有很好的自定义扩展能力，所以Flume适用于大部分日常数据采集场景。由于 Flume 是使用 JRuby 构建的，因此它依赖于 Java 运行环境。Flume被设计为分布式管道架构，可以看作是数据源和目的地之间的Agent网络，支持数据路由。
Flume支持设置Sink的Failover和负载均衡，这样可以保证当一个Agent出现故障时整个系统仍然可以正常采集数据。Flume中传输的内容被定义为事件（Event），事件由Headers（包括元数据，即Meta Data）和Payload组成。
Flume 提供了SDK 来支持用户自定义开发。Flume 客户端负责将事件发送到事件源的 Flume Agent。客户端通常与生成数据源的应用程序处于相同的进程空间中。常见的 Flume 客户端是 Avro、Log4J、Syslog 和 HTTP Post。
2.流利
Fluentd是另一种开源的数据采集架构，如图1所示。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件统一日志数据。通过丰富的插件，可以采集各种系统或应用的日志，然后根据用户定义对日志进行分类。通过Fluentd，可以非常容易的实现跟踪日志文件并过滤并转储到MongoDB等操作。Fluentd 可以将人们从繁琐的日志处理中完全解放出来。
图 1 Fluentd 架构
Fluentd 具有安装方便、占用空间小、半结构化数据记录、灵活的插件机制、可靠的缓冲和日志转发等多种特点。Treasure Data 为本产品提供支持和维护。此外，采用JSON统一的数据/日志格式是它的另一个特点。与Flume相比，Fluentd的配置相对简单。
Fluentd的扩展性非常好，客户可以自行定制（Ruby）Input/Buffer/Output。Fluentd 存在跨平台问题，不支持 Windows 平台。
Fluentd 的 Input/Buffer/Output 与 Flume 的 Source/Channel/Sink 非常相似。Fluentd 架构如图 2 所示。
图 2 Fluentd 架构
3.日志存储
Logstash是著名的开源数据栈ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的L。因为Logstash是用JRuby开发的，所以在运行时依赖于JVM。Logstash的部署架构如图3所示，当然这只是一种部署方式。
图 3 Logstash部署架构
典型的 Logstash 配置如下，包括 Input 和 Filter Output 设置。
input {
file {
type =>"Apache-access"
path =>"/var/log/Apache2/other\_vhosts\_access.log"
}
file {
type =>"pache-error"
path =>"/var/log/Apache2/error.log"
}
<p>
}
filter {
grok {
match => {"message"=>"%(COMBINEDApacheLOG)"}
}
date {
match => {"timestamp"=>"dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"}
}
}
output {
stdout {}
Redis {
host=>"192.168.1.289"
data\_type => "list"
key => "Logstash"
}
}
</p>
几乎在大多数情况下，ELK 都是作为堆栈同时使用的。如果你的数据系统使用 ElasticSearch，Logstash 是首选。
4.楚夸
Chukwa是Apache下的另一个开源数据采集平台，名气远不如其他几家。Chukwa 基于 Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce（用 Java 实现）构建，提供可扩展性和可靠性。它提供了很多模块来支持Hadoop集群日志分析。Chukwa还提供数据展示、分析和监控。该项目目前处于非活动状态。
Chukwa 满足以下需求：
(1)灵活、动态、可控的数据源。
(2) 高性能、高扩展性的存储系统。
(3) 用于分析采集到的大规模数据的适当架构。
Chukwa 架构如图 4 所示。
图 4 Chukwa 架构
5.抄写员
Scribe 是 Facebook 开发的数据（日志）采集系统。其官网多年未维护。Scribe 为日志的“分布式采集和统一处理”提供了一个可扩展和高容错的解决方案。当中央存储系统的网络或机器出现故障时，Scribe会将日志转储到本地或其他位置；当中央存储系统恢复时，Scribe 会将转储的日志重新传输到中央存储系统。Scribe 通常与 Hadoop 结合使用，将日志推送（push）到 HDFS，Hadoop 通过 MapReduce 作业进行周期性处理。
Scribe 架构如图 5 所示。
图 5 Scribe 架构
Scribe架构比较简单，主要包括三个部分，分别是Scribe代理、Scribe和存储系统。
6.斯普伦克
在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供了完备的数据采集、数据存储、数据分析处理、数据展示等能力。Splunk 是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色。Splunk 架构如图 6 所示。
图片
图 6 Splunk 架构
搜索：负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息提取功能。
Indexer：负责数据的存储和索引。
Forwarder：负责数据的采集、清洗、变形，并发送给Indexer。
Splunk 内置了对 Syslog、TCP/UDP 和 Spooling 的支持。同时，用户可以通过开发Input和Modular Input获取具体的数据。Splunk提供的软件仓库中有很多成熟的数据采集应用，例如AWS、数据库（DBConnect）等，可以方便的从云端或数据库中获取数据，进入Splunk的数据平台进行分析。
Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，即高可用和高扩展，但是Splunk还没有Cluster for Forwarder的功能。也就是说，如果一台Forwarder机器出现故障，数据采集也会中断，正在运行的数据采集任务不能因为failover切换到其他Forwarder上。
7. 碎片化
Python 的爬虫架构称为 Scrapy。Scrapy 是一种快速、高级的屏幕抓取和网页抓取框架，由 Python 语言开发，用于爬取网站并从页面中提取结构化数据。Scrapy 用途广泛，可用于数据挖掘、监控和自动化测试。
Scrapy 的魅力在于它是一种任何人都可以根据自己的需要轻松修改的架构。它还为各种类型的爬虫提供了基类，如BaseSpider、Sitemap爬虫等，最新版本提供了对Web 2.0爬虫的支持。
Scrapy的运行原理如图7所示。
图片
图7 Scrapy运行原理
Scrapy的整个数据处理过程都是由Scrapy引擎控制的。Scrapy运行过程如下：
(1) 当Scrapy引擎打开一个域名时，爬虫对域名进行处理，让爬虫获取第一个爬取到的URL。
(2) Scrapy引擎首先从爬虫中获取第一个要爬取的URL，然后在调度器中将其作为请求进行调度。
(3) Scrapy引擎从调度器中获取下一个要爬取的页面。
(4)调度返回下一个抓取到的URL给引擎，引擎通过下载中间件发送给下载器。
(5) 网页被下载器下载后，通过下载器中间件将响应内容发送给Scrapy引擎。
(6) Scrapy引擎接收到下载器的响应，通过爬虫中间件发送给爬虫进行处理。
(7) 爬虫处理响应并返回爬取的item，然后向Scrapy引擎发送新的请求。
(8) Scrapy引擎将抓取的item放入project pipeline，并向scheduler发送请求。
(9) 系统重复步骤(2)之后的操作，直到调度器中没有请求，然后断开Scrapy引擎与域的连接。
直观:数据抓取工具有哪些-点点鼠标就能抓取数据的工具
随着社会的进步，科学技术的发展。无论是企业还是个人，都清楚地知道数据的重要性。不仅可以让我们掌握一手资源，还可以让我们通过数据更好地了解竞争对手。同时，告别手动复制粘贴的痛苦。
业务人员
通过抓取动态网页数据分析客户行为，开发新业务，分析竞争对手，超越竞争对手。
网站人
实现自动采集、定期发布、自动SEO优化，让您的网站瞬间拥有强大的内容支撑，快速提升流量和知名度。
个人的
代替手动复制和粘贴，提高效率并节省更多时间。解决学术研究或生活、工作等数据信息需求，彻底解决无料问题
什么是数据抓取工具？今天我们就一起来盘点一下，免费的数据爬取工具有哪些？
1. 指定 网站采集
您只需轻点鼠标，即可轻松抓取所需数据，无论是导出还是自动发布软件都能支持！详情请看图片！
2. 关键词文章采集
只需键入 关键词、采集文章。关键词采集的文章与我的网站主题和写作主题100%相关，以后找不到文章麻烦了。
3. 监控采集
正所谓“无监控，不运营”，实时获取采集监控数据，准确监控网络数据信息，及时处理不良或危险信息
4. 批处理多任务 采集
可以同时创建多个采集任务，多个任务可以采集执行。
5.自定义发布或导出
无需花费大量时间学习软件操作，一分钟即可上手。提供全自动系统化，无需人工干预，设置任务，自动执行发布。
六、SEO优化技巧
当你把大型网站的各种SEO套路（各种内容、目录、关键词、内链系统、自动生成页面...）应用到小型企业网站上，你会发现资源匮乏并没有得到解决。问题，这些大站的套路对你没有用。
那么从解决资源稀缺、网站缺乏框架开始？然后从网站 框架入手，将小型企业站点变成中型网站。大多数小型企业网站可能只有十几、二十个页面，所以从调整结构开始，变成几百、几千甚至几万个页面。
小型企业网站的典型结构：首页、产品列表、产品详情页、信息列表、信息详情页（关于联系我们、关于我们等我们就不写了）。
整个网站都贯穿着tag标签。tag标签可以分为两组。产品用产品标签标记，信息用两个标签标记：产品和关键词标签。通过tag标签，产品和信息链接在一起。根据关键词调用多组页面竞争排名。
通过大量的关键词挖掘，分析排序词的匹配模式，比如：xx价格，xx厂商，xx品牌等，然后根据标签组合调用生成的页面（生成的页面必须有相关性，不要白用 相关内容在一个页面上显示，会成为百度攻击的目标），生成成百上千，设置几万页问题不大，主要看行业中 关键词 的数量。
基本结构搭建完成后，解决内容不足的问题，通过大量编辑或者采集内容进行填充（采集的内容一定要重新处理，否则就是百度攻击的目标）。
完成了基本的结构和内容，把网站变成了一个中型的网站，现在可以使用大网站的内链系统和自动生成的页面了。
解决方案:采集工具不合规，百度推广需要什么样的东西？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 61 次浏览 • 2022-11-11 21:35
解决方案:采集工具不合规，百度推广需要什么样的东西？
采集工具不合规！按规定无法发送合格的搜索结果。不过，搜索引擎也不需要非得开发图片和短视频，“虚拟物品”等关键词下发布合规图片和视频还是可以的。多平台采集才会受欢迎，有几十个字符就可以了。即使二次构思，也可以构思“趣味或狗血的搜索结果”。
百度推广需要。
1.建议考虑留logo；2.建议考虑留flash
影视方面找微影猫，谷歌的话找网页日本原版视频就行了，多下下来看看用法，这样你就会一个一个词的去搜索，然后去看懂一个片子的搜索关键词，结合谷歌就可以了，如果都用不了的话，估计你离被知乎倒闭不远了。
搜索引擎在中国这个互联网的新手村还是比较欠缺的。因为这几年才开始，所以很多人没有。
你有一个想法让人家找上门来那你就可以和他说了不过这个方向我觉得有点问题没有什么实质性的东西如果你有其他的类似的想法欢迎和我交流
也是针对这个问题问出来的，想知道有没有想法可以尝试利用二次元app之类的来解决这个问题，比如有些app上关于番剧的推荐，用你的内容吸引对方或者。
新版知乎用户真的可以关注吗
每天都可以换个主题发起图片或者视频对吧，
这才是应该找谷歌的问题，让谷歌为你付费。而不是来找知乎。 查看全部
采集工具不合规！按规定无法发送合格的搜索结果。不过，搜索引擎也不需要非得开发图片和短视频，“虚拟物品”等关键词下发布合规图片和视频还是可以的。多平台采集才会受欢迎，有几十个字符就可以了。即使二次构思，也可以构思“趣味或狗血的搜索结果”。
百度推广需要。
1.建议考虑留logo；2.建议考虑留flash
影视方面找微影猫，谷歌的话找网页日本原版视频就行了，多下下来看看用法，这样你就会一个一个词的去搜索，然后去看懂一个片子的搜索关键词，结合谷歌就可以了，如果都用不了的话，估计你离被知乎倒闭不远了。
搜索引擎在中国这个互联网的新手村还是比较欠缺的。因为这几年才开始，所以很多人没有。
你有一个想法让人家找上门来那你就可以和他说了不过这个方向我觉得有点问题没有什么实质性的东西如果你有其他的类似的想法欢迎和我交流
也是针对这个问题问出来的，想知道有没有想法可以尝试利用二次元app之类的来解决这个问题，比如有些app上关于番剧的推荐，用你的内容吸引对方或者。
新版知乎用户真的可以关注吗
每天都可以换个主题发起图片或者视频对吧，
这才是应该找谷歌的问题，让谷歌为你付费。而不是来找知乎。 查看全部
解决方案:采集工具不合规，百度推广需要什么样的东西？
采集工具不合规！按规定无法发送合格的搜索结果。不过，搜索引擎也不需要非得开发图片和短视频，“虚拟物品”等关键词下发布合规图片和视频还是可以的。多平台采集才会受欢迎，有几十个字符就可以了。即使二次构思，也可以构思“趣味或狗血的搜索结果”。
百度推广需要。
1.建议考虑留logo；2.建议考虑留flash
影视方面找微影猫，谷歌的话找网页日本原版视频就行了，多下下来看看用法，这样你就会一个一个词的去搜索，然后去看懂一个片子的搜索关键词，结合谷歌就可以了，如果都用不了的话，估计你离被知乎倒闭不远了。
搜索引擎在中国这个互联网的新手村还是比较欠缺的。因为这几年才开始，所以很多人没有。
你有一个想法让人家找上门来那你就可以和他说了不过这个方向我觉得有点问题没有什么实质性的东西如果你有其他的类似的想法欢迎和我交流
也是针对这个问题问出来的，想知道有没有想法可以尝试利用二次元app之类的来解决这个问题，比如有些app上关于番剧的推荐，用你的内容吸引对方或者。
新版知乎用户真的可以关注吗
每天都可以换个主题发起图片或者视频对吧，
这才是应该找谷歌的问题，让谷歌为你付费。而不是来找知乎。
技巧:抖音采集工具
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 326 次浏览 • 2022-11-08 11:40
技巧:抖音采集工具
您可以采集作者的所有作品（包括作者喜欢的作品）、单个视频作品、特定主题挑战下的指定数量的作品以及使用特定音乐的指定数量的作品。
主要是为了方便对作品下载的管理，分别保存，同时检测作者作品、话题挑战、音乐的更新，有新作品时才下载新作品。
对于之前使用过“批处理采集抖音Works”工具的朋友，新版控制台工具可以自动迁移数据，当然也可以继续使用之前的工具。
我不再重复介绍。下载过本帖旧版工具的人自然会知道如何使用。压缩包中还有获取控制台操作图片和视频的说明和短链接。
已提供最新的Python GUI版本，获取各种作品采集的链接可以在网盘的demo视频中找到。
新版工具下载地址：，访问密码：52pj
Lanzous云盘lanzous无法访问（21.5.13），请使用lanzoui访问（本帖链接已更改）
添加另一个百度网盘地址：，提取码：r7c6 旧版工具下载地址（或原版）：，访问密码：3345
如果64位版本有问题，可以试试32位版本，如果还是不行，可以试试XP版本
XP版的Python版已经提供，Gui版的VB版就不需要了。
技巧:SEO从入门到精通｜张亚楠的SEO方法论
从事SEO行业多年，从刚开始做SEO编辑到现在经营多个业务/网站，整理一下自己的SEO方法论，给刚入门的同学一些参考进入这个行业，也以此作为自己的总结。
注意：我主要做的是大型网站 SEO方向，可能不适用于其他SEO业务方向。
第 1 阶段 - 入门
技能
入门阶段主要是了解一些SEO技巧并高效实施，如PC/WAP适配、URL跳转规则、URL设置规则、内/外链接的重要性等。推荐信息：第一个官方文档！官方文档！官方文档！百度和谷歌的文档都是实时更新的；文档可以解决每天遇到的90%的问题，我还是经常查阅文档。
注意：一开始你可能知道一些不太重要和过时的技巧，比如关键词写法（其实已经过期了），关键词密度（没那么重要），不过没关系，作为SEO深入，你会逐渐放弃摆脱这些无效的招数。
工具
要开始使用，您需要了解 SEO 的基本工具，例如：
以上所有都是必备工具，应该在SEO的每个阶段使用。
搜索引擎原则
您需要了解搜索引擎的基本方面。比如一个网页提交后，搜索引擎会分配爬虫抓取该网页，对该网页执行收录，最终该网页在搜索结果中排名并带来流量。
推荐材料：官方文件
能力
开始使用 SEO 需要具备以下能力：
位置
SEO入门的定位是：SEO编辑、专业执行者
阶段 2 - 高级
技能
在高级阶段，您需要在SEO方面很专业，并且能够自立。一方面，你要熟悉所有的SEO技巧，能够灵活运用，了解行业动态。
推荐信息：
工具
熟悉日常SEO工具，如爬取分析工具、排名监控工具等；熟悉数据分析工具，如用户数据分析、渠道全链路数据分析、数据分割/对比/趋势分析等方法。
搜索引擎原则
熟悉搜索引擎的核心方面，爬取——收录（倒排）——排名（粗排序、细排序）——点击（动态排序）；了解基本算法原理，如TF-IDF、向量相关算法、PR算法、HillTop算法、HITS算法等。推荐资料：《走进搜索引擎》、《这就是搜索引擎》，可能有点深，但你可以理解总体框架和原则
能力
在这个阶段，您可以负责一个渠道/业务线的SEO，制定SEO计划，跟踪启动并确保效果；可以给网站一个完整的SEO分析和优化方案，并给出预期的效果。
位置
现阶段的定位是SEO渠道负责人和模块运营商。
阶段 3 - 精通
技能
在这个阶段，需要精通所有的SEO技巧和策略，能够清楚地知道每一项的预期效果和重要性，并初步评估成本；具备成长、产品、运营、开发、数据分析等综合能力，有效降低沟通成本。推荐信息：
工具
精通SEO和日常业务的所有工具，根据不同场景选择合适的工具，或自定义工具。比如用Python脚本写一个网站数据爬取工具，一个网站收录/ranking统计工具等。
搜索引擎原则
熟悉所有搜索引擎策略和变化；能站在搜索引擎的角度去思考，了解它的整体方向，对一件事的看法。比如2020年谷歌的几个重点方向，谷歌如何看待非原创内容等。
能力
该阶段可以独立负责某网站的SEO业务，制定整体策略并分阶段实施，确保效果和产出；能独立判断SEO问题并给出有效解决方案；可重复使用的 SEO 方法或系统。
位置
现阶段的定位是全站SEO的负责人，对战的攻击者。
再往前走
展望未来，SEO部分将越来越少。我还没有完全意识到，我只能列出我看到其他伟大人物的几个阶段：
总体框架
评论
作者简介：张亚男，现任阿里巴巴海外业务流量专家，资深SEO从业者，谷歌站长版主，SEO技术流博主，擅长大规模网站SEO优化，拥有各种网站成功案例，致力于网站实现流量增长。 查看全部
您可以采集作者的所有作品（包括作者喜欢的作品）、单个视频作品、特定主题挑战下的指定数量的作品以及使用特定音乐的指定数量的作品。
主要是为了方便对作品下载的管理，分别保存，同时检测作者作品、话题挑战、音乐的更新，有新作品时才下载新作品。
对于之前使用过“批处理采集抖音Works”工具的朋友，新版控制台工具可以自动迁移数据，当然也可以继续使用之前的工具。
我不再重复介绍。下载过本帖旧版工具的人自然会知道如何使用。压缩包中还有获取控制台操作图片和视频的说明和短链接。
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如果64位版本有问题，可以试试32位版本，如果还是不行，可以试试XP版本
XP版的Python版已经提供，Gui版的VB版就不需要了。
技巧:SEO从入门到精通｜张亚楠的SEO方法论
从事SEO行业多年，从刚开始做SEO编辑到现在经营多个业务/网站，整理一下自己的SEO方法论，给刚入门的同学一些参考进入这个行业，也以此作为自己的总结。
注意：我主要做的是大型网站 SEO方向，可能不适用于其他SEO业务方向。
第 1 阶段 - 入门
技能
入门阶段主要是了解一些SEO技巧并高效实施，如PC/WAP适配、URL跳转规则、URL设置规则、内/外链接的重要性等。推荐信息：第一个官方文档！官方文档！官方文档！百度和谷歌的文档都是实时更新的；文档可以解决每天遇到的90%的问题，我还是经常查阅文档。
注意：一开始你可能知道一些不太重要和过时的技巧，比如关键词写法（其实已经过期了），关键词密度（没那么重要），不过没关系，作为SEO深入，你会逐渐放弃摆脱这些无效的招数。
工具
要开始使用，您需要了解 SEO 的基本工具，例如：
以上所有都是必备工具，应该在SEO的每个阶段使用。
搜索引擎原则
您需要了解搜索引擎的基本方面。比如一个网页提交后，搜索引擎会分配爬虫抓取该网页，对该网页执行收录，最终该网页在搜索结果中排名并带来流量。
推荐材料：官方文件
能力
开始使用 SEO 需要具备以下能力：
位置
SEO入门的定位是：SEO编辑、专业执行者
阶段 2 - 高级
技能
在高级阶段，您需要在SEO方面很专业，并且能够自立。一方面，你要熟悉所有的SEO技巧，能够灵活运用，了解行业动态。
推荐信息：
工具
熟悉日常SEO工具，如爬取分析工具、排名监控工具等；熟悉数据分析工具，如用户数据分析、渠道全链路数据分析、数据分割/对比/趋势分析等方法。
搜索引擎原则
熟悉搜索引擎的核心方面，爬取——收录（倒排）——排名（粗排序、细排序）——点击（动态排序）；了解基本算法原理，如TF-IDF、向量相关算法、PR算法、HillTop算法、HITS算法等。推荐资料：《走进搜索引擎》、《这就是搜索引擎》，可能有点深，但你可以理解总体框架和原则
能力
在这个阶段，您可以负责一个渠道/业务线的SEO，制定SEO计划，跟踪启动并确保效果；可以给网站一个完整的SEO分析和优化方案，并给出预期的效果。
位置
现阶段的定位是SEO渠道负责人和模块运营商。
阶段 3 - 精通
技能
在这个阶段，需要精通所有的SEO技巧和策略，能够清楚地知道每一项的预期效果和重要性，并初步评估成本；具备成长、产品、运营、开发、数据分析等综合能力，有效降低沟通成本。推荐信息：
工具
精通SEO和日常业务的所有工具，根据不同场景选择合适的工具，或自定义工具。比如用Python脚本写一个网站数据爬取工具，一个网站收录/ranking统计工具等。
搜索引擎原则
熟悉所有搜索引擎策略和变化；能站在搜索引擎的角度去思考，了解它的整体方向，对一件事的看法。比如2020年谷歌的几个重点方向，谷歌如何看待非原创内容等。
能力
该阶段可以独立负责某网站的SEO业务，制定整体策略并分阶段实施，确保效果和产出；能独立判断SEO问题并给出有效解决方案；可重复使用的 SEO 方法或系统。
位置
现阶段的定位是全站SEO的负责人，对战的攻击者。
再往前走
展望未来，SEO部分将越来越少。我还没有完全意识到，我只能列出我看到其他伟大人物的几个阶段：
总体框架
评论
作者简介：张亚男，现任阿里巴巴海外业务流量专家，资深SEO从业者，谷歌站长版主，SEO技术流博主，擅长大规模网站SEO优化，拥有各种网站成功案例，致力于网站实现流量增长。 查看全部
技巧:抖音采集工具
您可以采集作者的所有作品（包括作者喜欢的作品）、单个视频作品、特定主题挑战下的指定数量的作品以及使用特定音乐的指定数量的作品。
主要是为了方便对作品下载的管理，分别保存，同时检测作者作品、话题挑战、音乐的更新，有新作品时才下载新作品。
对于之前使用过“批处理采集抖音Works”工具的朋友，新版控制台工具可以自动迁移数据，当然也可以继续使用之前的工具。
我不再重复介绍。下载过本帖旧版工具的人自然会知道如何使用。压缩包中还有获取控制台操作图片和视频的说明和短链接。
已提供最新的Python GUI版本，获取各种作品采集的链接可以在网盘的demo视频中找到。
新版工具下载地址：，访问密码：52pj
Lanzous云盘lanzous无法访问（21.5.13），请使用lanzoui访问（本帖链接已更改）
添加另一个百度网盘地址：，提取码：r7c6 旧版工具下载地址（或原版）：，访问密码：3345
如果64位版本有问题，可以试试32位版本，如果还是不行，可以试试XP版本
XP版的Python版已经提供，Gui版的VB版就不需要了。
技巧:SEO从入门到精通｜张亚楠的SEO方法论
从事SEO行业多年，从刚开始做SEO编辑到现在经营多个业务/网站，整理一下自己的SEO方法论，给刚入门的同学一些参考进入这个行业，也以此作为自己的总结。
注意：我主要做的是大型网站 SEO方向，可能不适用于其他SEO业务方向。
第 1 阶段 - 入门
技能
入门阶段主要是了解一些SEO技巧并高效实施，如PC/WAP适配、URL跳转规则、URL设置规则、内/外链接的重要性等。推荐信息：第一个官方文档！官方文档！官方文档！百度和谷歌的文档都是实时更新的；文档可以解决每天遇到的90%的问题，我还是经常查阅文档。
注意：一开始你可能知道一些不太重要和过时的技巧，比如关键词写法（其实已经过期了），关键词密度（没那么重要），不过没关系，作为SEO深入，你会逐渐放弃摆脱这些无效的招数。
工具
要开始使用，您需要了解 SEO 的基本工具，例如：
以上所有都是必备工具，应该在SEO的每个阶段使用。
搜索引擎原则
您需要了解搜索引擎的基本方面。比如一个网页提交后，搜索引擎会分配爬虫抓取该网页，对该网页执行收录，最终该网页在搜索结果中排名并带来流量。
推荐材料：官方文件
能力
开始使用 SEO 需要具备以下能力：
位置
SEO入门的定位是：SEO编辑、专业执行者
阶段 2 - 高级
技能
在高级阶段，您需要在SEO方面很专业，并且能够自立。一方面，你要熟悉所有的SEO技巧，能够灵活运用，了解行业动态。
推荐信息：
工具
熟悉日常SEO工具，如爬取分析工具、排名监控工具等；熟悉数据分析工具，如用户数据分析、渠道全链路数据分析、数据分割/对比/趋势分析等方法。
搜索引擎原则
熟悉搜索引擎的核心方面，爬取——收录（倒排）——排名（粗排序、细排序）——点击（动态排序）；了解基本算法原理，如TF-IDF、向量相关算法、PR算法、HillTop算法、HITS算法等。推荐资料：《走进搜索引擎》、《这就是搜索引擎》，可能有点深，但你可以理解总体框架和原则
能力
在这个阶段，您可以负责一个渠道/业务线的SEO，制定SEO计划，跟踪启动并确保效果；可以给网站一个完整的SEO分析和优化方案，并给出预期的效果。
位置
现阶段的定位是SEO渠道负责人和模块运营商。
阶段 3 - 精通
技能
在这个阶段，需要精通所有的SEO技巧和策略，能够清楚地知道每一项的预期效果和重要性，并初步评估成本；具备成长、产品、运营、开发、数据分析等综合能力，有效降低沟通成本。推荐信息：
工具
精通SEO和日常业务的所有工具，根据不同场景选择合适的工具，或自定义工具。比如用Python脚本写一个网站数据爬取工具，一个网站收录/ranking统计工具等。
搜索引擎原则
熟悉所有搜索引擎策略和变化；能站在搜索引擎的角度去思考，了解它的整体方向，对一件事的看法。比如2020年谷歌的几个重点方向，谷歌如何看待非原创内容等。
能力
该阶段可以独立负责某网站的SEO业务，制定整体策略并分阶段实施，确保效果和产出；能独立判断SEO问题并给出有效解决方案；可重复使用的 SEO 方法或系统。
位置
现阶段的定位是全站SEO的负责人，对战的攻击者。
再往前走
展望未来，SEO部分将越来越少。我还没有完全意识到，我只能列出我看到其他伟大人物的几个阶段：
总体框架
评论
作者简介：张亚男，现任阿里巴巴海外业务流量专家，资深SEO从业者，谷歌站长版主，SEO技术流博主，擅长大规模网站SEO优化，拥有各种网站成功案例，致力于网站实现流量增长。
解决方案:采集工具(采集站的生存之道，盘点常见的采集工具与软件！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 85 次浏览 • 2022-12-18 21:30
解决方案:采集工具(采集站的生存之道，盘点常见的采集工具与软件！)
采集工具（采集网站的生存之道，盘点常用采集工具和软件！），今天我们为大家整理了详细的采集工具（生存之道采集网站方法，常用采集工具软件盘点！）介绍，希望这篇文章对你有参考价值，一起关注采集工具吧（ 采集网站如何生存，盘点常用采集工具软件！）。
早前很多SEOer喜欢用采集工具批量播放大量的文章，然后上传到自己的网站，没有任何版权。随着百度算法的调整，恒大采集网站在净网运营方面遭受重创。
Batman IT 将通过以下内容分享一些关于采集 网站的事情： 1. 采集 网站的生存之道，是时候和它说再见了吗？
答案基本上是肯定的。虽然百度目前还不能很好的对原创内容和采集内容进行排序，但雄掌的推出正试图扭转这种局面。这也是百度搜索的不断发展。核心战略面临挑战，但势在必行。
2、百度是否支持合理的“采集”？
显然，这里的“采集”可以理解为转载，基于搜索引擎的性质，试图快速找到最佳解决方案，百度支持合理的“采集”，值得注意的是必须带有原文链接，这样才不容易被识别为低质量内容。
同时需要明确的是，一个网站的“文章采集”的数量需要控制在合理范围内，不能整个站点采集。
3.如果我站在采集上会受到惩罚吗？
不一定，要看情况，除了上面那个合理的采集例子，URL导航和网站目录，理论上都是采集站点，但是为什么不被处罚毛呢？
原因很简单。搜索引擎是一个开发平台。它将对真正满足用户需求的站点给予一些支持。同时，优质网站导航只推荐优质站点，代表一定的权威性，如：hao123。
因此，网站适度采集并转发部分内容不会被百度处罚。刚入行的个人站长不要担心这个问题。
4、用采集软件编辑稿件是否可行？
如果尝试做一个稿件清洗的分类采集工具，可以分为初级稿件清洗和高级稿件清洗：
① 初级稿件编辑：通常使用采集软件，如：博客搜索工具采集工具，采集特定关键词博文采集工具，然后多个articles 组合成一篇文章，有时上下文和逻辑结构不流畅，这是肯定不行的。
②进阶编辑：如果你长期关注某个行业网站，他们官网的行为格式都有特定的标签，比如：
标题：H1标签，副标题H2标签，副标题H3标签。
经验丰富的行业领导者通常会使用采集工具来遵循页面内容格式、玩法指南文章内容逻辑结构标题，然后根据这个框架进行创建和部分集成。
这种采集网站目前百度还难以识别，但显然是高级SEO的作弊行为。未来随着人工智能的介入，语义识别能力将得到极大提升。到时候，基本上都会被击中。
5、站长常用的采集工具有哪些？
对于一些SEO高手，基本都是自己写采集工具，但是对于小白来说，这里推荐一款采集软件：优采云采集，基本上这款软件可以满足大部分功能要求。
有人说我不懂这些复杂的采集规则。当然，网上有很多免费教程，你可以学习一下。一些博客群发工具还自带采集软件，效果也不错的。
总结：即使采集网站在短期内躲过了算法的攻击，但想想看，如果脱离了内容质量排名和流量，转化率也不会很高。即使附加了affiliate code，也不是长久之计。我建议你回归搜索的本质，才能不断提升。
解决方案:使用Cadvisor监控容器并展示数据
Clot 使用 Go 语言开发，使用 Linux cgroups 获取容器资源使用情况信息，cadvisor 不仅可以采集一台机器上所有正在运行的容器信息，还可以提供基本的查询接口和 http 接口，方便 Prometheus 等其他组件抓取数据。
本文介绍 Cadvisor 的安装、如何监控容器，最后展示数据。
首先，使用容器部署 Cadvisor 采集器
[root@prometheus ~]# docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
--privileged \
--device=/dev/kmsg \
google/cadvisor:latest
#如果启动docker 错误，cadvisor无法启动容器管理器：inotify_add_watch /sys/fs/cgroup/cpuacct，cpu：nosuchfile
解决方法：
1. 将 cgroup 设置为读写文件，否则会报告：只读文件系统
2. 建立软连接
[root@prometheus ~]# mount -o remount，rw '/sys/fs/cgroup'
[root@prometheus ~]# ln -s /sys/fs/cgroup/cpu，cpuacct /sys/fs/cgroup/cpuacct，cpu
再次启动容器，没关系
2. 打开浏览器访问 Cadvisor 控制台
浏览器访问：8080
您可以查看某些容器的指标数据
在普罗米修斯服务器上配置废料
修改配置文件（添加底部job_name：“docker”）。
[root@prometheus to]# cat prometheus.yml
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.250:9090']
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.30:9100','192.168.31.40:9100','192.168.31.41:9100','192.168.31.42:9100']
params:
<p>
collect[]:
- cpu
- meminfo
- diskstats
- job_name: 'docker'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.250:8080']</p>
#改完后记得重新加载下普罗米修斯的配置文件
[root@prometheus ~]# ps -ef | grep prometheus | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -HUP
视图
普罗米修斯控制台上的目标
您可以看到 Cadvisor 采集器已添加到目标列表中
5. 在格拉法纳上显示容器数据
在此处使用 Grafana 仪表板网站上的模板
登录格拉法纳， ：3000
导入 ID 为 193 的导入模板
您可以自定义监控名称并选择数据源为 Prometheus
最终效果
本文仅涉及使用 Cadvisor 监控容器和展示数据，不写触发器的配置告警，稍后会更新。 查看全部
采集工具（采集网站的生存之道，盘点常用采集工具和软件！），今天我们为大家整理了详细的采集工具（生存之道采集网站方法，常用采集工具软件盘点！）介绍，希望这篇文章对你有参考价值，一起关注采集工具吧（ 采集网站如何生存，盘点常用采集工具软件！）。
早前很多SEOer喜欢用采集工具批量播放大量的文章，然后上传到自己的网站，没有任何版权。随着百度算法的调整，恒大采集网站在净网运营方面遭受重创。
Batman IT 将通过以下内容分享一些关于采集 网站的事情： 1. 采集 网站的生存之道，是时候和它说再见了吗？
答案基本上是肯定的。虽然百度目前还不能很好的对原创内容和采集内容进行排序，但雄掌的推出正试图扭转这种局面。这也是百度搜索的不断发展。核心战略面临挑战，但势在必行。
2、百度是否支持合理的“采集”？
显然，这里的“采集”可以理解为转载，基于搜索引擎的性质，试图快速找到最佳解决方案，百度支持合理的“采集”，值得注意的是必须带有原文链接，这样才不容易被识别为低质量内容。
同时需要明确的是，一个网站的“文章采集”的数量需要控制在合理范围内，不能整个站点采集。
3.如果我站在采集上会受到惩罚吗？
不一定，要看情况，除了上面那个合理的采集例子，URL导航和网站目录，理论上都是采集站点，但是为什么不被处罚毛呢？
原因很简单。搜索引擎是一个开发平台。它将对真正满足用户需求的站点给予一些支持。同时，优质网站导航只推荐优质站点，代表一定的权威性，如：hao123。
因此，网站适度采集并转发部分内容不会被百度处罚。刚入行的个人站长不要担心这个问题。
4、用采集软件编辑稿件是否可行？
如果尝试做一个稿件清洗的分类采集工具，可以分为初级稿件清洗和高级稿件清洗：
① 初级稿件编辑：通常使用采集软件，如：博客搜索工具采集工具，采集特定关键词博文采集工具，然后多个articles 组合成一篇文章，有时上下文和逻辑结构不流畅，这是肯定不行的。
②进阶编辑：如果你长期关注某个行业网站，他们官网的行为格式都有特定的标签，比如：
标题：H1标签，副标题H2标签，副标题H3标签。
经验丰富的行业领导者通常会使用采集工具来遵循页面内容格式、玩法指南文章内容逻辑结构标题，然后根据这个框架进行创建和部分集成。
这种采集网站目前百度还难以识别，但显然是高级SEO的作弊行为。未来随着人工智能的介入，语义识别能力将得到极大提升。到时候，基本上都会被击中。
5、站长常用的采集工具有哪些？
对于一些SEO高手，基本都是自己写采集工具，但是对于小白来说，这里推荐一款采集软件：优采云采集，基本上这款软件可以满足大部分功能要求。
有人说我不懂这些复杂的采集规则。当然，网上有很多免费教程，你可以学习一下。一些博客群发工具还自带采集软件，效果也不错的。
总结：即使采集网站在短期内躲过了算法的攻击，但想想看，如果脱离了内容质量排名和流量，转化率也不会很高。即使附加了affiliate code，也不是长久之计。我建议你回归搜索的本质，才能不断提升。
解决方案:使用Cadvisor监控容器并展示数据
Clot 使用 Go 语言开发，使用 Linux cgroups 获取容器资源使用情况信息，cadvisor 不仅可以采集一台机器上所有正在运行的容器信息，还可以提供基本的查询接口和 http 接口，方便 Prometheus 等其他组件抓取数据。
本文介绍 Cadvisor 的安装、如何监控容器，最后展示数据。
首先，使用容器部署 Cadvisor 采集器
[root@prometheus ~]# docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
--privileged \
--device=/dev/kmsg \
google/cadvisor:latest
#如果启动docker 错误，cadvisor无法启动容器管理器：inotify_add_watch /sys/fs/cgroup/cpuacct，cpu：nosuchfile
解决方法：
1. 将 cgroup 设置为读写文件，否则会报告：只读文件系统
2. 建立软连接
[root@prometheus ~]# mount -o remount，rw '/sys/fs/cgroup'
[root@prometheus ~]# ln -s /sys/fs/cgroup/cpu，cpuacct /sys/fs/cgroup/cpuacct，cpu
再次启动容器，没关系
2. 打开浏览器访问 Cadvisor 控制台
浏览器访问：8080
您可以查看某些容器的指标数据
在普罗米修斯服务器上配置废料
修改配置文件（添加底部job_name：“docker”）。
[root@prometheus to]# cat prometheus.yml
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.250:9090']
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.30:9100','192.168.31.40:9100','192.168.31.41:9100','192.168.31.42:9100']
params:
<p>
collect[]:
- cpu
- meminfo
- diskstats
- job_name: 'docker'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.250:8080']</p>
#改完后记得重新加载下普罗米修斯的配置文件
[root@prometheus ~]# ps -ef | grep prometheus | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -HUP
视图
普罗米修斯控制台上的目标
您可以看到 Cadvisor 采集器已添加到目标列表中
5. 在格拉法纳上显示容器数据
在此处使用 Grafana 仪表板网站上的模板
登录格拉法纳， ：3000
导入 ID 为 193 的导入模板
您可以自定义监控名称并选择数据源为 Prometheus
最终效果
本文仅涉及使用 Cadvisor 监控容器和展示数据，不写触发器的配置告警，稍后会更新。 查看全部
解决方案:采集工具(采集站的生存之道，盘点常见的采集工具与软件！)
采集工具（采集网站的生存之道，盘点常用采集工具和软件！），今天我们为大家整理了详细的采集工具（生存之道采集网站方法，常用采集工具软件盘点！）介绍，希望这篇文章对你有参考价值，一起关注采集工具吧（ 采集网站如何生存，盘点常用采集工具软件！）。
早前很多SEOer喜欢用采集工具批量播放大量的文章，然后上传到自己的网站，没有任何版权。随着百度算法的调整，恒大采集网站在净网运营方面遭受重创。
Batman IT 将通过以下内容分享一些关于采集 网站的事情： 1. 采集 网站的生存之道，是时候和它说再见了吗？
答案基本上是肯定的。虽然百度目前还不能很好的对原创内容和采集内容进行排序，但雄掌的推出正试图扭转这种局面。这也是百度搜索的不断发展。核心战略面临挑战，但势在必行。
2、百度是否支持合理的“采集”？
显然，这里的“采集”可以理解为转载，基于搜索引擎的性质，试图快速找到最佳解决方案，百度支持合理的“采集”，值得注意的是必须带有原文链接，这样才不容易被识别为低质量内容。
同时需要明确的是，一个网站的“文章采集”的数量需要控制在合理范围内，不能整个站点采集。
3.如果我站在采集上会受到惩罚吗？
不一定，要看情况，除了上面那个合理的采集例子，URL导航和网站目录，理论上都是采集站点，但是为什么不被处罚毛呢？
原因很简单。搜索引擎是一个开发平台。它将对真正满足用户需求的站点给予一些支持。同时，优质网站导航只推荐优质站点，代表一定的权威性，如：hao123。
因此，网站适度采集并转发部分内容不会被百度处罚。刚入行的个人站长不要担心这个问题。
4、用采集软件编辑稿件是否可行？
如果尝试做一个稿件清洗的分类采集工具，可以分为初级稿件清洗和高级稿件清洗：
① 初级稿件编辑：通常使用采集软件，如：博客搜索工具采集工具，采集特定关键词博文采集工具，然后多个articles 组合成一篇文章，有时上下文和逻辑结构不流畅，这是肯定不行的。
②进阶编辑：如果你长期关注某个行业网站，他们官网的行为格式都有特定的标签，比如：
标题：H1标签，副标题H2标签，副标题H3标签。
经验丰富的行业领导者通常会使用采集工具来遵循页面内容格式、玩法指南文章内容逻辑结构标题，然后根据这个框架进行创建和部分集成。
这种采集网站目前百度还难以识别，但显然是高级SEO的作弊行为。未来随着人工智能的介入，语义识别能力将得到极大提升。到时候，基本上都会被击中。
5、站长常用的采集工具有哪些？
对于一些SEO高手，基本都是自己写采集工具，但是对于小白来说，这里推荐一款采集软件：优采云采集，基本上这款软件可以满足大部分功能要求。
有人说我不懂这些复杂的采集规则。当然，网上有很多免费教程，你可以学习一下。一些博客群发工具还自带采集软件，效果也不错的。
总结：即使采集网站在短期内躲过了算法的攻击，但想想看，如果脱离了内容质量排名和流量，转化率也不会很高。即使附加了affiliate code，也不是长久之计。我建议你回归搜索的本质，才能不断提升。
解决方案:使用Cadvisor监控容器并展示数据
Clot 使用 Go 语言开发，使用 Linux cgroups 获取容器资源使用情况信息，cadvisor 不仅可以采集一台机器上所有正在运行的容器信息，还可以提供基本的查询接口和 http 接口，方便 Prometheus 等其他组件抓取数据。
本文介绍 Cadvisor 的安装、如何监控容器，最后展示数据。
首先，使用容器部署 Cadvisor 采集器
[root@prometheus ~]# docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
--privileged \
--device=/dev/kmsg \
google/cadvisor:latest
#如果启动docker 错误，cadvisor无法启动容器管理器：inotify_add_watch /sys/fs/cgroup/cpuacct，cpu：nosuchfile
解决方法：
1. 将 cgroup 设置为读写文件，否则会报告：只读文件系统
2. 建立软连接
[root@prometheus ~]# mount -o remount，rw '/sys/fs/cgroup'
[root@prometheus ~]# ln -s /sys/fs/cgroup/cpu，cpuacct /sys/fs/cgroup/cpuacct，cpu
再次启动容器，没关系
2. 打开浏览器访问 Cadvisor 控制台
浏览器访问：8080
您可以查看某些容器的指标数据
在普罗米修斯服务器上配置废料
修改配置文件（添加底部job_name：“docker”）。
[root@prometheus to]# cat prometheus.yml
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.250:9090']
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.30:9100','192.168.31.40:9100','192.168.31.41:9100','192.168.31.42:9100']
params:
<p>
collect[]:
- cpu
- meminfo
- diskstats
- job_name: 'docker'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.250:8080']</p>
#改完后记得重新加载下普罗米修斯的配置文件
[root@prometheus ~]# ps -ef | grep prometheus | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -HUP
视图
普罗米修斯控制台上的目标
您可以看到 Cadvisor 采集器已添加到目标列表中
5. 在格拉法纳上显示容器数据
在此处使用 Grafana 仪表板网站上的模板
登录格拉法纳， ：3000
导入 ID 为 193 的导入模板
您可以自定义监控名称并选择数据源为 Prometheus
最终效果
本文仅涉及使用 Cadvisor 监控容器和展示数据，不写触发器的配置告警，稍后会更新。
直观:数据采集工具是什么（常见的信息采集工具有哪些）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 108 次浏览 • 2022-12-16 17:49
直观:数据采集工具是什么（常见的信息采集工具有哪些）
Dig 也是一个采集 DNS 信息的工具。Dig 比 nsllooup 有更多的特性。它首先通过默认的上行dnsserver查询对应的IP地址，然后使用配置的DNS服务器作为上行DNS服务器。
3.域名
国学日报从来没有对外刊登过争权夺利的文章，广为人知才能出名。
Whois是一个数据库，用于查询域名是否已经注册，以及注册域名的详细信息（如域名所有者和域名注册商）。Whois 用于查询域名信息。早期的whois查询多存在于命令行界面，现在有一些简化了web界面的在线查询工具，可以一次性查询不同的数据库。
Web界面的查询工具仍然依赖whois协议向服务器发送查询请求，命令行界面的工具仍然被系统管理员广泛使用。Whois通常使用TCP协议的43端口，每个域名/IP的Whois信息由相应的管理机构保存。
移动后，但改变了提升件的设置，斗石被称为约克。
5.主动信息采集
Recon-ng是一个信息采集框架，它在信息采集上的应用完全可以等同于exploit在metasploit框架上的应用，社会工程在SET上的应用。
5.主动信息采集
主动信息采集是利用一定的工具和手段与所采集的目标进行交互，获取目标信息的行为。在主动采集信息的过程中，难免会留下一些痕迹。
技巧:新手必看 用站长工具查询网站综合信息的操作讲解 站长工具综合查询
有时候我们想查询一个网站的基本信息、权重、收录等综合信息，最直接的方法就是使用站长工具进行查询。
这时候，作为刚入行的新手，你可能会问：市面上那么多工具，哪个工具好用？哪个工具更容易操作？在这里用“各有千秋”来形容更为恰当。事实上，手边的工具操作简单，使用方便。
使用站长工具查询网站综合信息的具体操作：
1.打开工具
2、添加需要查询的网站域名（每行一个域名）
3、勾选需要查询的功能（可以单独勾选要查询的功能，也可以全部勾选）
4.提交查询
5.等待查询结果出来
6.查询结果。如图所示：
这样我们就可以看到我们查询到的网站信息，还可以导出保存，方便网站数据变化对比，数据分析等。 查看全部
Dig 也是一个采集 DNS 信息的工具。Dig 比 nsllooup 有更多的特性。它首先通过默认的上行dnsserver查询对应的IP地址，然后使用配置的DNS服务器作为上行DNS服务器。
3.域名
国学日报从来没有对外刊登过争权夺利的文章，广为人知才能出名。
Whois是一个数据库，用于查询域名是否已经注册，以及注册域名的详细信息（如域名所有者和域名注册商）。Whois 用于查询域名信息。早期的whois查询多存在于命令行界面，现在有一些简化了web界面的在线查询工具，可以一次性查询不同的数据库。
Web界面的查询工具仍然依赖whois协议向服务器发送查询请求，命令行界面的工具仍然被系统管理员广泛使用。Whois通常使用TCP协议的43端口，每个域名/IP的Whois信息由相应的管理机构保存。
移动后，但改变了提升件的设置，斗石被称为约克。
5.主动信息采集
Recon-ng是一个信息采集框架，它在信息采集上的应用完全可以等同于exploit在metasploit框架上的应用，社会工程在SET上的应用。
5.主动信息采集
主动信息采集是利用一定的工具和手段与所采集的目标进行交互，获取目标信息的行为。在主动采集信息的过程中，难免会留下一些痕迹。
技巧:新手必看 用站长工具查询网站综合信息的操作讲解 站长工具综合查询
有时候我们想查询一个网站的基本信息、权重、收录等综合信息，最直接的方法就是使用站长工具进行查询。
这时候，作为刚入行的新手，你可能会问：市面上那么多工具，哪个工具好用？哪个工具更容易操作？在这里用“各有千秋”来形容更为恰当。事实上，手边的工具操作简单，使用方便。
使用站长工具查询网站综合信息的具体操作：
1.打开工具
2、添加需要查询的网站域名（每行一个域名）
3、勾选需要查询的功能（可以单独勾选要查询的功能，也可以全部勾选）
4.提交查询
5.等待查询结果出来
6.查询结果。如图所示：
这样我们就可以看到我们查询到的网站信息，还可以导出保存，方便网站数据变化对比，数据分析等。 查看全部
直观:数据采集工具是什么（常见的信息采集工具有哪些）
Dig 也是一个采集 DNS 信息的工具。Dig 比 nsllooup 有更多的特性。它首先通过默认的上行dnsserver查询对应的IP地址，然后使用配置的DNS服务器作为上行DNS服务器。
3.域名
国学日报从来没有对外刊登过争权夺利的文章，广为人知才能出名。
Whois是一个数据库，用于查询域名是否已经注册，以及注册域名的详细信息（如域名所有者和域名注册商）。Whois 用于查询域名信息。早期的whois查询多存在于命令行界面，现在有一些简化了web界面的在线查询工具，可以一次性查询不同的数据库。
Web界面的查询工具仍然依赖whois协议向服务器发送查询请求，命令行界面的工具仍然被系统管理员广泛使用。Whois通常使用TCP协议的43端口，每个域名/IP的Whois信息由相应的管理机构保存。
移动后，但改变了提升件的设置，斗石被称为约克。
5.主动信息采集
Recon-ng是一个信息采集框架，它在信息采集上的应用完全可以等同于exploit在metasploit框架上的应用，社会工程在SET上的应用。
5.主动信息采集
主动信息采集是利用一定的工具和手段与所采集的目标进行交互，获取目标信息的行为。在主动采集信息的过程中，难免会留下一些痕迹。
技巧:新手必看 用站长工具查询网站综合信息的操作讲解 站长工具综合查询
有时候我们想查询一个网站的基本信息、权重、收录等综合信息，最直接的方法就是使用站长工具进行查询。
这时候，作为刚入行的新手，你可能会问：市面上那么多工具，哪个工具好用？哪个工具更容易操作？在这里用“各有千秋”来形容更为恰当。事实上，手边的工具操作简单，使用方便。
使用站长工具查询网站综合信息的具体操作：
1.打开工具
2、添加需要查询的网站域名（每行一个域名）
3、勾选需要查询的功能（可以单独勾选要查询的功能，也可以全部勾选）
4.提交查询
5.等待查询结果出来
6.查询结果。如图所示：
这样我们就可以看到我们查询到的网站信息，还可以导出保存，方便网站数据变化对比，数据分析等。
解决方案:如何使用爬虫工具采集数据
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-12-12 16:23
解决方案:如何使用爬虫工具采集数据
网络爬虫是一种根据一定规则自动从万维网上抓取数据的脚本。根据一定的规则，意味着爬虫程序需要解析网页的dom结构，根据dom结构爬取感兴趣的数据。
（图1）
这是一个网页源代码的dom结构。我们需要逐级指定抓取的标签，如下图所示：
（图二）
图2是java程序使用webmagic框架开发的爬虫程序。这段代码是抓取对应的label，对应图1，运行后结果如下：
当然，以上是专业程序员的做法，但有助于我们理解爬虫工具的工作原理。非专业人士可以使用爬虫工具自行爬取数据。
1、首先输入你要抓取的网站的网址，点击“开始采集”。
2、工具自动识别当前页为多页数据，默认翻页采集。我们只需要点击“Generate 采集 Settings”。
3、点击采集的详细链接，这里我们要采集这个网站的所有化工产品的信息，所以点击中文名称栏的某个链接，然后点击右侧“点击链接”，如下图
4、爬虫工具进入详细链接页面。这个页面的数据就是我们要爬取的。点击“Generate 采集 Settings”生成爬虫工具最后的爬虫过程。如下图所示，爬虫工具会按照这个流程给我们采集数据，直到数据采集完成。
5、点击“采集”按钮，爬虫工具将正式开始运行。爬虫工具的工作原理如下：
列表中的数据由爬虫采集获取。我们还可以处理采集的数据。您可以选择将其导入到 Excel 文档中或直接将其导入到数据库中。这是后续的分析数据。用于进一步处理所需的数据。有了这些基础数据，就可以对数据进行分析，得到一些业务依据，作为业务决策的支撑。比如沃尔玛通过他们的大数据发现，买尿布的爸爸们喜欢一起买啤酒，于是他们把尿布和啤酒放在一起，啤酒的销量就大大增加了。这就是大数据的价值。
这次提到的爬虫工具的使用只是一个比较基础的应用，希望对大家有所帮助。科技漫步者带你走遍科技，后续会持续更新相关知识，欢迎关注。
汇总:Python网络数据采集_python获取网络数据
Python网络数据采集_python获取Python网络数据的网络数据
笔记采集即原创即采集清晰的思想，一池火焰，一次思想觉醒，方登的网络数据采集，无非是编写一个自动化程序，从网络服务器请求数据，然后解析数据，提取所需信息通常都有可用的API。API 将比编写网络爬虫来获取数据更方便。第1部分创建爬虫 第1章启动网络爬虫 一旦你开始采集网络数据，你就会感受到浏览器为我们所做的一切......
大家好，我是一个建筑师，一个会写代码诗的建筑师。今天就来聊聊Python网络数据采集_python获取网络数据，希望能帮助大家提高!!!
Python 网络数据注意事项 采集 第 1 部分 创建爬虫 第 1 章 最初构建网络爬虫
html → ...... - head → A Useful Page - title → A Useful Page - body → An Int...Lorem ip... - h1 → An Interesting Title - div → Lorem Ipsum dolor... 建筑师
办公室只听到了建筑师君的声音：
风梳万缕亭前柳。谁将是上行链路或下行链路？
章
2 解析复杂的 HTML 第 3 章 第 4 章中使用 API 采集
此代码由Java架构师必看网-架构君整理
token = token
webRequest = urllib.request.Request("http://xxx", headers={"token": token})
http://socialmediasite.com/api ... 12014
<p>
</p>
此代码由Java架构师必看网-架构君整理
http://socialmediasite.com/use ... 12014
第5章 存储数据
from urllib.request import urlretrieve from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup html = urlopen("http://www.pythonscraping.com") bsObj = BeautifulSoup(html) imageLocation = bsObj.find("a", {
"id": "logo"}).find("img")["src"] urlretrieve (imageLocation, "logo.jpg")
第六章 阅读文档
dataFile = io.StringIO(data)
from zipfile import ZipFile from urllib.request import urlopen from io import BytesIO wordFile = urlopen("http://pythonscraping.com/page ... 6quot;).read() wordFile = BytesIO(wordFile) document = ZipFile(wordFile) xml_content = document.read("word/document.xml") print(xml_content.decode("utf-8"))
第2部分 高级数据采集 第7章 数据清理 第8章 自然语言处理：汇总数据、马尔可夫模型、自然语言处理
from nltk import word_tokenize from nltk import Text tokens = word_tokenize("Here is some not very interesting text") text = Text(tokens)
第9章 使用登录窗口遍历Web表单以采集请求库提交基本表单单选按钮，复选框和其他输入提交文件和图像
import requests file = {
"image": open("filename", "rb")} response = requests.post("http://...", data = file)
登录和 Cookie 的处理
import requests from requests.auth import AuthBase from requests.auth import HTTPBasicAuth auth = HTTPBasicAuth('ryan', 'password') r = requests.post(url="http://pythonscraping.com/page ... ot%3B, auth=auth) # HTTPBasicAuth对象作为auth参数传递到请求
第 10 章 采集 JavaScript 简介 Google Analytics Google Map
var marker = new google.maps.Marker({
position: new google.maps.LatLng(-25.363882,131.044922),
map: map,
title: 'Some marker text'
});
ajax 和动态 htmlSelenium 通过属性选择匹配任意字符或节点 逐个位置选择节点 *（星号），可以在不同条件下使用微软的 Xpath 语法处理页面重定向 第11章 图像识别和文字处理 OCR（光学字符识别） 处理格式化文本 使用训练验证码阅读验证码 获取验证码提交答案 第12章 避免采集陷阱 道德 让机器人看起来像人类 用户常见形式 安全措施问题清单使用爬虫测试网站测试 Python 单元测试简介硒单元测试使用硒单元测试进行Python 单元测试 使用 Selenium 单元测试选择 Python 单元测试与硒单元测试 第 14 章 远程采集 为什么要使用远程服务器 Tor 代理服务器
互联网真的是一个超级API，界面不是很人性化
蟒蛇的禅宗
美丽总比丑陋好。显式总比隐式好。简单总比复杂好。复杂总比复杂好。平坦比嵌套好。稀疏比密集好。可读性很重要。特殊情况不足以违反规则。虽然实用性胜过纯洁。错误永远不应该默默地过去。除非明确沉默。面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑。应该有一种——最好只有一种——显而易见的方法。尽管除非您是荷兰人，否则这种方式起初可能并不明显。现在总比没有好。虽然从来没有比现在更好。如果实现难以解释，这是一个坏主意。如果实现很容易解释，这可能是一个好主意。命名空间是一个很棒的主意 - 让我们做更多的事情！
美丽胜于丑陋 清晰胜于晦涩 简洁胜于复杂
复杂胜于混沌 平面比嵌套更好 松散比紧凑更好 可读性很重要 即使在特殊情况下，也不应违反这些规则 尽管现实往往并不完美，但除非您确定需要这样做，否则不应忽视任何例外情况 如果有多种可能性， 不要猜测 必须有一个 - 通常是唯一的 - 最佳解决方案 虽然这并不容易，因为你不是Python 1之父 动手总比不做要好 但最好不要不假思索地去做 如果你的解决方案很难理解，那肯定不是一个好的解决方案 如果你的解决方案很容易理解， 它一定是一个很好的解决方案 命名空间非常有用，我们应该利用它们
互联网简介：数据和采集道德约束 查看全部
网络爬虫是一种根据一定规则自动从万维网上抓取数据的脚本。根据一定的规则，意味着爬虫程序需要解析网页的dom结构，根据dom结构爬取感兴趣的数据。
（图1）
这是一个网页源代码的dom结构。我们需要逐级指定抓取的标签，如下图所示：
（图二）
图2是java程序使用webmagic框架开发的爬虫程序。这段代码是抓取对应的label，对应图1，运行后结果如下：
当然，以上是专业程序员的做法，但有助于我们理解爬虫工具的工作原理。非专业人士可以使用爬虫工具自行爬取数据。
1、首先输入你要抓取的网站的网址，点击“开始采集”。
2、工具自动识别当前页为多页数据，默认翻页采集。我们只需要点击“Generate 采集 Settings”。
3、点击采集的详细链接，这里我们要采集这个网站的所有化工产品的信息，所以点击中文名称栏的某个链接，然后点击右侧“点击链接”，如下图
4、爬虫工具进入详细链接页面。这个页面的数据就是我们要爬取的。点击“Generate 采集 Settings”生成爬虫工具最后的爬虫过程。如下图所示，爬虫工具会按照这个流程给我们采集数据，直到数据采集完成。
5、点击“采集”按钮，爬虫工具将正式开始运行。爬虫工具的工作原理如下：
列表中的数据由爬虫采集获取。我们还可以处理采集的数据。您可以选择将其导入到 Excel 文档中或直接将其导入到数据库中。这是后续的分析数据。用于进一步处理所需的数据。有了这些基础数据，就可以对数据进行分析，得到一些业务依据，作为业务决策的支撑。比如沃尔玛通过他们的大数据发现，买尿布的爸爸们喜欢一起买啤酒，于是他们把尿布和啤酒放在一起，啤酒的销量就大大增加了。这就是大数据的价值。
这次提到的爬虫工具的使用只是一个比较基础的应用，希望对大家有所帮助。科技漫步者带你走遍科技，后续会持续更新相关知识，欢迎关注。
汇总:Python网络数据采集_python获取网络数据
Python网络数据采集_python获取Python网络数据的网络数据
笔记采集即原创即采集清晰的思想，一池火焰，一次思想觉醒，方登的网络数据采集，无非是编写一个自动化程序，从网络服务器请求数据，然后解析数据，提取所需信息通常都有可用的API。API 将比编写网络爬虫来获取数据更方便。第1部分创建爬虫 第1章启动网络爬虫 一旦你开始采集网络数据，你就会感受到浏览器为我们所做的一切......
大家好，我是一个建筑师，一个会写代码诗的建筑师。今天就来聊聊Python网络数据采集_python获取网络数据，希望能帮助大家提高!!!
Python 网络数据注意事项 采集 第 1 部分 创建爬虫 第 1 章 最初构建网络爬虫
html → ...... - head → A Useful Page - title → A Useful Page - body → An Int...Lorem ip... - h1 → An Interesting Title - div → Lorem Ipsum dolor... 建筑师
办公室只听到了建筑师君的声音：
风梳万缕亭前柳。谁将是上行链路或下行链路？
章
2 解析复杂的 HTML 第 3 章 第 4 章中使用 API 采集
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token = token
webRequest = urllib.request.Request("http://xxx", headers={"token": token})
http://socialmediasite.com/api ... 12014
<p>
</p>
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http://socialmediasite.com/use ... 12014
第5章 存储数据
from urllib.request import urlretrieve from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup html = urlopen("http://www.pythonscraping.com") bsObj = BeautifulSoup(html) imageLocation = bsObj.find("a", {
"id": "logo"}).find("img")["src"] urlretrieve (imageLocation, "logo.jpg")
第六章 阅读文档
dataFile = io.StringIO(data)
from zipfile import ZipFile from urllib.request import urlopen from io import BytesIO wordFile = urlopen("http://pythonscraping.com/page ... 6quot;).read() wordFile = BytesIO(wordFile) document = ZipFile(wordFile) xml_content = document.read("word/document.xml") print(xml_content.decode("utf-8"))
第2部分 高级数据采集 第7章 数据清理 第8章 自然语言处理：汇总数据、马尔可夫模型、自然语言处理
from nltk import word_tokenize from nltk import Text tokens = word_tokenize("Here is some not very interesting text") text = Text(tokens)
第9章 使用登录窗口遍历Web表单以采集请求库提交基本表单单选按钮，复选框和其他输入提交文件和图像
import requests file = {
"image": open("filename", "rb")} response = requests.post("http://...", data = file)
登录和 Cookie 的处理
import requests from requests.auth import AuthBase from requests.auth import HTTPBasicAuth auth = HTTPBasicAuth('ryan', 'password') r = requests.post(url="http://pythonscraping.com/page ... ot%3B, auth=auth) # HTTPBasicAuth对象作为auth参数传递到请求
第 10 章 采集 JavaScript 简介 Google Analytics Google Map
var marker = new google.maps.Marker({
position: new google.maps.LatLng(-25.363882,131.044922),
map: map,
title: 'Some marker text'
});
ajax 和动态 htmlSelenium 通过属性选择匹配任意字符或节点 逐个位置选择节点 *（星号），可以在不同条件下使用微软的 Xpath 语法处理页面重定向 第11章 图像识别和文字处理 OCR（光学字符识别） 处理格式化文本 使用训练验证码阅读验证码 获取验证码提交答案 第12章 避免采集陷阱 道德 让机器人看起来像人类 用户常见形式 安全措施问题清单使用爬虫测试网站测试 Python 单元测试简介硒单元测试使用硒单元测试进行Python 单元测试 使用 Selenium 单元测试选择 Python 单元测试与硒单元测试 第 14 章 远程采集 为什么要使用远程服务器 Tor 代理服务器
互联网真的是一个超级API，界面不是很人性化
蟒蛇的禅宗
美丽总比丑陋好。显式总比隐式好。简单总比复杂好。复杂总比复杂好。平坦比嵌套好。稀疏比密集好。可读性很重要。特殊情况不足以违反规则。虽然实用性胜过纯洁。错误永远不应该默默地过去。除非明确沉默。面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑。应该有一种——最好只有一种——显而易见的方法。尽管除非您是荷兰人，否则这种方式起初可能并不明显。现在总比没有好。虽然从来没有比现在更好。如果实现难以解释，这是一个坏主意。如果实现很容易解释，这可能是一个好主意。命名空间是一个很棒的主意 - 让我们做更多的事情！
美丽胜于丑陋 清晰胜于晦涩 简洁胜于复杂
复杂胜于混沌 平面比嵌套更好 松散比紧凑更好 可读性很重要 即使在特殊情况下，也不应违反这些规则 尽管现实往往并不完美，但除非您确定需要这样做，否则不应忽视任何例外情况 如果有多种可能性， 不要猜测 必须有一个 - 通常是唯一的 - 最佳解决方案 虽然这并不容易，因为你不是Python 1之父 动手总比不做要好 但最好不要不假思索地去做 如果你的解决方案很难理解，那肯定不是一个好的解决方案 如果你的解决方案很容易理解， 它一定是一个很好的解决方案 命名空间非常有用，我们应该利用它们
互联网简介：数据和采集道德约束 查看全部
解决方案:如何使用爬虫工具采集数据
网络爬虫是一种根据一定规则自动从万维网上抓取数据的脚本。根据一定的规则，意味着爬虫程序需要解析网页的dom结构，根据dom结构爬取感兴趣的数据。
（图1）
这是一个网页源代码的dom结构。我们需要逐级指定抓取的标签，如下图所示：
（图二）
图2是java程序使用webmagic框架开发的爬虫程序。这段代码是抓取对应的label，对应图1，运行后结果如下：
当然，以上是专业程序员的做法，但有助于我们理解爬虫工具的工作原理。非专业人士可以使用爬虫工具自行爬取数据。
1、首先输入你要抓取的网站的网址，点击“开始采集”。
2、工具自动识别当前页为多页数据，默认翻页采集。我们只需要点击“Generate 采集 Settings”。
3、点击采集的详细链接，这里我们要采集这个网站的所有化工产品的信息，所以点击中文名称栏的某个链接，然后点击右侧“点击链接”，如下图
4、爬虫工具进入详细链接页面。这个页面的数据就是我们要爬取的。点击“Generate 采集 Settings”生成爬虫工具最后的爬虫过程。如下图所示，爬虫工具会按照这个流程给我们采集数据，直到数据采集完成。
5、点击“采集”按钮，爬虫工具将正式开始运行。爬虫工具的工作原理如下：
列表中的数据由爬虫采集获取。我们还可以处理采集的数据。您可以选择将其导入到 Excel 文档中或直接将其导入到数据库中。这是后续的分析数据。用于进一步处理所需的数据。有了这些基础数据，就可以对数据进行分析，得到一些业务依据，作为业务决策的支撑。比如沃尔玛通过他们的大数据发现，买尿布的爸爸们喜欢一起买啤酒，于是他们把尿布和啤酒放在一起，啤酒的销量就大大增加了。这就是大数据的价值。
这次提到的爬虫工具的使用只是一个比较基础的应用，希望对大家有所帮助。科技漫步者带你走遍科技，后续会持续更新相关知识，欢迎关注。
汇总:Python网络数据采集_python获取网络数据
Python网络数据采集_python获取Python网络数据的网络数据
笔记采集即原创即采集清晰的思想，一池火焰，一次思想觉醒，方登的网络数据采集，无非是编写一个自动化程序，从网络服务器请求数据，然后解析数据，提取所需信息通常都有可用的API。API 将比编写网络爬虫来获取数据更方便。第1部分创建爬虫 第1章启动网络爬虫 一旦你开始采集网络数据，你就会感受到浏览器为我们所做的一切......
大家好，我是一个建筑师，一个会写代码诗的建筑师。今天就来聊聊Python网络数据采集_python获取网络数据，希望能帮助大家提高!!!
Python 网络数据注意事项 采集 第 1 部分 创建爬虫 第 1 章 最初构建网络爬虫
html → ...... - head → A Useful Page - title → A Useful Page - body → An Int...Lorem ip... - h1 → An Interesting Title - div → Lorem Ipsum dolor... 建筑师
办公室只听到了建筑师君的声音：
风梳万缕亭前柳。谁将是上行链路或下行链路？
章
2 解析复杂的 HTML 第 3 章 第 4 章中使用 API 采集
此代码由Java架构师必看网-架构君整理
token = token
webRequest = urllib.request.Request("http://xxx", headers={"token": token})
http://socialmediasite.com/api ... 12014
<p>
</p>
此代码由Java架构师必看网-架构君整理
http://socialmediasite.com/use ... 12014
第5章 存储数据
from urllib.request import urlretrieve from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup html = urlopen("http://www.pythonscraping.com";) bsObj = BeautifulSoup(html) imageLocation = bsObj.find("a", {
"id": "logo"}).find("img")["src"] urlretrieve (imageLocation, "logo.jpg")
第六章 阅读文档
dataFile = io.StringIO(data)
from zipfile import ZipFile from urllib.request import urlopen from io import BytesIO wordFile = urlopen("http://pythonscraping.com/page ... 6quot;).read() wordFile = BytesIO(wordFile) document = ZipFile(wordFile) xml_content = document.read("word/document.xml") print(xml_content.decode("utf-8"))
第2部分 高级数据采集 第7章 数据清理 第8章 自然语言处理：汇总数据、马尔可夫模型、自然语言处理
from nltk import word_tokenize from nltk import Text tokens = word_tokenize("Here is some not very interesting text") text = Text(tokens)
第9章 使用登录窗口遍历Web表单以采集请求库提交基本表单单选按钮，复选框和其他输入提交文件和图像
import requests file = {
"image": open("filename", "rb")} response = requests.post("http://...", data = file)
登录和 Cookie 的处理
import requests from requests.auth import AuthBase from requests.auth import HTTPBasicAuth auth = HTTPBasicAuth('ryan', 'password') r = requests.post(url="http://pythonscraping.com/page ... ot%3B, auth=auth) # HTTPBasicAuth对象作为auth参数传递到请求
第 10 章 采集 JavaScript 简介 Google Analytics Google Map
var marker = new google.maps.Marker({
position: new google.maps.LatLng(-25.363882,131.044922),
map: map,
title: 'Some marker text'
});
ajax 和动态 htmlSelenium 通过属性选择匹配任意字符或节点 逐个位置选择节点 *（星号），可以在不同条件下使用微软的 Xpath 语法处理页面重定向 第11章 图像识别和文字处理 OCR（光学字符识别） 处理格式化文本 使用训练验证码阅读验证码 获取验证码提交答案 第12章 避免采集陷阱 道德 让机器人看起来像人类 用户常见形式 安全措施问题清单使用爬虫测试网站测试 Python 单元测试简介硒单元测试使用硒单元测试进行Python 单元测试 使用 Selenium 单元测试选择 Python 单元测试与硒单元测试 第 14 章 远程采集 为什么要使用远程服务器 Tor 代理服务器
互联网真的是一个超级API，界面不是很人性化
蟒蛇的禅宗
美丽总比丑陋好。显式总比隐式好。简单总比复杂好。复杂总比复杂好。平坦比嵌套好。稀疏比密集好。可读性很重要。特殊情况不足以违反规则。虽然实用性胜过纯洁。错误永远不应该默默地过去。除非明确沉默。面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑。应该有一种——最好只有一种——显而易见的方法。尽管除非您是荷兰人，否则这种方式起初可能并不明显。现在总比没有好。虽然从来没有比现在更好。如果实现难以解释，这是一个坏主意。如果实现很容易解释，这可能是一个好主意。命名空间是一个很棒的主意 - 让我们做更多的事情！
美丽胜于丑陋 清晰胜于晦涩 简洁胜于复杂
复杂胜于混沌 平面比嵌套更好 松散比紧凑更好 可读性很重要 即使在特殊情况下，也不应违反这些规则 尽管现实往往并不完美，但除非您确定需要这样做，否则不应忽视任何例外情况 如果有多种可能性， 不要猜测 必须有一个 - 通常是唯一的 - 最佳解决方案 虽然这并不容易，因为你不是Python 1之父 动手总比不做要好 但最好不要不假思索地去做 如果你的解决方案很难理解，那肯定不是一个好的解决方案 如果你的解决方案很容易理解， 它一定是一个很好的解决方案 命名空间非常有用，我们应该利用它们
互联网简介：数据和采集道德约束
解决方案:模板之家采集工具v1.0.0
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-12-08 21:43
解决方案:模板之家采集工具v1.0.0
Template Home采集工具，Template Home Template采集工具成品带源码，Easy Language原创编写的模板首页采集工具，可一键批量采集模板之家官网平台的模板资源无需注册登录，直接复制链接地址即可，简单方便。资源自带易语言源码，可以通过调试器打开调试。需要批量下载模板资源的朋友可以试试！
模板主页 采集 工具作者说明
我只是需要建立一个前端站。我去了模板之家，找到了几个合适的模板。发现需要付费，于是花了半个小时看了模板下载工具。原理比较简单，因为前端文件比较少，所以没有做更深入的遍历。，无多线程下载，速度快
工具使用
复制需要下载的链接地址
点击开始采集
默认 采集 到同名文件夹
平台介绍
500万优质ppt模板之家，每天更新8000套年终总结PPT业务PPT工作PPT模板。！
解决方案:找到外贸工具
AeroLeads工具介绍 AeroLeads工具利用pathon爬虫技术抓取相关潜在客户在LinkedIn上的注册信息，获取包括全名、职位、所在地、公司邮箱、公司电话等15个关键信息节点数据，然后将信息上传到其 网站 下的用户数据库。AeroLeads工具在其官网声称使用了其独有的邮箱验证系统，因此可以在保存邮箱信息采集后，为用户省去验证过程，因此号称同类功能工具之首在整个网络中。（Jack先生对此有所保留，因为在之前的实践中，我发现情况并没有他们宣传的那么完美） AeroLeads工具安装 1.打开Chrome浏览器，AeroLeads后台功能介绍 如果您是第一次接触AeroLeads这款外贸客户开发工具，建议您点击图片上方的“How to Use”按钮，了解AeroLeads的使用教程，很明确的告诉你，一共有4步使用（具体内容会在文章下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。这清楚地告诉你，一共有4个步骤可以使用（具体内容会在文章的下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。这清楚地告诉你，一共有4个步骤可以使用（具体内容会在文章的下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。
左侧“设置”功能中有4个选项，我们要重点关注第四个“集成”功能（其他三个太简单就不多说了）。在“整合”功能中，整合了外贸客户开发过程中可能用到的8种推广神器，分别是《Mailchimp for EDM邮件营销》、《Salesforce客户关系管理系统》、《Insightly也是CRM》系统”、“Pipedrive系统”、“ZAPIer团队协作工具”、“ZoHo也是CRM系统”、“Hubspot也是CRM系统”、“FreshSales也是CRM系统”。所以我们很清楚，整个过程就是用AeroLeads这个工具，在LinkedIn上找出潜在客户的信息，然后在后台利用这些CRM系统进行客户的深度开发，与AeroLeads建立合作关系开发LinkedIn外贸客户。关键词以“滚子链”为例，有限的LinkedIn潜在客户群位置为英国，潜在客户名单如下此时我们点击上方的AeroLeads工具小图标chrome浏览器右上角，aeroleads工具瞬间弹出相应的信息框，如下图，我们在潜在用户一一点击右边蓝色的“添加”按钮，这样AeroLeads工具会自动将这些潜在用户的信息发送到后台进行进一步挖掘，
（注：不是每个LinkedIn潜在客户的信息都能被挖掘出来，目前市面上也没有这么牛逼的工具）如上图所示，之前在LinkedIn添加的潜在客户信息出现在Aeroleads的后台工具，一个完整的潜在客户信息包括姓名、公司名称、邮箱地址、电话号码等，如果您想进一步开发列表中的这些潜在客户，只需点击右侧相应的CRM系统工具即可。需要注意的是，Aeroleads 工具并不是一个完全免费的工具。它的免费套餐只提供有限数量的客户搜索机会。如果你需要使用它的完整版，你需要在你的钱包里瘦身。当然，土豪我的钱包不会。 查看全部
Template Home采集工具，Template Home Template采集工具成品带源码，Easy Language原创编写的模板首页采集工具，可一键批量采集模板之家官网平台的模板资源无需注册登录，直接复制链接地址即可，简单方便。资源自带易语言源码，可以通过调试器打开调试。需要批量下载模板资源的朋友可以试试！
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我只是需要建立一个前端站。我去了模板之家，找到了几个合适的模板。发现需要付费，于是花了半个小时看了模板下载工具。原理比较简单，因为前端文件比较少，所以没有做更深入的遍历。，无多线程下载，速度快
工具使用
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500万优质ppt模板之家，每天更新8000套年终总结PPT业务PPT工作PPT模板。！
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AeroLeads工具介绍 AeroLeads工具利用pathon爬虫技术抓取相关潜在客户在LinkedIn上的注册信息，获取包括全名、职位、所在地、公司邮箱、公司电话等15个关键信息节点数据，然后将信息上传到其 网站 下的用户数据库。AeroLeads工具在其官网声称使用了其独有的邮箱验证系统，因此可以在保存邮箱信息采集后，为用户省去验证过程，因此号称同类功能工具之首在整个网络中。（Jack先生对此有所保留，因为在之前的实践中，我发现情况并没有他们宣传的那么完美） AeroLeads工具安装 1.打开Chrome浏览器，AeroLeads后台功能介绍 如果您是第一次接触AeroLeads这款外贸客户开发工具，建议您点击图片上方的“How to Use”按钮，了解AeroLeads的使用教程，很明确的告诉你，一共有4步使用（具体内容会在文章下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。这清楚地告诉你，一共有4个步骤可以使用（具体内容会在文章的下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。这清楚地告诉你，一共有4个步骤可以使用（具体内容会在文章的下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。
左侧“设置”功能中有4个选项，我们要重点关注第四个“集成”功能（其他三个太简单就不多说了）。在“整合”功能中，整合了外贸客户开发过程中可能用到的8种推广神器，分别是《Mailchimp for EDM邮件营销》、《Salesforce客户关系管理系统》、《Insightly也是CRM》系统”、“Pipedrive系统”、“ZAPIer团队协作工具”、“ZoHo也是CRM系统”、“Hubspot也是CRM系统”、“FreshSales也是CRM系统”。所以我们很清楚，整个过程就是用AeroLeads这个工具，在LinkedIn上找出潜在客户的信息，然后在后台利用这些CRM系统进行客户的深度开发，与AeroLeads建立合作关系开发LinkedIn外贸客户。关键词以“滚子链”为例，有限的LinkedIn潜在客户群位置为英国，潜在客户名单如下此时我们点击上方的AeroLeads工具小图标chrome浏览器右上角，aeroleads工具瞬间弹出相应的信息框，如下图，我们在潜在用户一一点击右边蓝色的“添加”按钮，这样AeroLeads工具会自动将这些潜在用户的信息发送到后台进行进一步挖掘，
（注：不是每个LinkedIn潜在客户的信息都能被挖掘出来，目前市面上也没有这么牛逼的工具）如上图所示，之前在LinkedIn添加的潜在客户信息出现在Aeroleads的后台工具，一个完整的潜在客户信息包括姓名、公司名称、邮箱地址、电话号码等，如果您想进一步开发列表中的这些潜在客户，只需点击右侧相应的CRM系统工具即可。需要注意的是，Aeroleads 工具并不是一个完全免费的工具。它的免费套餐只提供有限数量的客户搜索机会。如果你需要使用它的完整版，你需要在你的钱包里瘦身。当然，土豪我的钱包不会。 查看全部
解决方案:模板之家采集工具v1.0.0
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我只是需要建立一个前端站。我去了模板之家，找到了几个合适的模板。发现需要付费，于是花了半个小时看了模板下载工具。原理比较简单，因为前端文件比较少，所以没有做更深入的遍历。，无多线程下载，速度快
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AeroLeads工具介绍 AeroLeads工具利用pathon爬虫技术抓取相关潜在客户在LinkedIn上的注册信息，获取包括全名、职位、所在地、公司邮箱、公司电话等15个关键信息节点数据，然后将信息上传到其 网站 下的用户数据库。AeroLeads工具在其官网声称使用了其独有的邮箱验证系统，因此可以在保存邮箱信息采集后，为用户省去验证过程，因此号称同类功能工具之首在整个网络中。（Jack先生对此有所保留，因为在之前的实践中，我发现情况并没有他们宣传的那么完美） AeroLeads工具安装 1.打开Chrome浏览器，AeroLeads后台功能介绍 如果您是第一次接触AeroLeads这款外贸客户开发工具，建议您点击图片上方的“How to Use”按钮，了解AeroLeads的使用教程，很明确的告诉你，一共有4步使用（具体内容会在文章下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。这清楚地告诉你，一共有4个步骤可以使用（具体内容会在文章的下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。这清楚地告诉你，一共有4个步骤可以使用（具体内容会在文章的下一节讲解）。左侧的“上传”功能对新用户暂时无用，因为您目前没有其他潜在客户资源开发需要上传到这里进行处理。
左侧“设置”功能中有4个选项，我们要重点关注第四个“集成”功能（其他三个太简单就不多说了）。在“整合”功能中，整合了外贸客户开发过程中可能用到的8种推广神器，分别是《Mailchimp for EDM邮件营销》、《Salesforce客户关系管理系统》、《Insightly也是CRM》系统”、“Pipedrive系统”、“ZAPIer团队协作工具”、“ZoHo也是CRM系统”、“Hubspot也是CRM系统”、“FreshSales也是CRM系统”。所以我们很清楚，整个过程就是用AeroLeads这个工具，在LinkedIn上找出潜在客户的信息，然后在后台利用这些CRM系统进行客户的深度开发，与AeroLeads建立合作关系开发LinkedIn外贸客户。关键词以“滚子链”为例，有限的LinkedIn潜在客户群位置为英国，潜在客户名单如下此时我们点击上方的AeroLeads工具小图标chrome浏览器右上角，aeroleads工具瞬间弹出相应的信息框，如下图，我们在潜在用户一一点击右边蓝色的“添加”按钮，这样AeroLeads工具会自动将这些潜在用户的信息发送到后台进行进一步挖掘，
（注：不是每个LinkedIn潜在客户的信息都能被挖掘出来，目前市面上也没有这么牛逼的工具）如上图所示，之前在LinkedIn添加的潜在客户信息出现在Aeroleads的后台工具，一个完整的潜在客户信息包括姓名、公司名称、邮箱地址、电话号码等，如果您想进一步开发列表中的这些潜在客户，只需点击右侧相应的CRM系统工具即可。需要注意的是，Aeroleads 工具并不是一个完全免费的工具。它的免费套餐只提供有限数量的客户搜索机会。如果你需要使用它的完整版，你需要在你的钱包里瘦身。当然，土豪我的钱包不会。
分享:目前最实用的新媒体素材收集工具，值得收藏
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-12-08 21:39
分享:目前最实用的新媒体素材收集工具，值得收藏
疫情期间，不少企业不得不选择远程在线办公。互联网是受疫情影响较小的行业之一，但远程办公仍然不如面对面工作高效。为此，优采云采集推出了一款智能采集工具。
采集工具相信很多运营者都接触过。现在市场上有各种采集工具。很多人认为采集工具只是作为文章热点/假期话题等信息采集的辅助工具，其实不止于此。一个成熟的采集工具，不仅可以帮助操作采集信息，还可以准确分析数据趋势，从而帮助增加收入。
1. 什么是优采云采集？
优采云采集是一款自媒体素材搜索，文章原创，一键发布运营利器，有效提升新媒体运营效率，减少业务费用。
2、如何使用优采云采集进行搜索？
(1) 输入 关键词
优采云采集 通过基于用户输入的 关键词 程序自动化进入主流 自媒体 数据源的搜索引擎。
优采云采集根据先进的算法，匹配更精准的内容，提高搜索内容的准确性。
例如：
用户需要采集疫情相关资料，在首页输入关键词“疫情”。优采云采集 会将搜索结果合并到一个列表中。
(2) 保存搜索素材
优采云采集具有批量保存搜索素材的功能。
点击【当前页面全选】功能，勾选需要的文章，文章会添加到操作面板中，方便用户批量保存。
(3) 精密过滤
1.搜索过滤器
优采云采集支持根据标题、内容、时间、平台、是否原创等参数进行过滤，让搜索内容更加精准。
2、广告过滤
分享文章:外贸BLOG原创必备工具copyscape，检查你的文章原创度
博客的运营标准是什么，最基本的就是文章的原创，
谷歌判断一个网站内容质量最基本的标准就是内容的原创，如果一个网站 文章内容质量很高，Goolge会给一个很高的分数，你在搜索引擎排名中的文章也会提高，当然我们要做这个原创文章 网站也是非常困难的，运行一个原创 网站往往需要大量的时间和精力来写。当我们写它时，最大的担心是你的文章会被别人复制或采集，或者重新处理文章。Copyscape可以轻松检测与您的文章内容相似的文章，并知道谁在复制您的文章。
此外，对于我们SEO来说，不想花时间写自己的文章，而是将文章外包给外国人，或者一些专门写文章的网站。写完之后，我们需要测试文章的质量，最重要的是原创，有一些不靠谱的作者，为了节省时间和精力，对于你的文章都是要拿2次处理，找一些文章进行切割加工和拼凑，这样的文章质量其实对你的网站质量没有很高的作用， 甚至有时也会适得其反。因此，有必要使用复制景观来检查文章的质量。
Copyscape 简介
Copyscape 是一种在线查询服务，用于检测内容采集、镜像、复制和抄袭，目前仅支持英语网站检测，如果要查询英语文章的伪原创度，可以通过网站进行检测。此外，还提供了WordPress插件，或者可以直接在WordPress插件后台搜索Copyscape安装。
价格
Copyscape目前有免费和付费两种版本
免费版只能通过输入URL进行检查，无法通过粘贴文本进行搜索，目前您可以查询与您的网站相关的10条内容的文章地址，并且每个月使用次数有限。付费版的费用是0.1美元1000字，好处是不需要等到文章发布搜索引擎收录再查查查，可以直接将文字复制到copyscape进行查询，重复查询次数会很多，而且付费版还提供了邮件提醒功能， 如果您的文章被网站使用，Copyscape 会在第一时间向您发送一封电子邮件通知您。
原则
当 Copyscape 文章检测时，如果文章中有 4 个或更多单词完全匹配，则该文章将被判断为重复。
如何使用复制和粘贴
：通过复制和粘贴要检测的内容进行检测。
上传文件：您还可以检查 PDF 或 Word 文档的内容。
检查您的整个网站：直接粘贴您的网站地址进行检查。 查看全部
疫情期间，不少企业不得不选择远程在线办公。互联网是受疫情影响较小的行业之一，但远程办公仍然不如面对面工作高效。为此，优采云采集推出了一款智能采集工具。
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免费的:常用的数据采集工具（免费数据采集数据软件有哪些）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 251 次浏览 • 2022-12-07 21:42
免费的:常用的数据采集工具（免费数据采集数据软件有哪些）
市面上有很多采集软件打着免费的旗号宣传软件，实际上是通过提供一些增值服务来收取费用。
软件收费合理，以支持开发者提供更好的服务。在选择软件的时候一定要选择适合自己并且性价比高的软件。接下来说说软件价格和功能的对比。
data采集software有老树data采集software,优采云data采集,优采云,优采云,Jisoke,优采云,网络矿工，曾经的气味，精神，优采云，出生地，梦蝶。
一、性价比比较
先说老树数据采集软件，这个老树数据采集不是其他老树数据采集，这个采集软件是天卡收费的，还可以试用，终身卡也便宜。采集 数量没有限制， 采集 率也没有限制。在评论区找到软件地址，挑100和5946。
接下来说说打着免费的幌子收费的软件。有优采云、优采云、优采云等，这些都是免费使用的，但是限制了采集的速率和数量，一般来说，各种限制，除非付费升级。
软件功能比较
资料很多采集大部分都是不懂网页规则的新手，也有不懂爬虫功能的。迫切需要 傻瓜式数据采集软件。优采云采集、优采云采集器 有很多规则和很少的内置模板。前端嗅探功能强大，但不适合初学者。优采云导出数据时容易出问题。适合新手和高手的软件是老数数据采集。软件内置多个采集模板，适合新手使用。也适用于专家采集，无限的采集数量和速度。
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免费的:WP采集专家(WordPress采集工具) v2018 绿色免费版
应用介绍
WP采集Expert 是一个类似于 AutoPost 的多用途 WordPress 采集工具。可采集任意网站内容，采集过程全自动，无需人工干预，欢迎下载
特征
1）使用客户端运行，不占用服务器资源，速度快。
2）完全免费且无限制。
限制：
1）要求服务器支持MYSQL远程登录。
2）还在逐步更新中，功能没有AutoPost强大。
软件特色
可以采集任意网站内容，采集信息一目了然
启用任务后，采集更新将全自动进行，无需人工干预
采集，支持通配符匹配，或CSS选择器准确采集任意内容，支持采集多级文章列表，支持采集文本页面内容，支持采集多级正文内容
基础设置功能齐全，完美支持Wordpress各项功能
使用说明
系统设置：输入服务器、端口、用户名、密码、数据库、WP头
主界面：添加采集任务，复制采集任务
采集设置：
基本设置——姓名、作者、类别、代码
采集 URL – 起始页、列表页、文章 页面
文章设置-title开始标签，title结束标签，文章开始标签，culture在哪个结束标签，添加转载声明
采集到文章列表：点击“Title”访问本站文章，点击“Source URL”访问“Source URL”，一些垃圾文章可以单独删除。
删除功能：对于一些垃圾任务，可以删除文章。 查看全部
市面上有很多采集软件打着免费的旗号宣传软件，实际上是通过提供一些增值服务来收取费用。
软件收费合理，以支持开发者提供更好的服务。在选择软件的时候一定要选择适合自己并且性价比高的软件。接下来说说软件价格和功能的对比。
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一、性价比比较
先说老树数据采集软件，这个老树数据采集不是其他老树数据采集，这个采集软件是天卡收费的，还可以试用，终身卡也便宜。采集 数量没有限制， 采集 率也没有限制。在评论区找到软件地址，挑100和5946。
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软件功能比较
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应用介绍
WP采集Expert 是一个类似于 AutoPost 的多用途 WordPress 采集工具。可采集任意网站内容，采集过程全自动，无需人工干预，欢迎下载
特征
1）使用客户端运行，不占用服务器资源，速度快。
2）完全免费且无限制。
限制：
1）要求服务器支持MYSQL远程登录。
2）还在逐步更新中，功能没有AutoPost强大。
软件特色
可以采集任意网站内容，采集信息一目了然
启用任务后，采集更新将全自动进行，无需人工干预
采集，支持通配符匹配，或CSS选择器准确采集任意内容，支持采集多级文章列表，支持采集文本页面内容，支持采集多级正文内容
基础设置功能齐全，完美支持Wordpress各项功能
使用说明
系统设置：输入服务器、端口、用户名、密码、数据库、WP头
主界面：添加采集任务，复制采集任务
采集设置：
基本设置——姓名、作者、类别、代码
采集 URL – 起始页、列表页、文章 页面
文章设置-title开始标签，title结束标签，文章开始标签，culture在哪个结束标签，添加转载声明
采集到文章列表：点击“Title”访问本站文章，点击“Source URL”访问“Source URL”，一些垃圾文章可以单独删除。
删除功能：对于一些垃圾任务，可以删除文章。 查看全部
免费的:常用的数据采集工具（免费数据采集数据软件有哪些）
市面上有很多采集软件打着免费的旗号宣传软件，实际上是通过提供一些增值服务来收取费用。
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一、性价比比较
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软件功能比较
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特征
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使用说明
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主界面：添加采集任务，复制采集任务
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解决方案:采集站的生存之道，盘点常见的采集工具与软件！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 86 次浏览 • 2022-12-07 09:29
解决方案:采集站的生存之道，盘点常见的采集工具与软件！
早前很多SEOer喜欢用采集工具批量下载大量文章，然后上传到自己的网站，没有任何版权。随着百度算法的调整，恒网采集网站遭受重创。
，我将通过以下内容分享一些关于采集网站的事情： 1、采集网站的生存之道，是时候和它说再见了吗？
答案基本上是肯定的。虽然百度目前还不能很好的对原创内容和采集内容进行排序，但雄掌的推出正试图扭转这种局面。这也是百度搜索的不断发展。核心战略面临挑战，但势在必行。
2、百度是否支持合理的“采集”？
显然，这里的“采集”可以理解为转载，基于搜索引擎的性质，试图快速找到最佳解决方案，百度支持合理的“采集”，值得注意的是必须带有原文链接，这样才不容易被识别为低质量内容。
同时需要明确的是，一个网站的“文章采集”的数量需要控制在合理范围内，不能整个站点采集。
3.如果我站在采集上会受到惩罚吗？
不一定，要看情况，除了上面那个合理的采集例子，URL导航和网站目录，理论上都是采集站点，但是为什么不被处罚毛呢？
原因很简单。搜索引擎是一个开发平台。它将对真正满足用户需求的站点给予一些支持。同时，优质网站导航只推荐优质站点，代表一定的权威性，如：hao123。
因此，网站适度采集并转发部分内容不会被百度处罚。刚入行的个人站长不要担心这个问题。
4、用采集软件编辑稿件是否可行？
如果尝试对洗稿进行分类，可以分为初级洗稿和高级洗稿：
①初级编辑：通常使用采集软件，如：博客搜索工具，采集具体关键词博文，然后将多篇文章合并为一篇，有时上下文和逻辑结构不对通顺，这绝对不行。
②进阶编辑：如果你长期关注某个行业网站，他们官网的行为格式都有特定的标签，比如：
标题：H1标签，副标题H2标签，副标题H3标签。
有经验的行业大佬通常会使用采集工具，根据页面内容格式下载文章内容的逻辑结构标题，然后根据这个框架进行创建和部分集成。
这种采集网站目前百度还难以识别，但显然是高级SEO的作弊行为。未来随着人工智能的介入，语义识别能力将得到极大提升。到时候，基本上都会被击中。
5、站长常用的采集工具有哪些？
对于一些SEO高手，基本都是自己写采集工具，但是对于小白来说，这里推荐一款采集软件：优采云采集，基本上这款软件可以满足大部分功能要求。
有人说我不懂这些复杂的采集规则。当然，网上有很多免费教程，你可以学习一下。一些博客群发工具还自带采集软件，效果也不错的。
总结：即使采集网站在短期内躲过了算法的攻击，但想想看，如果脱离了内容质量排名和流量，转化率也不会很高。即使附加了affiliate code，也不是长久之计。我建议你回归搜索的本质，才能不断提升。
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2、百度是否支持合理的“采集”？
显然，这里的“采集”可以理解为转载，基于搜索引擎的性质，试图快速找到最佳解决方案，百度支持合理的“采集”，值得注意的是必须带有原文链接，这样才不容易被识别为低质量内容。
同时需要明确的是，一个网站的“文章采集”的数量需要控制在合理范围内，不能整个站点采集。
3.如果我站在采集上会受到惩罚吗？
不一定，要看情况，除了上面那个合理的采集例子，URL导航和网站目录，理论上都是采集站点，但是为什么不被处罚毛呢？
原因很简单。搜索引擎是一个开发平台。它将对真正满足用户需求的站点给予一些支持。同时，优质网站导航只推荐优质站点，代表一定的权威性，如：hao123。
因此，网站适度采集并转发部分内容不会被百度处罚。刚入行的个人站长不要担心这个问题。
4、用采集软件编辑稿件是否可行？
如果尝试对洗稿进行分类，可以分为初级洗稿和高级洗稿：
①初级编辑：通常使用采集软件，如：博客搜索工具，采集具体关键词博文，然后将多篇文章合并为一篇，有时上下文和逻辑结构不对通顺，这绝对不行。
②进阶编辑：如果你长期关注某个行业网站，他们官网的行为格式都有特定的标签，比如：
标题：H1标签，副标题H2标签，副标题H3标签。
有经验的行业大佬通常会使用采集工具，根据页面内容格式下载文章内容的逻辑结构标题，然后根据这个框架进行创建和部分集成。
这种采集网站目前百度还难以识别，但显然是高级SEO的作弊行为。未来随着人工智能的介入，语义识别能力将得到极大提升。到时候，基本上都会被击中。
5、站长常用的采集工具有哪些？
对于一些SEO高手，基本都是自己写采集工具，但是对于小白来说，这里推荐一款采集软件：优采云采集，基本上这款软件可以满足大部分功能要求。
有人说我不懂这些复杂的采集规则。当然，网上有很多免费教程，你可以学习一下。一些博客群发工具还自带采集软件，效果也不错的。
总结：即使采集网站在短期内躲过了算法的攻击，但想想看，如果脱离了内容质量排名和流量，转化率也不会很高。即使附加了affiliate code，也不是长久之计。我建议你回归搜索的本质，才能不断提升。
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解决方案:采集站的生存之道，盘点常见的采集工具与软件！
早前很多SEOer喜欢用采集工具批量下载大量文章，然后上传到自己的网站，没有任何版权。随着百度算法的调整，恒网采集网站遭受重创。
，我将通过以下内容分享一些关于采集网站的事情： 1、采集网站的生存之道，是时候和它说再见了吗？
答案基本上是肯定的。虽然百度目前还不能很好的对原创内容和采集内容进行排序，但雄掌的推出正试图扭转这种局面。这也是百度搜索的不断发展。核心战略面临挑战，但势在必行。
2、百度是否支持合理的“采集”？
显然，这里的“采集”可以理解为转载，基于搜索引擎的性质，试图快速找到最佳解决方案，百度支持合理的“采集”，值得注意的是必须带有原文链接，这样才不容易被识别为低质量内容。
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3.如果我站在采集上会受到惩罚吗？
不一定，要看情况，除了上面那个合理的采集例子，URL导航和网站目录，理论上都是采集站点，但是为什么不被处罚毛呢？
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总结：即使采集网站在短期内躲过了算法的攻击，但想想看，如果脱离了内容质量排名和流量，转化率也不会很高。即使附加了affiliate code，也不是长久之计。我建议你回归搜索的本质，才能不断提升。
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解决方案:亚马逊数据采集工具有哪些？怎么使用？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 174 次浏览 • 2022-12-02 17:13
解决方案:亚马逊数据采集工具有哪些？怎么使用？
有些朋友在经营亚马逊店铺的时候喜欢参加各种活动，可以为店铺引入更多的流量，还有一些朋友喜欢借助工具来提高工作效率。不同的工具有不同的功能，那么亚马逊数据采集工具有哪些呢？
卖家在做亚马逊运营的时候，经常需要采集亚马逊ASIN（Amazon Product Identification Number），所以今天就为各位卖家介绍一款亚马逊ASIN采集工具——Amzhelper。
Amzhelper的具体功能是什么？
列表优化辅助：使用软件关键词获取亚马逊ASIN，采集
排名靠前的ASIN。然后采集
这些Asins的称号和卖点。通过Excel表格对采集
到的头条进行整理分析，最终形成具有自身特色的头条和卖点。
精准收邮箱：商家通过软件（关键词或分类）对精准人群购买的商品进行批量收ASIN，最后使用收的ASIN收邮箱。
超级URL生成：利用亚马逊的排名算法生成不同时间戳的超级URL。贸易。
销售和负面评级跟踪：批量查找多个 ASIN 的销售排名（按类别和子类别）。并保留最近 15 次查询的记录。
关键词采集ASIN：批量采集指定关键词在对应国家排名的ASIN数据。
分类ID采集ASIN：批量采集国家指定的分类ID对应的ASIN数据。
销售排名跟踪/负面评论跟踪：监控每日销售排名（大、小）和负面评论变化。
如何编程抓取？
如果你是程序员，想通过爬虫脚本与亚马逊网站进行通信，可以调用各种API获取亚马逊数据。只需编写代码调用API连接亚马逊服务器，即可轻松下载数据。
Amazon Product Advertising API 就是其中之一。它是一个网络服务和应用程序编程接口，使程序员编写的应用程序能够访问亚马逊的产品目录数据（来自维基百科）。亚马逊官方提供，免费调用。该 API 为用户打开了通往亚马逊数据库的大门，可以检索详细的产品信息、评论和图片，从而充分利用亚马逊复杂的电子商务数据和功能。
但是，与大多数 API 一样，API 不提供产品页面上的所有信息。为了得到这些API没有提供的数据或者实现其他的爬取需求，比如价格监控，可以使用Python或者其他语言编写自己的自定义网络爬虫。
构建网络抓取工具需要专门的编程知识，而且可能非常耗时。对于没有编程基础的初学者，或者想节省时间的程序员来说，网页抓取扩展和网页抓取工具是更好的选择。
使用亚马逊数据采集软件可以帮助卖家解决在运营过程中遇到的各种数据问题，尤其是新手卖家觉得自己刚开店不知道如何引流订单的时候。这个时候大家往往会把重点放在运营上。亚马逊劫持。
解决方案:阜新企业网站优化有哪些
建站需要控制Flash和图片。Flash动画和图片占用空间大，在网速受限的情况下打开速度特别慢。对于用户来说，流量消耗是毋庸置疑的。因此，为了更好的美观而加入大量的Flash和图片，对于用户来说并不是一个好的体验，同时也会影响蜘蛛的爬行。手机建站时，做好PC网站的转换工作。在移动端新建网站时，请确保手机网站页面与PC网站页面之间有对应的导航提示链接。一方面，方便用户在移动端和PC端之间切换。另一方面，搜索引擎在移动端收录新网站也很方便。这些也是在优化手机网站时需要注意的事情。每天做网站优化，更新文章，就好像不断地给网站注入新鲜的血液，让网站永远充满活力。阜新企业网站优化有哪些
网站优化可以从狭义和广义两个方面来解释。(1) 狭义的网站优化，即搜索引擎优化，是使网站设计适合搜索引擎检索，满足搜索引擎排名指标，从而在搜索引擎检索中获得靠前的排名，提升搜索引擎营销的效果。网站优化的结果是优化网站的排名，首先要做的是对网站进行内部优化，分析网页的相关性。(2)广义网站优化考虑的因素不仅仅是搜索引擎，还要充分满足用户的需求，清晰的网站导航，完善的在线帮助等，在此基础上才能更好地发挥网站功能和信息的作用，那是，以企业网站为基础，与网络服务提供商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客户、供应商、销售商等网络营销环境中的各种因素建立良好的关系。沉阳本地网站优化多少钱？什么是网站优化？是优化网站结构的工作。
网站优化所需的文章。1、文章结构要清晰分明，层次分明。没有任何逻辑混乱的原创
内容是网站优化所需要的内容。有的网站内容很频繁，但是网站关键词的排名却一点动静都没有，可能就是以上问题。第二，网站的内容能不能抓住用户的心，当然是网站的内容能不能解决用户的问题。如果你的网站更新内容能够满足以上两个要求，那么网站内容更新就完成了一半以上。第三，就是上面提到的网站内容的质量。更新网站内容时，我们的文章必须更新为原创文章，而以上两点所写的文章，就是网站优化所需要的文章。是的，此类文章是对网站有帮助的已发表文章。
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销售排名跟踪/负面评论跟踪：监控每日销售排名（大、小）和负面评论变化。
如何编程抓取？
如果你是程序员，想通过爬虫脚本与亚马逊网站进行通信，可以调用各种API获取亚马逊数据。只需编写代码调用API连接亚马逊服务器，即可轻松下载数据。
Amazon Product Advertising API 就是其中之一。它是一个网络服务和应用程序编程接口，使程序员编写的应用程序能够访问亚马逊的产品目录数据（来自维基百科）。亚马逊官方提供，免费调用。该 API 为用户打开了通往亚马逊数据库的大门，可以检索详细的产品信息、评论和图片，从而充分利用亚马逊复杂的电子商务数据和功能。
但是，与大多数 API 一样，API 不提供产品页面上的所有信息。为了得到这些API没有提供的数据或者实现其他的爬取需求，比如价格监控，可以使用Python或者其他语言编写自己的自定义网络爬虫。
构建网络抓取工具需要专门的编程知识，而且可能非常耗时。对于没有编程基础的初学者，或者想节省时间的程序员来说，网页抓取扩展和网页抓取工具是更好的选择。
使用亚马逊数据采集软件可以帮助卖家解决在运营过程中遇到的各种数据问题，尤其是新手卖家觉得自己刚开店不知道如何引流订单的时候。这个时候大家往往会把重点放在运营上。亚马逊劫持。
解决方案:阜新企业网站优化有哪些
建站需要控制Flash和图片。Flash动画和图片占用空间大，在网速受限的情况下打开速度特别慢。对于用户来说，流量消耗是毋庸置疑的。因此，为了更好的美观而加入大量的Flash和图片，对于用户来说并不是一个好的体验，同时也会影响蜘蛛的爬行。手机建站时，做好PC网站的转换工作。在移动端新建网站时，请确保手机网站页面与PC网站页面之间有对应的导航提示链接。一方面，方便用户在移动端和PC端之间切换。另一方面，搜索引擎在移动端收录新网站也很方便。这些也是在优化手机网站时需要注意的事情。每天做网站优化，更新文章，就好像不断地给网站注入新鲜的血液，让网站永远充满活力。阜新企业网站优化有哪些
网站优化可以从狭义和广义两个方面来解释。(1) 狭义的网站优化，即搜索引擎优化，是使网站设计适合搜索引擎检索，满足搜索引擎排名指标，从而在搜索引擎检索中获得靠前的排名，提升搜索引擎营销的效果。网站优化的结果是优化网站的排名，首先要做的是对网站进行内部优化，分析网页的相关性。(2)广义网站优化考虑的因素不仅仅是搜索引擎，还要充分满足用户的需求，清晰的网站导航，完善的在线帮助等，在此基础上才能更好地发挥网站功能和信息的作用，那是，以企业网站为基础，与网络服务提供商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客户、供应商、销售商等网络营销环境中的各种因素建立良好的关系。沉阳本地网站优化多少钱？什么是网站优化？是优化网站结构的工作。
网站优化所需的文章。1、文章结构要清晰分明，层次分明。没有任何逻辑混乱的原创
内容是网站优化所需要的内容。有的网站内容很频繁，但是网站关键词的排名却一点动静都没有，可能就是以上问题。第二，网站的内容能不能抓住用户的心，当然是网站的内容能不能解决用户的问题。如果你的网站更新内容能够满足以上两个要求，那么网站内容更新就完成了一半以上。第三，就是上面提到的网站内容的质量。更新网站内容时，我们的文章必须更新为原创文章，而以上两点所写的文章，就是网站优化所需要的文章。是的，此类文章是对网站有帮助的已发表文章。
网站优化可以给企业带来一些好处。1、一个企业从默默无闻到被信任，经历了许多不为人知的磨难。网站优化可以帮助企业在短时间内提高知名度，帮助消费者更好的了解一个企业的经营项目和产品，让客户充分了解企业的品牌。一个小网站能达到这样的效果，真是不可思议，但确实是看得见的。2. 消费者可能对一个公司甚至一个产品不熟悉，但会下意识地搜索和测试。一个公司的官网一旦被发现，自然会产生亲切感。且不说目前产品的销量，至少能在很大程度上向消费者展示产品的相关信息。一个优化过的网站会给客户一种莫名的信任感。提升企业在消费者心目中的形象，拉近消费者与企业的信任关系。3、一个优化过的网站，总是了解消费者的想法和需求，所以才会把更好的一面呈现给消费者。当一个企业拥有大量的粉丝时，并不是很突出，但是精准的客群才是企业发展的动力。提高搜索引擎的排名，让消费者在首页看到官网，自然会在消费者心目中占据更重要的位置。在网站内容优化方面，最重要的是内容的创造，完善原创内容，提高网站的质量。
通过做SEO搜索引擎优化，官网可以获得一对一的询价，一方面可以提高转化率，另一方面可以防止同行的竞争，还可以增加企业的利润空间. 如果说B2B平台让企业在前期获得基础利润，是企业生存的基石，那么SEO搜索引擎优化带来的一对一询价就是提升企业盈利能力的神器。判断一个企业的搜索引擎优化是否达标的标准有两个：网站流量（一般是看每个月有多少用户访问网站）和关键词的排名情况（决定一定数量关键词 的排名在 Google 的主页等）。做好这两项工作，优化好产品/服务页面后，就可以等待客户的询问啦~在优化企业网站的时候，sitemap的设置很重要。站点地图不仅要满足访问用户的需要，还要请搜索引擎蜘蛛。盘锦信息网站优化系统
在网站优化的过程中，不仅要注意拓宽发布外链的渠道和平台，更要注意通过渠道发布更多的外链。阜新企业网站优化有哪些
现在在网站优化中，文章的更新也和网站关键词的排名密切相关，因为网站的文章和新的内容能否解决他们的问题，在客户眼中是他们自己的需求。那么，网站更新文章的基本要素有哪些呢？网站优化是一项不断更新的工作，seo优化人员需要根据客户要求和搜索引擎算法不断为网站撰写文章。这样，如果你每天重复同样的工作，你可能会感到烦躁和被忽视，你会采集
网站文章来保持网站的正常更新和搜索引擎的正常抓取，但绝对不能让这种现象出现，因为搜索引擎刚开始爬新文章。如果你经常采集
文章，搜索引擎可能会降低网站的友好度，从而导致排名下降或无法提升。阜新企业网站优化有哪些
上云信息科技（辽宁）有限公司位于庞江街22号长丰中心43楼4311室。上云信息科技致力于为客户提供好的T云产品，网站建设、网站优化、网络推广，一切以用户需求为中心，深受客户欢迎。公司将不断提升核心竞争力，努力学习行业知识，遵守行业规范，扎根商务服务业发展。上云信息科技秉承“客户为尊、服务为荣、创意为先、科技为实”的经营理念，着力打造公司核心竞争力。
事实:采集工具千千万，但不一定每个都能拿来用！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-11-30 18:11
事实:采集工具千千万，但不一定每个都能拿来用！
采集工具千千万，但不一定每个都能拿来用！也许很多电商卖家都遇到过一些比较头疼的采集问题，其中一个就是，自己的采集价格太高，但却又找不到更加合适的采集方式去匹配；一般来说，类目不同，访客流量不同，价格也会有所不同。今天给大家介绍个免费快速采集第三方产品的工具，且无需登录，方便店主一键采集，简单易操作！淘宝自采第三方采集app工具———百事app01：适用人群：无淘宝操作人群；无需登录；02：打开1、安装微店淘宝助手-豌豆荚市场-安卓应用,豌豆荚下载地址；2、准备清理-安装新的打开app-。
可以推荐你用半仙买家助手。每天采集2-5个女装，鞋包，配饰，电动牙刷等等的产品，每天保持流量入口，不要断开流量。
因为微信朋友圈可以分享图片，而且就算不发图片也可以慢慢的采集出来，这个时候你需要的是一个采集软件，我用的是采集一个采集网站的货源链接给我自己可以变成一个独立的采集网站这样可以用于店铺装修引流，
现在淘宝平台竞争激烈，产品同质化很严重，只靠直通车和钻展很难起量。所以我建议做淘宝还是用软件去采集更加合适。采集直通车钻展钻贴软件，可以获取流量的精准池和店铺宝贝的关键词流量，从而带动你的店铺访客增长，店铺订单和宝贝权重。还可以最大程度降低人工成本，提高效率，从而实现站在巨人的肩膀上去前进。 查看全部
采集工具千千万，但不一定每个都能拿来用！也许很多电商卖家都遇到过一些比较头疼的采集问题，其中一个就是，自己的采集价格太高，但却又找不到更加合适的采集方式去匹配；一般来说，类目不同，访客流量不同，价格也会有所不同。今天给大家介绍个免费快速采集第三方产品的工具，且无需登录，方便店主一键采集，简单易操作！淘宝自采第三方采集app工具———百事app01：适用人群：无淘宝操作人群；无需登录；02：打开1、安装微店淘宝助手-豌豆荚市场-安卓应用,豌豆荚下载地址；2、准备清理-安装新的打开app-。
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事实:采集工具千千万，但不一定每个都能拿来用！
采集工具千千万，但不一定每个都能拿来用！也许很多电商卖家都遇到过一些比较头疼的采集问题，其中一个就是，自己的采集价格太高，但却又找不到更加合适的采集方式去匹配；一般来说，类目不同，访客流量不同，价格也会有所不同。今天给大家介绍个免费快速采集第三方产品的工具，且无需登录，方便店主一键采集，简单易操作！淘宝自采第三方采集app工具———百事app01：适用人群：无淘宝操作人群；无需登录；02：打开1、安装微店淘宝助手-豌豆荚市场-安卓应用,豌豆荚下载地址；2、准备清理-安装新的打开app-。
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因为微信朋友圈可以分享图片，而且就算不发图片也可以慢慢的采集出来，这个时候你需要的是一个采集软件，我用的是采集一个采集网站的货源链接给我自己可以变成一个独立的采集网站这样可以用于店铺装修引流，
现在淘宝平台竞争激烈，产品同质化很严重，只靠直通车和钻展很难起量。所以我建议做淘宝还是用软件去采集更加合适。采集直通车钻展钻贴软件，可以获取流量的精准池和店铺宝贝的关键词流量，从而带动你的店铺访客增长，店铺订单和宝贝权重。还可以最大程度降低人工成本，提高效率，从而实现站在巨人的肩膀上去前进。
分享:tom网易云相册花瓣专门是为了收集图片用ps编辑的话
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 55 次浏览 • 2022-11-29 12:32
分享:tom网易云相册花瓣专门是为了收集图片用ps编辑的话
采集工具是要依据你要采集的网站来找到相应的渠道。如果你要从tom网站采集相关照片，我想你要找到tom网站看看他们网站是否有照片存在，然后你再进行采集。
如果你不想找网站直接在浏览器看的话可以试试昵图网，那里有大量免费的图片还有tall。
picvizviolin7画质很不错，都是高清的，
你可以试试豆丁，站酷这类公众号平台。然后图片填充好就能在相应平台上线。
就我自己来说，首先想到的是，收集自己需要的照片，然后直接拿来用。
可以参考我的文章吗。
可以看一下我们公众号看一看美力2015，有很多的免费照片可以采集。
豆丁网易云相册花瓣很多
专门是为了收集图片用ps编辑的话除非找到特定关键词，不然就是繁琐麻烦，可以试试一些图片采集软件，像狸窝图片采集器，界面比较简单，操作也很方便。
大众点评
你可以百度
亲们，有别人要的图片，
我大概知道那个网站可以供你下载，
推荐一个网站——昵图网，完全免费的下载站，没有购买使用权限，可以自由浏览，你下载自己喜欢的类型的图片都可以下载。
没有采集工具，那么只能去网上找，或者去一些公众号那里下载，每天可以免费下载不多的几张。
百度！ 查看全部
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事实:采集工具那么多，你用什么呀？（上）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 65 次浏览 • 2022-11-26 16:31
事实:采集工具那么多，你用什么呀？（上）
采集工具那么多，你用什么呀。用爬虫吧，很多需要针对性的处理数据的api能用上，也有不同浏览器的版本，没准能用上googleanalytics，forwebsites。
如果是针对你自己行业进行数据分析的话，采集工具就很多了，可以考虑很多工具，下面给你分享一些我比较推荐的采集工具，可以根据自己产品针对性选择采集工具：1：指数分析，然后爬取数据2：通讯录，邮箱采集工具，进行简单分析3：电商、购物网站采集工具4：淘宝上的商品采集工具5：竞价排名采集工具，一些关键词采集工具6：个人信息采集工具以上是一些基础的，更多的就要根据自己情况选择采集工具了，加油吧！。
wordallroaddatabasecollection官网：wordallroaddatabasecollection.opendatabasecollection
你从什么平台那里采集数据呢？你要分析那些数据呢？你要做ai产品的话，这就要结合数据科学了。手机网站数据采集到平台的话，很简单；如果要做ai用户行为分析的话，那还真不好说。
我用的是腾讯应用宝电脑浏览器数据采集工具，可以采集各个平台的电脑网站浏览器，还可以采集开屏信息，广告信息，反馈信息，弹窗信息，社交信息，百度统计，
一般有chrome，火狐，firefox，opera，safari。还有一个是linux版本可以参考uxpa，采集这些平台的数据可以快速的分析各个平台ui的规律，还有各个平台推送的信息的数量和内容，得出的结论也比较好。 查看全部
采集工具那么多，你用什么呀。用爬虫吧，很多需要针对性的处理数据的api能用上，也有不同浏览器的版本，没准能用上googleanalytics，forwebsites。
如果是针对你自己行业进行数据分析的话，采集工具就很多了，可以考虑很多工具，下面给你分享一些我比较推荐的采集工具，可以根据自己产品针对性选择采集工具：1：指数分析，然后爬取数据2：通讯录，邮箱采集工具，进行简单分析3：电商、购物网站采集工具4：淘宝上的商品采集工具5：竞价排名采集工具，一些关键词采集工具6：个人信息采集工具以上是一些基础的，更多的就要根据自己情况选择采集工具了，加油吧！。
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事实:采集工具那么多，你用什么呀？（上）
采集工具那么多，你用什么呀。用爬虫吧，很多需要针对性的处理数据的api能用上，也有不同浏览器的版本，没准能用上googleanalytics，forwebsites。
如果是针对你自己行业进行数据分析的话，采集工具就很多了，可以考虑很多工具，下面给你分享一些我比较推荐的采集工具，可以根据自己产品针对性选择采集工具：1：指数分析，然后爬取数据2：通讯录，邮箱采集工具，进行简单分析3：电商、购物网站采集工具4：淘宝上的商品采集工具5：竞价排名采集工具，一些关键词采集工具6：个人信息采集工具以上是一些基础的，更多的就要根据自己情况选择采集工具了，加油吧！。
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你从什么平台那里采集数据呢？你要分析那些数据呢？你要做ai产品的话，这就要结合数据科学了。手机网站数据采集到平台的话，很简单；如果要做ai用户行为分析的话，那还真不好说。
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一般有chrome，火狐，firefox，opera，safari。还有一个是linux版本可以参考uxpa，采集这些平台的数据可以快速的分析各个平台ui的规律，还有各个平台推送的信息的数量和内容，得出的结论也比较好。
内容分享:5款Facebook邮箱采集工具
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 241 次浏览 • 2022-11-26 11:23
内容分享:5款Facebook邮箱采集工具
作为最大的社交平台，外贸一定离不开成功的线上客户获取。不过，同样是做Facebook，操作方式不同，有的通过广告，有的通过自然覆盖，还有很多人想用Facebook进行邮件采集
，今天我们就来聊聊这个话题。
管理数十亿的个人信息当然不是一件容易的事，但Facebook非常注重隐私（尽管剑桥分析公司丑闻），所以我们不能简单地导出受众的联系信息，从Facebook获取电子邮件地址需要一些工具和技能。让我们为您列出几个选项：
选项一：电子邮件提取器
电子邮件提取器是谷歌浏览器的插件。它可以帮助您在打开的任何网页上找到您的邮箱。
首先，将其添加到谷歌浏览器。然后访问您要抓取的任何 Facebook 公共主页或 Facebook 群组。Facebook不会一次加载很多内容，您需要向下滚动。这允许电子邮件扩展器识别和拉取更多邮箱，就像Facebook组一样。
提示：帖子中未展开的部分将无法识别。
您还可以在主页个人联系页面上抓取到邮箱（如果显示）。
选项 2：电子邮件导出器
要引入的第二个选项是电子邮件导出器。这是另一个Chrome扩展程序，它以相同的方式执行基本相同的操作。安装后，访问目标页面并滚动浏览要抓取的任何组或页面，直到您觉得自己采集
了足够的信息。电子邮件
提取器和电子邮件导出器之间没有太大区别。主要区别在于导出器可以获取电话号码，这也更容易导出和保存。
选项3：电子邮件猎人
第三个Chrome扩展程序。就像上面的两个一样，当打开收录
公共数据的页面时，该数据将被抓取。它与上述两个非常相似，老实说，这三个插件之间没有明显的区别，因此您可以根据使用效果进行选择。它们都是免费的，使用起来非常方便，这就是推荐谷歌扩展程序的原因。
提示： 所有电子邮件 标签通常可以帮助您查找更多邮箱。
值得一提的是，使用所有这些插件，只能找到页面上可见的电子邮件地址。许多人的电子邮件地址与 Facebook 页面相关联，但隐私设置已关闭，因此无法抓取。
除了我们介绍的 3 个抓取工具外，Chrome 还有至少十几个抓取工具，您可以自己尝试其他选项。
选项4：原子公园
Atom Park Atomic Email Hunter是另一种类型的邮件抓取工具，它不是Chrome扩展程序，而是一个独立的软件。
它相对容易使用。启动程序并转到“搜索”菜单。从那里，它会询问您要搜索的位置，输入要抓取的组或页面 URL，进行一些必要的设置，一切顺利！
与以前的工具不同，Atom Park将在可能的情况下将电子邮件地址，地址来源和用户名相互关联。通过这种方式，您可以知道您从哪里获得电子邮件地址，而不仅仅是没有名称或标签的列表。
这个软件不是免费的。Atomic Email Hunter是一款售价80美元的软件。您可以在他们的网站上免费下载，但试用版的功能有限。
您会发现 Facebook 上的群组是获取邮箱的好地方，因此我们应该尝试加入尽可能多的行业相关群组。此外，这些工具不仅可以在Facebook上使用，还可以在LinkedIn和任何网页上使用。
选项 5：Gmail 电子邮件提取器（不是 Facebook 提取工具）。
Gmail电子邮件提取器是一个谷歌电子表格插件，用于谷歌表格。该扩展程序可让您从GSuite和Gmail帐户中提取电子邮件地址。它将提取的信息保存在谷歌电子表格中。
该工具还允许选择应从中提取邮箱的条件，例如“发件人”、“抄送”、“密件抄送”和“答复”，并且可以将邮件列表导出为 TXT 或 CSV。
如果您有一个大型Gmail联系人列表，则此工具非常有用。它可以帮助您从帐户中提取电子邮件地址并节省大量时间。
提示：虽然本文将介绍直接获取邮箱的方法，但我强烈建议您不要抓取大量不熟悉的邮箱并发送未经请求的开发信函，这几乎是垃圾邮件活动的定义。在发送电子邮件之前，我们应该尽力获得用户权限，否则很容易被阻止。或者，您可以将这些工具用作辅助工具。
换个说法，其实我们应该改变我们的营销思路，“垃圾”广角应该已经成为过去，通过建立有意义的联系，提供价值，做内容才是正确的方式。
分享的内容:SEO如何处理采集内容
额外的：
这么久才开通留言功能，好丢人，这篇是本渣渣图新鲜试试留言功能用的，没有干货
采集
内容对SEO有效吗？
有人说采集
的内容对搜索引擎不是很友好，不容易获得排名。这是肯定的，也是不可避免的。
对于大多数网站来说，在线采集
的内容肯定不如 UGC 和精心编辑的内容有效。但是，搜索引擎能够获取的原创内容数量已经不如以前多了。毕竟内容生产平台已经转移，很久没有集中在网站上了。其他几个搜索引擎仍在互相追赶，更不用说小型网站了。
因此，采集到的内容仍然有效，但对采集到的内容进行后期处理的成本越来越高。
采集
内容的后处理
担心采集内容效果差，或者容易被K，主要看内容后期怎么处理。例如：
这就像从沃尔玛拿了一篮奇异果，原封不动地放在家乐福。但是把奇异果榨成汁（形态变化），瓶中加点水（粒径变化），然后在711卖（平台变化），价格可以翻倍（增值）
为什么？
如果将“采集内容”类比为“猕猴桃”，则“采集内容”的后处理策略如下：
采集
内容的完整过程
关于“采集内容处理”，从爬取到上线的整个过程，必须解决以下问题：
采集
的内容从何而来？
对于认真认真的人来说，采集
和购买专业资料比较合适。
针对性采集，只抓取特定范围内的几个特定网站，与本网站内容漏洞高度相关。
对于无良网站，可供选择的选项更多。可以抓取所有触及边缘的内容，注意体积大，不需要限制抓取某些网站。有人称之为泛集。
设置几个主题，直接抓取各个大平台的搜索结果。大平台是什么意思？海量内容集中的地方：各种搜索引擎、各种门户、今日头条、微信微博、优酷土豆等。
如何抓取内容？定向采集：
略，如常把握。
锅采集
：
目标爬虫仅限于网页模板，在此基础上增加了几种内容分析算法提取内容，变为通用爬虫。
很多浏览器插件，比如印象笔记，有很多类似“只读文本”的功能，点击只显示当前浏览网页的文本信息，很多人已经把这样的算法移植到python，php， java等编程语言方面，随便搜一下。
如何处理采集
到的内容？
两个顺序过程：
原创
内容的处理
根据百度专利，搜索引擎除了根据文本判断内容相似度外，还会根据html中dom节点的位置和顺序进行判断。如果两个网页文本的html结构相似，也可能被视为重复内容。
所以采集的内容不能直接上传，必须清洗源码。每个人都是不同的，个人一般会做以下事情：
删除汉字 < 100 个字符
text = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\']+|[+——！，:：。？、~@#￥%……&*（）“”《》]+".decode("utf8"), "".decode("utf8"),newcontent)
text2 = re.sub(']*?>','',text)
words_number = len(text2)
删除垃圾邮件
如“XXX编辑：XXX”、邮箱地址等。.
组织处理过的内容
其实就是形式上的变化。之前写过一篇关于“组织内容”的几种方式的文章，见： 查看全部
作为最大的社交平台，外贸一定离不开成功的线上客户获取。不过，同样是做Facebook，操作方式不同，有的通过广告，有的通过自然覆盖，还有很多人想用Facebook进行邮件采集
，今天我们就来聊聊这个话题。
管理数十亿的个人信息当然不是一件容易的事，但Facebook非常注重隐私（尽管剑桥分析公司丑闻），所以我们不能简单地导出受众的联系信息，从Facebook获取电子邮件地址需要一些工具和技能。让我们为您列出几个选项：
选项一：电子邮件提取器
电子邮件提取器是谷歌浏览器的插件。它可以帮助您在打开的任何网页上找到您的邮箱。
首先，将其添加到谷歌浏览器。然后访问您要抓取的任何 Facebook 公共主页或 Facebook 群组。Facebook不会一次加载很多内容，您需要向下滚动。这允许电子邮件扩展器识别和拉取更多邮箱，就像Facebook组一样。
提示：帖子中未展开的部分将无法识别。
您还可以在主页个人联系页面上抓取到邮箱（如果显示）。
选项 2：电子邮件导出器
要引入的第二个选项是电子邮件导出器。这是另一个Chrome扩展程序，它以相同的方式执行基本相同的操作。安装后，访问目标页面并滚动浏览要抓取的任何组或页面，直到您觉得自己采集
了足够的信息。电子邮件
提取器和电子邮件导出器之间没有太大区别。主要区别在于导出器可以获取电话号码，这也更容易导出和保存。
选项3：电子邮件猎人
第三个Chrome扩展程序。就像上面的两个一样，当打开收录
公共数据的页面时，该数据将被抓取。它与上述两个非常相似，老实说，这三个插件之间没有明显的区别，因此您可以根据使用效果进行选择。它们都是免费的，使用起来非常方便，这就是推荐谷歌扩展程序的原因。
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值得一提的是，使用所有这些插件，只能找到页面上可见的电子邮件地址。许多人的电子邮件地址与 Facebook 页面相关联，但隐私设置已关闭，因此无法抓取。
除了我们介绍的 3 个抓取工具外，Chrome 还有至少十几个抓取工具，您可以自己尝试其他选项。
选项4：原子公园
Atom Park Atomic Email Hunter是另一种类型的邮件抓取工具，它不是Chrome扩展程序，而是一个独立的软件。
它相对容易使用。启动程序并转到“搜索”菜单。从那里，它会询问您要搜索的位置，输入要抓取的组或页面 URL，进行一些必要的设置，一切顺利！
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这个软件不是免费的。Atomic Email Hunter是一款售价80美元的软件。您可以在他们的网站上免费下载，但试用版的功能有限。
您会发现 Facebook 上的群组是获取邮箱的好地方，因此我们应该尝试加入尽可能多的行业相关群组。此外，这些工具不仅可以在Facebook上使用，还可以在LinkedIn和任何网页上使用。
选项 5：Gmail 电子邮件提取器（不是 Facebook 提取工具）。
Gmail电子邮件提取器是一个谷歌电子表格插件，用于谷歌表格。该扩展程序可让您从GSuite和Gmail帐户中提取电子邮件地址。它将提取的信息保存在谷歌电子表格中。
该工具还允许选择应从中提取邮箱的条件，例如“发件人”、“抄送”、“密件抄送”和“答复”，并且可以将邮件列表导出为 TXT 或 CSV。
如果您有一个大型Gmail联系人列表，则此工具非常有用。它可以帮助您从帐户中提取电子邮件地址并节省大量时间。
提示：虽然本文将介绍直接获取邮箱的方法，但我强烈建议您不要抓取大量不熟悉的邮箱并发送未经请求的开发信函，这几乎是垃圾邮件活动的定义。在发送电子邮件之前，我们应该尽力获得用户权限，否则很容易被阻止。或者，您可以将这些工具用作辅助工具。
换个说法，其实我们应该改变我们的营销思路，“垃圾”广角应该已经成为过去，通过建立有意义的联系，提供价值，做内容才是正确的方式。
分享的内容:SEO如何处理采集内容
额外的：
这么久才开通留言功能，好丢人，这篇是本渣渣图新鲜试试留言功能用的，没有干货
采集
内容对SEO有效吗？
有人说采集
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对于大多数网站来说，在线采集
的内容肯定不如 UGC 和精心编辑的内容有效。但是，搜索引擎能够获取的原创内容数量已经不如以前多了。毕竟内容生产平台已经转移，很久没有集中在网站上了。其他几个搜索引擎仍在互相追赶，更不用说小型网站了。
因此，采集到的内容仍然有效，但对采集到的内容进行后期处理的成本越来越高。
采集
内容的后处理
担心采集内容效果差，或者容易被K，主要看内容后期怎么处理。例如：
这就像从沃尔玛拿了一篮奇异果，原封不动地放在家乐福。但是把奇异果榨成汁（形态变化），瓶中加点水（粒径变化），然后在711卖（平台变化），价格可以翻倍（增值）
为什么？
如果将“采集内容”类比为“猕猴桃”，则“采集内容”的后处理策略如下：
采集
内容的完整过程
关于“采集内容处理”，从爬取到上线的整个过程，必须解决以下问题：
采集
的内容从何而来？
对于认真认真的人来说，采集
和购买专业资料比较合适。
针对性采集，只抓取特定范围内的几个特定网站，与本网站内容漏洞高度相关。
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略，如常把握。
锅采集
：
目标爬虫仅限于网页模板，在此基础上增加了几种内容分析算法提取内容，变为通用爬虫。
很多浏览器插件，比如印象笔记，有很多类似“只读文本”的功能，点击只显示当前浏览网页的文本信息，很多人已经把这样的算法移植到python，php， java等编程语言方面，随便搜一下。
如何处理采集
到的内容？
两个顺序过程：
原创
内容的处理
根据百度专利，搜索引擎除了根据文本判断内容相似度外，还会根据html中dom节点的位置和顺序进行判断。如果两个网页文本的html结构相似，也可能被视为重复内容。
所以采集的内容不能直接上传，必须清洗源码。每个人都是不同的，个人一般会做以下事情：
删除汉字 < 100 个字符
text = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\']+|[+——！，:：。？、~@#￥%……&*（）“”《》]+".decode("utf8"), "".decode("utf8"),newcontent)
text2 = re.sub(']*?>','',text)
words_number = len(text2)
删除垃圾邮件
如“XXX编辑：XXX”、邮箱地址等。.
组织处理过的内容
其实就是形式上的变化。之前写过一篇关于“组织内容”的几种方式的文章，见： 查看全部
内容分享:5款Facebook邮箱采集工具
作为最大的社交平台，外贸一定离不开成功的线上客户获取。不过，同样是做Facebook，操作方式不同，有的通过广告，有的通过自然覆盖，还有很多人想用Facebook进行邮件采集
，今天我们就来聊聊这个话题。
管理数十亿的个人信息当然不是一件容易的事，但Facebook非常注重隐私（尽管剑桥分析公司丑闻），所以我们不能简单地导出受众的联系信息，从Facebook获取电子邮件地址需要一些工具和技能。让我们为您列出几个选项：
选项一：电子邮件提取器
电子邮件提取器是谷歌浏览器的插件。它可以帮助您在打开的任何网页上找到您的邮箱。
首先，将其添加到谷歌浏览器。然后访问您要抓取的任何 Facebook 公共主页或 Facebook 群组。Facebook不会一次加载很多内容，您需要向下滚动。这允许电子邮件扩展器识别和拉取更多邮箱，就像Facebook组一样。
提示：帖子中未展开的部分将无法识别。
您还可以在主页个人联系页面上抓取到邮箱（如果显示）。
选项 2：电子邮件导出器
要引入的第二个选项是电子邮件导出器。这是另一个Chrome扩展程序，它以相同的方式执行基本相同的操作。安装后，访问目标页面并滚动浏览要抓取的任何组或页面，直到您觉得自己采集
了足够的信息。电子邮件
提取器和电子邮件导出器之间没有太大区别。主要区别在于导出器可以获取电话号码，这也更容易导出和保存。
选项3：电子邮件猎人
第三个Chrome扩展程序。就像上面的两个一样，当打开收录
公共数据的页面时，该数据将被抓取。它与上述两个非常相似，老实说，这三个插件之间没有明显的区别，因此您可以根据使用效果进行选择。它们都是免费的，使用起来非常方便，这就是推荐谷歌扩展程序的原因。
提示： 所有电子邮件 标签通常可以帮助您查找更多邮箱。
值得一提的是，使用所有这些插件，只能找到页面上可见的电子邮件地址。许多人的电子邮件地址与 Facebook 页面相关联，但隐私设置已关闭，因此无法抓取。
除了我们介绍的 3 个抓取工具外，Chrome 还有至少十几个抓取工具，您可以自己尝试其他选项。
选项4：原子公园
Atom Park Atomic Email Hunter是另一种类型的邮件抓取工具，它不是Chrome扩展程序，而是一个独立的软件。
它相对容易使用。启动程序并转到“搜索”菜单。从那里，它会询问您要搜索的位置，输入要抓取的组或页面 URL，进行一些必要的设置，一切顺利！
与以前的工具不同，Atom Park将在可能的情况下将电子邮件地址，地址来源和用户名相互关联。通过这种方式，您可以知道您从哪里获得电子邮件地址，而不仅仅是没有名称或标签的列表。
这个软件不是免费的。Atomic Email Hunter是一款售价80美元的软件。您可以在他们的网站上免费下载，但试用版的功能有限。
您会发现 Facebook 上的群组是获取邮箱的好地方，因此我们应该尝试加入尽可能多的行业相关群组。此外，这些工具不仅可以在Facebook上使用，还可以在LinkedIn和任何网页上使用。
选项 5：Gmail 电子邮件提取器（不是 Facebook 提取工具）。
Gmail电子邮件提取器是一个谷歌电子表格插件，用于谷歌表格。该扩展程序可让您从GSuite和Gmail帐户中提取电子邮件地址。它将提取的信息保存在谷歌电子表格中。
该工具还允许选择应从中提取邮箱的条件，例如“发件人”、“抄送”、“密件抄送”和“答复”，并且可以将邮件列表导出为 TXT 或 CSV。
如果您有一个大型Gmail联系人列表，则此工具非常有用。它可以帮助您从帐户中提取电子邮件地址并节省大量时间。
提示：虽然本文将介绍直接获取邮箱的方法，但我强烈建议您不要抓取大量不熟悉的邮箱并发送未经请求的开发信函，这几乎是垃圾邮件活动的定义。在发送电子邮件之前，我们应该尽力获得用户权限，否则很容易被阻止。或者，您可以将这些工具用作辅助工具。
换个说法，其实我们应该改变我们的营销思路，“垃圾”广角应该已经成为过去，通过建立有意义的联系，提供价值，做内容才是正确的方式。
分享的内容:SEO如何处理采集内容
额外的：
这么久才开通留言功能，好丢人，这篇是本渣渣图新鲜试试留言功能用的，没有干货
采集
内容对SEO有效吗？
有人说采集
的内容对搜索引擎不是很友好，不容易获得排名。这是肯定的，也是不可避免的。
对于大多数网站来说，在线采集
的内容肯定不如 UGC 和精心编辑的内容有效。但是，搜索引擎能够获取的原创内容数量已经不如以前多了。毕竟内容生产平台已经转移，很久没有集中在网站上了。其他几个搜索引擎仍在互相追赶，更不用说小型网站了。
因此，采集到的内容仍然有效，但对采集到的内容进行后期处理的成本越来越高。
采集
内容的后处理
担心采集内容效果差，或者容易被K，主要看内容后期怎么处理。例如：
这就像从沃尔玛拿了一篮奇异果，原封不动地放在家乐福。但是把奇异果榨成汁（形态变化），瓶中加点水（粒径变化），然后在711卖（平台变化），价格可以翻倍（增值）
为什么？
如果将“采集内容”类比为“猕猴桃”，则“采集内容”的后处理策略如下：
采集
内容的完整过程
关于“采集内容处理”，从爬取到上线的整个过程，必须解决以下问题：
采集
的内容从何而来？
对于认真认真的人来说，采集
和购买专业资料比较合适。
针对性采集，只抓取特定范围内的几个特定网站，与本网站内容漏洞高度相关。
对于无良网站，可供选择的选项更多。可以抓取所有触及边缘的内容，注意体积大，不需要限制抓取某些网站。有人称之为泛集。
设置几个主题，直接抓取各个大平台的搜索结果。大平台是什么意思？海量内容集中的地方：各种搜索引擎、各种门户、今日头条、微信微博、优酷土豆等。
如何抓取内容？定向采集：
略，如常把握。
锅采集
：
目标爬虫仅限于网页模板，在此基础上增加了几种内容分析算法提取内容，变为通用爬虫。
很多浏览器插件，比如印象笔记，有很多类似“只读文本”的功能，点击只显示当前浏览网页的文本信息，很多人已经把这样的算法移植到python，php， java等编程语言方面，随便搜一下。
如何处理采集
到的内容？
两个顺序过程：
原创
内容的处理
根据百度专利，搜索引擎除了根据文本判断内容相似度外，还会根据html中dom节点的位置和顺序进行判断。如果两个网页文本的html结构相似，也可能被视为重复内容。
所以采集的内容不能直接上传，必须清洗源码。每个人都是不同的，个人一般会做以下事情：
删除汉字 < 100 个字符
text = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\']+|[+——！，:：。？、~@#￥%……&*（）“”《》]+".decode("utf8"), "".decode("utf8"),newcontent)
text2 = re.sub(']*?>','',text)
words_number = len(text2)
删除垃圾邮件
如“XXX编辑：XXX”、邮箱地址等。.
组织处理过的内容
其实就是形式上的变化。之前写过一篇关于“组织内容”的几种方式的文章，见：
解决方案:技术选型！六个大数据采集工具架构对比
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 109 次浏览 • 2022-11-20 09:12
解决方案:技术选型！六个大数据采集工具架构对比
大数据平台和数据采集
任何完整的大数据平台通常包括以下过程：
数据呈现（可视化、报告和监控）。
其中，数据采集
是
所有数据系统都不可或缺，随着大数据越来越受到重视，数据采集
的挑战变得尤为突出。其中包括：
今天，我们来看看目前可用的六种数据采集产品，重点关注它们如何实现高度可靠、高性能和可扩展。
1、阿帕奇水槽
Flume是Apache的开源，高度可靠，高度可扩展，易于管理的客户规模的数据采集系统。
Flume是使用JRuby构建的，因此它依赖于Java运行时环境。
Flume最初由Cloudera工程师设计，用于组合日志数据，并已发展到处理流数据事件。
Flume 被设计为分布式管道架构，可以将其视为数据源和目标之间的代理网络，支持数据路由。
每个代理由源、通道和接收器组成。
源
源负责接收输入数据并将其写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中，假脱机支持监视目录或文件，并解析其中新生成的事件。
渠道
通道存储，缓存从源到接收器的中间数据。可以使用不同的配置来做通道，例如内存，文件，JDBC等。内存使用性能很高，但不是持久性的，并且可能会丢失数据。使用文件更可靠，但不如内存好。
沉
接收器负责从管道读取数据，并将其发送到下一个代理或最终目标。Sink支持的不同类型的目的地包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或其他FlumeAgent。
Flume在源端和汇端都使用事务机制，以确保数据传输中不会丢失任何数据。
源上的数据可以复制到不同的通道。每个通道还可以连接不同数量的接收器。通过这种方式，连接具有不同配置的代理可以形成复杂的数据采集
网络。通过代理的配置，可以形成路由复杂的数据传输网络。
配置代理
上图所示的结构，Flume支持设置接收器的故障转移和负载均衡，从而确保即使代理发生故障，整个系统仍然可以正常采集
数据。
在Flume中传输的内容被定义为事件，它由标头（收录
元数据，元数据）和有效负载组成。
Flume提供了可以支持自定义开发的SDK：
水槽
客户负责在事件源头向Flume的代理发送事件。客户端通常与生成数据源的应用程序位于同一进程空间中。常见的Flume客户端是Avro，log4J，syslog和HTTP Post。此外，ExecSource支持将本地进程的输出指定为Flume的输入。当然，很有可能上述客户端都不能满足需求，用户可以自定义客户端与现有的 FLume 源进行通信，或者自定义新源类型的实现。
同时，用户可以使用Flume的SDK自定义Source和Sink。似乎不支持自定义频道。
2、流利
Fluentd是另一个开源数据采集
框架。Fluentd 是使用 C/Ruby 开发的，使用 JSON 文件来统一日志数据。其可插拔架构支持各种不同类型和格式的数据源和数据输出。最后，它还提供了高可靠性和良好的可扩展性。Treasure Data， Inc. 为本产品提供支持和维护。
Fluentd的部署与Flume非常相似：
Fluentd的架构与Flume相同：
Fluentd的输入/缓冲/输出与Flume的源/通道/接收器非常相似。
输入
输入负责接收数据或主动抓取数据。支持系统日志、http、文件尾部等。
缓冲区缓冲区
负责数据采集的性能和可靠性，还可以配置不同类型的缓冲区，例如文件或内存。
输出输出
负责将数据输出到目标，例如文件、AWS S3 或其他 Fluentd。
Fluentd的配置非常方便，如下图所示
Fluentd的技术栈如下所示
FLuentd 及其插件都是由 Ruby 开发的，MessgaePack 提供了 JSON 序列化和异步并行通信 RPC 机制。
Cool.io 是一个基于libev的事件驱动框架。FLuentd 非常可扩展，客户可以自定义 （Ruby） 输入/缓冲区/输出。
Fluentd 在各个方面看起来都很像 Flume，除了它使用 Ruby 进行开发，占用空间会更小，但它也带来了跨平台的问题，不支持 Windows 平台。此外，使用JSON统一数据/日志格式是其另一个功能。与Flumed相比，配置相对简单。
3、日志存储
Logstash 是著名的开源数据堆栈 ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的 L。Logstash 是在 JRuby 中开发的，所有运行时都依赖于 JVM。
Logstash 的部署架构如下所示，当然这只是一个部署选项。
典型的 Logsash 配置如下，包括输入、过滤器输出设置。
在大多数情况下，ELK 同时用作堆栈。在数据系统使用 ElasticSearch 的所有情况下，logstash 都是首选。
4、楚夸
Apache Chukwa是Apache拥有的另一个开源数据采集
平台，远不如其他几个平台那么知名。Chukwa建立在Hadoop的HDFS和MapReduce（显然，它是用Java实现的）之上的，以提供可扩展性和可靠性。Chukwa还提供数据的呈现，分析和监控。奇怪的是，它的最后一次 github 更新发生在 7 年前。可以看出，该项目应该已经处于非活动状态。
楚夸的部署架构如下：
Chukwa的主要单元是：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等，看起来相当复杂。由于该项目不再活跃，我们将不再仔细研究。
5、抄写员
Scribe是由Facebook开发的数据（日志）采集
系统。已经很多年没有维护了，一样，就没有多说了。
6、斯普伦克货代
上述所有系统都是开源的。在商用大数据平台产品中，Splunk提供了完整的数据挖掘、数据存储、数据分析处理、数据呈现能力。
Splunk是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色：
Search Head负责数据的搜索和处理，在搜索过程中提供信息提取。
索引器负责数据存储和索引
转发器，负责采集
、清理、变形和将数据发送到索引器
Splunk内置了对Syslog，TCP / UDP，假脱机的支持，用户可以通过开发脚本输入和模块化输入来获取特定数据。Splunk提供的软件仓库中有许多成熟的数据采集
应用，如AWS、数据库（DBConnect）等，可以轻松从云端或数据库中获取数据，并进入Splunk的数据平台进行分析。
这里应该注意的是，Search Head 和 Indexer 都支持群集配置，即高可用性和可伸缩性，但 Splunk 尚不具备 Farwarder 群集的功能。这意味着，如果一台Farwarder的机器发生故障，数据采集
将被中断，并且正在运行的数据采集
任务将无法故障转移到其他Farwarder。
总结
我们简要讨论了几种流行的数据采集
平台，其中大多数提供高度可靠和可扩展的数据采集
。大多数平台抽象了介于两者之间的输入、输出和缓冲架构。通过分布式网络连接，大多数平台都能实现一定程度的可扩展性和高可靠性。
其中，Flume和Fluentd是另外两种二手产品。如果你使用ElasticSearch，Logstash可能是首选，因为ELK堆栈提供了很好的集成。由于该项目不活动，不建议使用Chukwa和Scribe。作为一个优秀的商业产品，Splunk
的数据采集
还有一定的局限性，相信Splunk很快就会开发出更好的数据采集
解决方案。
解决方案:数据采集方法、系统、电子设备和存储介质与流程
1.本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种数据采集方法、一种数据采集系统、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术：
2.随着企业网络环境中的服务器和终端设备的增加，给运维工作带来了更多挑战。每起重大事件的背后，必然有着更多起比较严重的故障，和很多个隐藏故障。
3.传统运维工作过分依赖技术人员，技能成熟度越高，采集
信息和分析越全面，对问题处理和反应速度就越快，反之会延长故障恢复时间。随着视联网的飞速发展，网内设备海量增加，随着规模的不断扩大，运维工作量也将呈几何级增长。
4.在出现异常情况时，运维人员不得不登录到每一台服务器和设备上去查看日志，占用大量人力和物力资源，数据采集的智能化和自动化程度偏低。
技术实现要素：
5.鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据采集方法、相应的一种数据采集系统、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
6.为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种数据采集方法，应用于服务器端，包括：
7.确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
8.获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
9.接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
10.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，在所述接收数据采集结果之前，所述方法还包括：
11.将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
12.所述接收数据采集结果包括：
13.接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
14.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，所述接收数据采集结果还包括：
15.根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
16.向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
17.接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
18.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述确定目
标业务中各个网络设备的设备类型包括：
19.获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
20.根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
21.本发明实施例还公开了一种数据采集方法，应用于网络设备，包括：
22.接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
23.根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据。
24.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据包括：
25.所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
26.根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
27.将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
28.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据还包括：
29.所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
30.所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
31.将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
32.本发明实施例还公开了一种数据采集系统，所述系统包括：服务器端和至少一个网络设备；
33.所述服务器端包括：
34.类型确定模块，用于确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
35.操作包生成模块，用于获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
36.结果接收模块，用于接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到；
37.所述网络设备包括：
38.操作包接收模块，用于接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
39.数据采集模块，用于根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
40.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述装置还包括：
41.操作包发送模块，用于在所述接收数据采集结果之前，将所述采集操作包发送给
所述各个网络设备；
42.所述结果接收模块包括：
43.第一结果接收子模块，用于接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
44.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述结果接收模块还包括：
45.信息确定子模块，用于在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
46.信息发送子模块，用于向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
47.第二结果接收子模块，用于接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
48.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述类型确定模块包括：
49.模式获取子模块，用于获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
50.类型确定子模块，用于根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
51.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述数据采集模块包括：
52.触发子模块，用于所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
53.结果获得子模块，用于根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
54.第一结果作为子模块，用于将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
55.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述数据采集模块还包括：
56.信息接收子模块，用于所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
57.采集执行子模块，用于所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
58.第二结果作为子模块，用于将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
59.本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：
60.一个或多个处理器；和
61.其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述装置执行如上所述任一项所述的数据采集方法。
62.本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其存储的计算机程序使得处理器执行如上所述任一项所述的数据采集方法。
63.本发明实施例包括以下优点：
64.本发明实施例确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述
网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
附图说明
65.图1是本发明的一种数据采集方法实施例的步骤流程图；
66.图2是数据采集系统的示意图；
67.图3是本发明的又一种数据采集方法实施例的步骤流程图；
68.图4是本发明的一种数据采集系统实施例的结构框图；
69.图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据采集的电子设备的结构框图。
具体实施方式
70.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
71.参照图1，示出了本发明的一种数据采集方法实施例的步骤流程图，应用于服务器端，该方法具体可以包括如下步骤：
72.步骤101，确定目标业务中各个网络设备的设备类型。
73.在本发明实施例中，服务器端是用来对业务中各个网络设备进行数据采集的服务端。在一些实施例中，除了数据采集之外，服务器端还可以对采集的数据进行分析，以便确定业务中出现的问题，或者网络设备出现的问题，进一步还可以给出问题的解决方案，例如，根据采集的数据，从数据库中查找匹配的问题及其解决方案。
74.在本发明实施例中，网络设备是连接到网络中的物理实体，例如，终端设备、服务器、交换机等，或者其他任意适用的网络设备，本发明实施例对此不做限制。业务是指由多个网络设备参与的活动，例如，视频会议、在线教学等，或者其他任意适用的业务，本发明实施例对此不做限制。本发明实施例提出针对目标业务进行数据采集的方法。
75.在本发明实施例中，网络设备的设备类型是指网络设备在目标业务中的类型，也就是说，一个网络设备在一个业务中的设备类型可以与在另一个业务中的设备类型不同。设备类型可以有多种，例如，以视频会议业务为例，终端设备的设备类型可以有主席、发言人、听众等，具体可以包括任意适用的设备类型，本发明实施例对此不做限制。网络设备的设备类型可以直接获取到，也可以根据多个终端设备的设备类型，确定服务端的设备类型，或者其他任意适用的实现方式，本发明实施例对此不做限制。
76.步骤102，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息。
77.在本发明实施例中，预先存储有各种设备类型对应的采集规则包，以便服务器端根据网络设备的设备类型，获取对应的采集规则包。采集规则包包括触发规则信息和采集指令信息。
78.其中，触发规则信息是指在出现何种情况时触发采集的规则信息。例如，网络设备的处理器占用达到预设值，或者日志数据出现预设错误代码，则触发采集。采集指令信息是
指指示网络设备进行采集的指令信息。例如，采集的日志数据的路径，采集日志数据中的哪些数据的指令。
79.在本发明实施例中，采集操作包是目标业务中的网络设备执行数据采集的操作包。采集操作包是由采集规则包形成的。具体实现时，每个网络设备分别有自身的设备类型对应的一个采集操作包，或者目标业务有一个采集操作包，该采集操作包中记录有各种设备类型和采集规则包及其对应关系。
80.例如，如图2所示的数据采集系统的示意图。规则库中存储不同设备类型进行采集的采集规则包。采集规则包中包括出现异常时对应的处理方案的逻辑规则、算法用到的正则表达式等。服务器端的分析模块对网络设备的设备类型和规则库中的信息进行匹配，得到不同设备类型的采集操作包，采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息。根据网络设备及其设备类型，从规则库中查找出目标业务中各种设备类型进行采集的采集规则包，从而生成采集操作包。
81.步骤103，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
82.在本发明实施例中，目标业务中的一个或多个网络设备根据采集操作包采集，得到数据采集结果，再上传到服务器端，服务器端接收数据采集结果。
83.依据本发明实施例，通过确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
84.在本发明的一种可选实施例中，网络设备包括第一网络设备，在接收数据采集结果之前，还可以包括：将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；相应的，接收数据采集结果包括：接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
85.具体实现时，若每个网络设备分别有自身的设备类型对应的一个采集操作包，则根据各个网络设备的设备类型，发送对应的采集包。若目标业务有一个采集操作包，该采集操作包中记录有各种设备类型和采集规则包及其对应关系，则将该采集操作包发送给各个网络设备。
86.第一网络设备可以是一个或多个。第一网络设备在触发采集后，采集数据，得到第一数据采集结果。将第一数据采集结果发送给服务器端。服务器端接收第一数据采集结果。
87.例如，各个网络设备实时对自身进行监测，检测是否出现符合设备类型对应的触发规则信息中的触发条件的情况。其中，触发规则信息可以包括多种触发条件。网络设备可以监测到符合设备类型对应的触发规则信息中的一种或多种触发条件的情况。将监测到符合触发条件的情况的网络设备，记为第一网络设备。如图2所示，终端设备或服务器端的诊测模块实时监测生成的日志，诊断和检测到符合触发规则信息中触发条件的情况。终端设备或其他网络设备上激活自采集模块，使用spell(streaming parsing of system event logs，系统事件日志的流式分析)算法根据采集执行信息，执行采集指令，采集符合采集规
则的日志数据。只采集匹配到的条目，上传最小有效信息到信息存储库。并发送本次符合的触发条件到调度模块。其中，spell算法是一种基于最长公共子序列的在线流处理日志解析方法，用于事件日志的结构化流式解析，实现了动态接受日志输入，实时处理输入，不断生成新的日志模板。此方法的优点是可以实现在线实时动态的解析日志，并且即使对于每条实时输入的日志，其检测效率也很高。
88.这样，当第一网络设备监测到符合触发条件，则执行自采集，实现了出现异常网络设备的实时自动采集，并只采集符合触发采集条件的有效数据。这样网络设备只需要上传匹配条目的数据，大大缩小了数据上传压力，避免每次检测到网络设备故障时需要采集
庞大的原创
日志数据，导致网络负担过大的问题。
89.在本发明的一种可选实施例中，网络设备还包括第二网络设备，在接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，接收数据采集结果还可以包括：根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息，向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息，接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
90.第二网络设备可以是一个设备或者是同一种类型的多个设备亦或是不同种类型的多个设备。第一网络设备将第一数据采集结果发送给服务器端后，服务器端可以根据第一数据采集结果，确定目标业务中需进行采集的一个或多个第二网络设备以及第一采集指令信息。第一采集指令信息是指示第二网络设备进行采集的指令信息。
91.根据第一数据采集结果，确定目标业务中需进行采集的一个或多个第二网络设备以及第一采集指令信息的实现方式可以包括多种。例如，解析第一数据采集结果，得到第一数据采集结果的数据中收录
一个或多个第二网络设备的设备标识，以及第一网络设备采集第一数据采集结果所使用的采集指令信息，根据第一数据采集结果的数据中收录
一个或多个第二网络设备的设备标识，确定一个或多个第二网络设备，将第一网络设备采集第一数据采集结果所使用的采集指令信息作为第一采集指令信息。又例如，预先存储数据采集结果和对应的需进行采集的网络设备，对应的采集指令信息，根据第一数据采集结果查找匹配的需进行采集的网络设备，对应的采集指令信息，作为第二网络设备和第一采集指令信息。具体可以包括任意适用的实现方式，本发明实施例对此不做限制。
92.向第二网络设备发送第一采集指令信息。当接收第一采集指令信息的为多个第二网络设备时，有可能多个第二网络设备的第一采集指令信息都相同，则将第一采集指令信息发送给各个第二网络设备，也有可能各个第二网络设备各自有对应的第一采集指令信息，则向各个第二网络设备发送对应的第一采集指令信息。第二网络设备根据第一采集指令信息，采集数据，得到第二数据采集结果，将第二数据采集结果发送给服务器端。服务器端接收第二数据采集结果。
93.例如，经验库中存储以前出现过的异常的日志数据和对应的处理方案，还可以存储专家经验推断出的会出现的日志数据和对应的处理方案。处理方案中包括需进行采集的网络设备，以及采集指令信息。如图2所示，服务器端上的分析模块接收到信息存储库中接收到的第一数据采集结果。对第一数据采集结果和经验库中的数据进行匹配，在目标业务所有涉及的网络设备中选择经验库中的第二网络设备。再使用dijkstra(迪杰斯特拉)最优路径算法计算分析本次涉及最少数目的网络设备，并匹配到相应的采集指令信息，生成第
二网络设备需要的采集指令信息。第二网络设备上激活自采集模块，使用spell算法执行采集指令，采集符合采集规则的日志数据。只采集匹配到的条目，上传最小有效信息到信息存储库。
94.这样，出现异常的第一网络设备采集数据后，确定其他需要采集的第二网络设备以及采集指令信息，让其他需要采集的网络设备自动采集，并只采集与第一数据采集结果相关的有效数据。只对与第一数据采集结果相关的网络设备进行采集，避免对所有设备都进行采集，采集范围更准确，而且第二网络设备也只需要上传匹配条目的数据，避免每次检测到网络设备故障时需要采集
所有网络设备的原创
日志数据，导致网络负担过大的问题。
95.在本发明的一种可选实施例中，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，确定目标业务中各个网络设备的设备类型的一种具体实现方式中，可以包括：获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
96.业务可以分为多种业务场景模式。例如，以视频会议业务为例，会议模式包括大会模式、会商模式等，其中，会商模式指的是四方会议，最多支持四个发言人，其他参会方能同时听见发言人声音以及可以看到发言人画面，大会模式最多支持三个发言人，在默认分屏模式下其他参会方能听见主席和第一发言人的声音，同时可以看见第一发言人的画面。
97.终端设备是指用于用户信息的输入以及处理结果的输出等的网络设备。例如，视频会议中参数者使用的个人电脑，移动终端等为终端设备。除终端设备之外的网络设备可以是服务器、交换机等。终端标识包括终端号码、终端名称等，或者其他任意适用的标识，用于标识终端设备，本发明实施例对此不做限制。终端设备的设备类型，记为终端设备类型。
98.在某种业务场景模式下，需要用到的除终端设备外的网络设备通常是固定的，而终端设备则是与目标业务相关的。例如，每次参加视频会议的终端设备不同，但一种会议模式下，所用的服务器、交换机是固定的。
99.各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式是可以直接获取到的。另外还需要根据各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式，确定目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
100.例如，如图2所示，业务管理端是管理业务的服务器端。在业务管理端发起目标业务时，业务管理端的场景信息采集模块可以采集目标业务的相关信息，即各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式等。场景库中存储所有业务场景模式下除终端设备外的网络设备。服务器端的分析模块接收到目标业务的各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式。通过对业务场景模式和场景库中的数据的匹配，可以得到目标业务中的除终端设备之外的网络设备及其设备类型。根据终端设备及其终端设备类型，和其他网络设备及其设备类型，生成逻辑关系信息。逻辑关系信息包括目标业务中所有的网络设备及其设备类型。服务器端的调度模块根据逻辑关系信息，下发触发规则信息和采集指令信息到终端设备的采集模块1-n，以及其他网络设备的采集模块。终端设备或其他网络设备的采集模块接收并更新触发规则信息和采集指令信息。
101.参照图3，示出了本发明的又一种数据采集方法实施例的步骤流程图，应用于网络设备，该方法具体可以包括如下步骤：
102.步骤201，接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到。
103.在本发明实施例中，服务器端将采集操作包发送给各个网络设备。网络设备接收采集操作包。
104.步骤202，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
105.在本发明实施例中，各个网络设备各自根据采集操作包。在满足触发规则信息时，执行采集指令信息，采集数据，得到数据采集结果。网络设备将数据采集结果发送给服务器端。
106.在本发明的一种可选实施例中，网络设备包括第一网络设备，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据的一种具体实现方式中，包括：第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在第一网络设备满足触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；根据采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；将第一数据采集结果作为数据采集结果。具体实现方式可以参见前述实施例中的描述，此处不另赘述。
107.在本发明的一种可选实施例中，网络设备还包括第二网络设备，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据的一种具体实现方式中，还包括：第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的。第二网络设备根据第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果，将第二数据采集结果作为数据采集结果。具体实现方式可以参见前述实施例中的描述，此处不另赘述。
108.依据本发明实施例，通过接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
109.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
110.参照图4示出了本发明的一种数据采集系统实施例的结构框图，数据采集系统具体可以包括：
111.服务器端301和至少一个网络设备302；
112.所述服务器端301包括：
113.类型确定模块3011，用于确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
114.操作包生成模块3012，用于获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
115.结果接收模块3013，用于接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到；
116.所述网络设备302包括：
117.操作包接收模块3021，用于接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
118.数据采集模块3022，用于根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
119.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述装置还包括：
120.操作包发送模块，用于在所述接收数据采集结果之前，将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
121.所述结果接收模块包括：
122.第一结果接收子模块，用于接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
123.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述结果接收模块还包括：
124.信息确定子模块，用于在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
125.信息发送子模块，用于向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
126.第二结果接收子模块，用于接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
127.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述类型确定模块包括：
128.模式获取子模块，用于获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
129.类型确定子模块，用于根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
130.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述数据采集模块包括：
131.触发子模块，用于所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
132.结果获得子模块，用于根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
133.第一结果作为子模块，用于将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
134.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述数据采集模块还包括：
135.信息接收子模块，用于所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
136.采集执行子模块，用于所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集
数据操作，获得第二数据采集结果；
137.第二结果作为子模块，用于将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
138.依据本发明实施例，通过确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
139.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
140.图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据采集的电子设备600的结构框图。例如，电子设备600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
141.参照图5，电子设备600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(i/o)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。
142.处理组件602通常控制电子设备600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器420来执行指令，以完成上述的停炉控制方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理部件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。
143.存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在设备600的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
144.电力组件604为电子设备600的各种组件提供电力。电力组件604可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备600生成、管理和分配电力相关联的组件。
145.多媒体组件608包括在所述电子设备600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
146.音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克
风(mic)，当电子设备600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
.i/o接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
148.传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为电子设备600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到设备600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测电子设备600或电子设备600一个组件的位置改变，用户与电子设备600接触的存在或不存在，电子设备600方位或加速/减速和电子设备600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
149.通信组件616被配置为便于电子设备600和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备600可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件614经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件614还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
150.在示例性实施例中，电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述停炉控制方法。
151.在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由电子设备600的处理器420执行以完成上述停炉控制方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
152.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种数据采集方法，应用于服务器端，所述方法包括：
153.确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
154.获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
155.接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
156.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，在所述接收数据采集结果之前，所述方法还包括：
157.将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
158.所述接收数据采集结果包括：
159.接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
160.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，所述接收数据采集结果还包括：
161.根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
162.向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
163.接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
164.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述确定目标业务中各个网络设备的设备类型包括：
165.获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
166.根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
167.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种数据采集方法，应用于网络设备，所述方法包括：
168.接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
169.根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据。
170.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据包括：
171.所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
172.根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
173.将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
174.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据还包括：
175.所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
176.所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
177.将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
178.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
179.本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中收录
有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
180.本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序
产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
181.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
182.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
183.尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
184.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“收录
”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的收录
，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
185.以上对本发明所提供的一种数据采集方法和一种数据采集装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。 查看全部
大数据平台和数据采集
任何完整的大数据平台通常包括以下过程：
数据呈现（可视化、报告和监控）。
其中，数据采集
是
所有数据系统都不可或缺，随着大数据越来越受到重视，数据采集
的挑战变得尤为突出。其中包括：
今天，我们来看看目前可用的六种数据采集产品，重点关注它们如何实现高度可靠、高性能和可扩展。
1、阿帕奇水槽
Flume是Apache的开源，高度可靠，高度可扩展，易于管理的客户规模的数据采集系统。
Flume是使用JRuby构建的，因此它依赖于Java运行时环境。
Flume最初由Cloudera工程师设计，用于组合日志数据，并已发展到处理流数据事件。
Flume 被设计为分布式管道架构，可以将其视为数据源和目标之间的代理网络，支持数据路由。
每个代理由源、通道和接收器组成。
源
源负责接收输入数据并将其写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中，假脱机支持监视目录或文件，并解析其中新生成的事件。
渠道
通道存储，缓存从源到接收器的中间数据。可以使用不同的配置来做通道，例如内存，文件，JDBC等。内存使用性能很高，但不是持久性的，并且可能会丢失数据。使用文件更可靠，但不如内存好。
沉
接收器负责从管道读取数据，并将其发送到下一个代理或最终目标。Sink支持的不同类型的目的地包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或其他FlumeAgent。
Flume在源端和汇端都使用事务机制，以确保数据传输中不会丢失任何数据。
源上的数据可以复制到不同的通道。每个通道还可以连接不同数量的接收器。通过这种方式，连接具有不同配置的代理可以形成复杂的数据采集
网络。通过代理的配置，可以形成路由复杂的数据传输网络。
配置代理
上图所示的结构，Flume支持设置接收器的故障转移和负载均衡，从而确保即使代理发生故障，整个系统仍然可以正常采集
数据。
在Flume中传输的内容被定义为事件，它由标头（收录
元数据，元数据）和有效负载组成。
Flume提供了可以支持自定义开发的SDK：
水槽
客户负责在事件源头向Flume的代理发送事件。客户端通常与生成数据源的应用程序位于同一进程空间中。常见的Flume客户端是Avro，log4J，syslog和HTTP Post。此外，ExecSource支持将本地进程的输出指定为Flume的输入。当然，很有可能上述客户端都不能满足需求，用户可以自定义客户端与现有的 FLume 源进行通信，或者自定义新源类型的实现。
同时，用户可以使用Flume的SDK自定义Source和Sink。似乎不支持自定义频道。
2、流利
Fluentd是另一个开源数据采集
框架。Fluentd 是使用 C/Ruby 开发的，使用 JSON 文件来统一日志数据。其可插拔架构支持各种不同类型和格式的数据源和数据输出。最后，它还提供了高可靠性和良好的可扩展性。Treasure Data， Inc. 为本产品提供支持和维护。
Fluentd的部署与Flume非常相似：
Fluentd的架构与Flume相同：
Fluentd的输入/缓冲/输出与Flume的源/通道/接收器非常相似。
输入
输入负责接收数据或主动抓取数据。支持系统日志、http、文件尾部等。
缓冲区缓冲区
负责数据采集的性能和可靠性，还可以配置不同类型的缓冲区，例如文件或内存。
输出输出
负责将数据输出到目标，例如文件、AWS S3 或其他 Fluentd。
Fluentd的配置非常方便，如下图所示
Fluentd的技术栈如下所示
FLuentd 及其插件都是由 Ruby 开发的，MessgaePack 提供了 JSON 序列化和异步并行通信 RPC 机制。
Cool.io 是一个基于libev的事件驱动框架。FLuentd 非常可扩展，客户可以自定义 （Ruby） 输入/缓冲区/输出。
Fluentd 在各个方面看起来都很像 Flume，除了它使用 Ruby 进行开发，占用空间会更小，但它也带来了跨平台的问题，不支持 Windows 平台。此外，使用JSON统一数据/日志格式是其另一个功能。与Flumed相比，配置相对简单。
3、日志存储
Logstash 是著名的开源数据堆栈 ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的 L。Logstash 是在 JRuby 中开发的，所有运行时都依赖于 JVM。
Logstash 的部署架构如下所示，当然这只是一个部署选项。
典型的 Logsash 配置如下，包括输入、过滤器输出设置。
在大多数情况下，ELK 同时用作堆栈。在数据系统使用 ElasticSearch 的所有情况下，logstash 都是首选。
4、楚夸
Apache Chukwa是Apache拥有的另一个开源数据采集
平台，远不如其他几个平台那么知名。Chukwa建立在Hadoop的HDFS和MapReduce（显然，它是用Java实现的）之上的，以提供可扩展性和可靠性。Chukwa还提供数据的呈现，分析和监控。奇怪的是，它的最后一次 github 更新发生在 7 年前。可以看出，该项目应该已经处于非活动状态。
楚夸的部署架构如下：
Chukwa的主要单元是：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等，看起来相当复杂。由于该项目不再活跃，我们将不再仔细研究。
5、抄写员
Scribe是由Facebook开发的数据（日志）采集
系统。已经很多年没有维护了，一样，就没有多说了。
6、斯普伦克货代
上述所有系统都是开源的。在商用大数据平台产品中，Splunk提供了完整的数据挖掘、数据存储、数据分析处理、数据呈现能力。
Splunk是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色：
Search Head负责数据的搜索和处理，在搜索过程中提供信息提取。
索引器负责数据存储和索引
转发器，负责采集
、清理、变形和将数据发送到索引器
Splunk内置了对Syslog，TCP / UDP，假脱机的支持，用户可以通过开发脚本输入和模块化输入来获取特定数据。Splunk提供的软件仓库中有许多成熟的数据采集
应用，如AWS、数据库（DBConnect）等，可以轻松从云端或数据库中获取数据，并进入Splunk的数据平台进行分析。
这里应该注意的是，Search Head 和 Indexer 都支持群集配置，即高可用性和可伸缩性，但 Splunk 尚不具备 Farwarder 群集的功能。这意味着，如果一台Farwarder的机器发生故障，数据采集
将被中断，并且正在运行的数据采集
任务将无法故障转移到其他Farwarder。
总结
我们简要讨论了几种流行的数据采集
平台，其中大多数提供高度可靠和可扩展的数据采集
。大多数平台抽象了介于两者之间的输入、输出和缓冲架构。通过分布式网络连接，大多数平台都能实现一定程度的可扩展性和高可靠性。
其中，Flume和Fluentd是另外两种二手产品。如果你使用ElasticSearch，Logstash可能是首选，因为ELK堆栈提供了很好的集成。由于该项目不活动，不建议使用Chukwa和Scribe。作为一个优秀的商业产品，Splunk
的数据采集
还有一定的局限性，相信Splunk很快就会开发出更好的数据采集
解决方案。
解决方案:数据采集方法、系统、电子设备和存储介质与流程
1.本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种数据采集方法、一种数据采集系统、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术：
2.随着企业网络环境中的服务器和终端设备的增加，给运维工作带来了更多挑战。每起重大事件的背后，必然有着更多起比较严重的故障，和很多个隐藏故障。
3.传统运维工作过分依赖技术人员，技能成熟度越高，采集
信息和分析越全面，对问题处理和反应速度就越快，反之会延长故障恢复时间。随着视联网的飞速发展，网内设备海量增加，随着规模的不断扩大，运维工作量也将呈几何级增长。
4.在出现异常情况时，运维人员不得不登录到每一台服务器和设备上去查看日志，占用大量人力和物力资源，数据采集的智能化和自动化程度偏低。
技术实现要素：
5.鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据采集方法、相应的一种数据采集系统、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
6.为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种数据采集方法，应用于服务器端，包括：
7.确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
8.获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
9.接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
10.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，在所述接收数据采集结果之前，所述方法还包括：
11.将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
12.所述接收数据采集结果包括：
13.接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
14.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，所述接收数据采集结果还包括：
15.根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
16.向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
17.接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
18.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述确定目
标业务中各个网络设备的设备类型包括：
19.获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
20.根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
21.本发明实施例还公开了一种数据采集方法，应用于网络设备，包括：
22.接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
23.根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据。
24.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据包括：
25.所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
26.根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
27.将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
28.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据还包括：
29.所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
30.所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
31.将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
32.本发明实施例还公开了一种数据采集系统，所述系统包括：服务器端和至少一个网络设备；
33.所述服务器端包括：
34.类型确定模块，用于确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
35.操作包生成模块，用于获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
36.结果接收模块，用于接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到；
37.所述网络设备包括：
38.操作包接收模块，用于接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
39.数据采集模块，用于根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
40.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述装置还包括：
41.操作包发送模块，用于在所述接收数据采集结果之前，将所述采集操作包发送给
所述各个网络设备；
42.所述结果接收模块包括：
43.第一结果接收子模块，用于接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
44.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述结果接收模块还包括：
45.信息确定子模块，用于在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
46.信息发送子模块，用于向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
47.第二结果接收子模块，用于接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
48.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述类型确定模块包括：
49.模式获取子模块，用于获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
50.类型确定子模块，用于根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
51.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述数据采集模块包括：
52.触发子模块，用于所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
53.结果获得子模块，用于根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
54.第一结果作为子模块，用于将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
55.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述数据采集模块还包括：
56.信息接收子模块，用于所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
57.采集执行子模块，用于所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
58.第二结果作为子模块，用于将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
59.本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：
60.一个或多个处理器；和
61.其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述装置执行如上所述任一项所述的数据采集方法。
62.本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其存储的计算机程序使得处理器执行如上所述任一项所述的数据采集方法。
63.本发明实施例包括以下优点：
64.本发明实施例确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述
网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
附图说明
65.图1是本发明的一种数据采集方法实施例的步骤流程图；
66.图2是数据采集系统的示意图；
67.图3是本发明的又一种数据采集方法实施例的步骤流程图；
68.图4是本发明的一种数据采集系统实施例的结构框图；
69.图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据采集的电子设备的结构框图。
具体实施方式
70.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
71.参照图1，示出了本发明的一种数据采集方法实施例的步骤流程图，应用于服务器端，该方法具体可以包括如下步骤：
72.步骤101，确定目标业务中各个网络设备的设备类型。
73.在本发明实施例中，服务器端是用来对业务中各个网络设备进行数据采集的服务端。在一些实施例中，除了数据采集之外，服务器端还可以对采集的数据进行分析，以便确定业务中出现的问题，或者网络设备出现的问题，进一步还可以给出问题的解决方案，例如，根据采集的数据，从数据库中查找匹配的问题及其解决方案。
74.在本发明实施例中，网络设备是连接到网络中的物理实体，例如，终端设备、服务器、交换机等，或者其他任意适用的网络设备，本发明实施例对此不做限制。业务是指由多个网络设备参与的活动，例如，视频会议、在线教学等，或者其他任意适用的业务，本发明实施例对此不做限制。本发明实施例提出针对目标业务进行数据采集的方法。
75.在本发明实施例中，网络设备的设备类型是指网络设备在目标业务中的类型，也就是说，一个网络设备在一个业务中的设备类型可以与在另一个业务中的设备类型不同。设备类型可以有多种，例如，以视频会议业务为例，终端设备的设备类型可以有主席、发言人、听众等，具体可以包括任意适用的设备类型，本发明实施例对此不做限制。网络设备的设备类型可以直接获取到，也可以根据多个终端设备的设备类型，确定服务端的设备类型，或者其他任意适用的实现方式，本发明实施例对此不做限制。
76.步骤102，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息。
77.在本发明实施例中，预先存储有各种设备类型对应的采集规则包，以便服务器端根据网络设备的设备类型，获取对应的采集规则包。采集规则包包括触发规则信息和采集指令信息。
78.其中，触发规则信息是指在出现何种情况时触发采集的规则信息。例如，网络设备的处理器占用达到预设值，或者日志数据出现预设错误代码，则触发采集。采集指令信息是
指指示网络设备进行采集的指令信息。例如，采集的日志数据的路径，采集日志数据中的哪些数据的指令。
79.在本发明实施例中，采集操作包是目标业务中的网络设备执行数据采集的操作包。采集操作包是由采集规则包形成的。具体实现时，每个网络设备分别有自身的设备类型对应的一个采集操作包，或者目标业务有一个采集操作包，该采集操作包中记录有各种设备类型和采集规则包及其对应关系。
80.例如，如图2所示的数据采集系统的示意图。规则库中存储不同设备类型进行采集的采集规则包。采集规则包中包括出现异常时对应的处理方案的逻辑规则、算法用到的正则表达式等。服务器端的分析模块对网络设备的设备类型和规则库中的信息进行匹配，得到不同设备类型的采集操作包，采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息。根据网络设备及其设备类型，从规则库中查找出目标业务中各种设备类型进行采集的采集规则包，从而生成采集操作包。
81.步骤103，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
82.在本发明实施例中，目标业务中的一个或多个网络设备根据采集操作包采集，得到数据采集结果，再上传到服务器端，服务器端接收数据采集结果。
83.依据本发明实施例，通过确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
84.在本发明的一种可选实施例中，网络设备包括第一网络设备，在接收数据采集结果之前，还可以包括：将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；相应的，接收数据采集结果包括：接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
85.具体实现时，若每个网络设备分别有自身的设备类型对应的一个采集操作包，则根据各个网络设备的设备类型，发送对应的采集包。若目标业务有一个采集操作包，该采集操作包中记录有各种设备类型和采集规则包及其对应关系，则将该采集操作包发送给各个网络设备。
86.第一网络设备可以是一个或多个。第一网络设备在触发采集后，采集数据，得到第一数据采集结果。将第一数据采集结果发送给服务器端。服务器端接收第一数据采集结果。
87.例如，各个网络设备实时对自身进行监测，检测是否出现符合设备类型对应的触发规则信息中的触发条件的情况。其中，触发规则信息可以包括多种触发条件。网络设备可以监测到符合设备类型对应的触发规则信息中的一种或多种触发条件的情况。将监测到符合触发条件的情况的网络设备，记为第一网络设备。如图2所示，终端设备或服务器端的诊测模块实时监测生成的日志，诊断和检测到符合触发规则信息中触发条件的情况。终端设备或其他网络设备上激活自采集模块，使用spell(streaming parsing of system event logs，系统事件日志的流式分析)算法根据采集执行信息，执行采集指令，采集符合采集规
则的日志数据。只采集匹配到的条目，上传最小有效信息到信息存储库。并发送本次符合的触发条件到调度模块。其中，spell算法是一种基于最长公共子序列的在线流处理日志解析方法，用于事件日志的结构化流式解析，实现了动态接受日志输入，实时处理输入，不断生成新的日志模板。此方法的优点是可以实现在线实时动态的解析日志，并且即使对于每条实时输入的日志，其检测效率也很高。
88.这样，当第一网络设备监测到符合触发条件，则执行自采集，实现了出现异常网络设备的实时自动采集，并只采集符合触发采集条件的有效数据。这样网络设备只需要上传匹配条目的数据，大大缩小了数据上传压力，避免每次检测到网络设备故障时需要采集
庞大的原创
日志数据，导致网络负担过大的问题。
89.在本发明的一种可选实施例中，网络设备还包括第二网络设备，在接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，接收数据采集结果还可以包括：根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息，向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息，接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
90.第二网络设备可以是一个设备或者是同一种类型的多个设备亦或是不同种类型的多个设备。第一网络设备将第一数据采集结果发送给服务器端后，服务器端可以根据第一数据采集结果，确定目标业务中需进行采集的一个或多个第二网络设备以及第一采集指令信息。第一采集指令信息是指示第二网络设备进行采集的指令信息。
91.根据第一数据采集结果，确定目标业务中需进行采集的一个或多个第二网络设备以及第一采集指令信息的实现方式可以包括多种。例如，解析第一数据采集结果，得到第一数据采集结果的数据中收录
一个或多个第二网络设备的设备标识，以及第一网络设备采集第一数据采集结果所使用的采集指令信息，根据第一数据采集结果的数据中收录
一个或多个第二网络设备的设备标识，确定一个或多个第二网络设备，将第一网络设备采集第一数据采集结果所使用的采集指令信息作为第一采集指令信息。又例如，预先存储数据采集结果和对应的需进行采集的网络设备，对应的采集指令信息，根据第一数据采集结果查找匹配的需进行采集的网络设备，对应的采集指令信息，作为第二网络设备和第一采集指令信息。具体可以包括任意适用的实现方式，本发明实施例对此不做限制。
92.向第二网络设备发送第一采集指令信息。当接收第一采集指令信息的为多个第二网络设备时，有可能多个第二网络设备的第一采集指令信息都相同，则将第一采集指令信息发送给各个第二网络设备，也有可能各个第二网络设备各自有对应的第一采集指令信息，则向各个第二网络设备发送对应的第一采集指令信息。第二网络设备根据第一采集指令信息，采集数据，得到第二数据采集结果，将第二数据采集结果发送给服务器端。服务器端接收第二数据采集结果。
93.例如，经验库中存储以前出现过的异常的日志数据和对应的处理方案，还可以存储专家经验推断出的会出现的日志数据和对应的处理方案。处理方案中包括需进行采集的网络设备，以及采集指令信息。如图2所示，服务器端上的分析模块接收到信息存储库中接收到的第一数据采集结果。对第一数据采集结果和经验库中的数据进行匹配，在目标业务所有涉及的网络设备中选择经验库中的第二网络设备。再使用dijkstra(迪杰斯特拉)最优路径算法计算分析本次涉及最少数目的网络设备，并匹配到相应的采集指令信息，生成第
二网络设备需要的采集指令信息。第二网络设备上激活自采集模块，使用spell算法执行采集指令，采集符合采集规则的日志数据。只采集匹配到的条目，上传最小有效信息到信息存储库。
94.这样，出现异常的第一网络设备采集数据后，确定其他需要采集的第二网络设备以及采集指令信息，让其他需要采集的网络设备自动采集，并只采集与第一数据采集结果相关的有效数据。只对与第一数据采集结果相关的网络设备进行采集，避免对所有设备都进行采集，采集范围更准确，而且第二网络设备也只需要上传匹配条目的数据，避免每次检测到网络设备故障时需要采集
所有网络设备的原创
日志数据，导致网络负担过大的问题。
95.在本发明的一种可选实施例中，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，确定目标业务中各个网络设备的设备类型的一种具体实现方式中，可以包括：获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
96.业务可以分为多种业务场景模式。例如，以视频会议业务为例，会议模式包括大会模式、会商模式等，其中，会商模式指的是四方会议，最多支持四个发言人，其他参会方能同时听见发言人声音以及可以看到发言人画面，大会模式最多支持三个发言人，在默认分屏模式下其他参会方能听见主席和第一发言人的声音，同时可以看见第一发言人的画面。
97.终端设备是指用于用户信息的输入以及处理结果的输出等的网络设备。例如，视频会议中参数者使用的个人电脑，移动终端等为终端设备。除终端设备之外的网络设备可以是服务器、交换机等。终端标识包括终端号码、终端名称等，或者其他任意适用的标识，用于标识终端设备，本发明实施例对此不做限制。终端设备的设备类型，记为终端设备类型。
98.在某种业务场景模式下，需要用到的除终端设备外的网络设备通常是固定的，而终端设备则是与目标业务相关的。例如，每次参加视频会议的终端设备不同，但一种会议模式下，所用的服务器、交换机是固定的。
99.各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式是可以直接获取到的。另外还需要根据各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式，确定目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
100.例如，如图2所示，业务管理端是管理业务的服务器端。在业务管理端发起目标业务时，业务管理端的场景信息采集模块可以采集目标业务的相关信息，即各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式等。场景库中存储所有业务场景模式下除终端设备外的网络设备。服务器端的分析模块接收到目标业务的各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式。通过对业务场景模式和场景库中的数据的匹配，可以得到目标业务中的除终端设备之外的网络设备及其设备类型。根据终端设备及其终端设备类型，和其他网络设备及其设备类型，生成逻辑关系信息。逻辑关系信息包括目标业务中所有的网络设备及其设备类型。服务器端的调度模块根据逻辑关系信息，下发触发规则信息和采集指令信息到终端设备的采集模块1-n，以及其他网络设备的采集模块。终端设备或其他网络设备的采集模块接收并更新触发规则信息和采集指令信息。
101.参照图3，示出了本发明的又一种数据采集方法实施例的步骤流程图，应用于网络设备，该方法具体可以包括如下步骤：
102.步骤201，接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到。
103.在本发明实施例中，服务器端将采集操作包发送给各个网络设备。网络设备接收采集操作包。
104.步骤202，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
105.在本发明实施例中，各个网络设备各自根据采集操作包。在满足触发规则信息时，执行采集指令信息，采集数据，得到数据采集结果。网络设备将数据采集结果发送给服务器端。
106.在本发明的一种可选实施例中，网络设备包括第一网络设备，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据的一种具体实现方式中，包括：第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在第一网络设备满足触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；根据采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；将第一数据采集结果作为数据采集结果。具体实现方式可以参见前述实施例中的描述，此处不另赘述。
107.在本发明的一种可选实施例中，网络设备还包括第二网络设备，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据的一种具体实现方式中，还包括：第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的。第二网络设备根据第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果，将第二数据采集结果作为数据采集结果。具体实现方式可以参见前述实施例中的描述，此处不另赘述。
108.依据本发明实施例，通过接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
109.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
110.参照图4示出了本发明的一种数据采集系统实施例的结构框图，数据采集系统具体可以包括：
111.服务器端301和至少一个网络设备302；
112.所述服务器端301包括：
113.类型确定模块3011，用于确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
114.操作包生成模块3012，用于获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
115.结果接收模块3013，用于接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到；
116.所述网络设备302包括：
117.操作包接收模块3021，用于接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
118.数据采集模块3022，用于根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
119.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述装置还包括：
120.操作包发送模块，用于在所述接收数据采集结果之前，将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
121.所述结果接收模块包括：
122.第一结果接收子模块，用于接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
123.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述结果接收模块还包括：
124.信息确定子模块，用于在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
125.信息发送子模块，用于向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
126.第二结果接收子模块，用于接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
127.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述类型确定模块包括：
128.模式获取子模块，用于获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
129.类型确定子模块，用于根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
130.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述数据采集模块包括：
131.触发子模块，用于所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
132.结果获得子模块，用于根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
133.第一结果作为子模块，用于将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
134.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述数据采集模块还包括：
135.信息接收子模块，用于所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
136.采集执行子模块，用于所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集
数据操作，获得第二数据采集结果；
137.第二结果作为子模块，用于将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
138.依据本发明实施例，通过确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
139.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
140.图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据采集的电子设备600的结构框图。例如，电子设备600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
141.参照图5，电子设备600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(i/o)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。
142.处理组件602通常控制电子设备600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器420来执行指令，以完成上述的停炉控制方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理部件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。
143.存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在设备600的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
144.电力组件604为电子设备600的各种组件提供电力。电力组件604可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备600生成、管理和分配电力相关联的组件。
145.多媒体组件608包括在所述电子设备600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
146.音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克
风(mic)，当电子设备600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
.i/o接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
148.传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为电子设备600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到设备600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测电子设备600或电子设备600一个组件的位置改变，用户与电子设备600接触的存在或不存在，电子设备600方位或加速/减速和电子设备600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
149.通信组件616被配置为便于电子设备600和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备600可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件614经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件614还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
150.在示例性实施例中，电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述停炉控制方法。
151.在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由电子设备600的处理器420执行以完成上述停炉控制方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
152.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种数据采集方法，应用于服务器端，所述方法包括：
153.确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
154.获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
155.接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
156.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，在所述接收数据采集结果之前，所述方法还包括：
157.将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
158.所述接收数据采集结果包括：
159.接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
160.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，所述接收数据采集结果还包括：
161.根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
162.向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
163.接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
164.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述确定目标业务中各个网络设备的设备类型包括：
165.获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
166.根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
167.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种数据采集方法，应用于网络设备，所述方法包括：
168.接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
169.根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据。
170.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据包括：
171.所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
172.根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
173.将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
174.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据还包括：
175.所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
176.所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
177.将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
178.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
179.本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中收录
有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
180.本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序
产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
181.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
182.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
183.尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
184.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“收录
”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的收录
，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
185.以上对本发明所提供的一种数据采集方法和一种数据采集装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。 查看全部
解决方案:技术选型！六个大数据采集工具架构对比
大数据平台和数据采集
任何完整的大数据平台通常包括以下过程：
数据呈现（可视化、报告和监控）。
其中，数据采集
是
所有数据系统都不可或缺，随着大数据越来越受到重视，数据采集
的挑战变得尤为突出。其中包括：
今天，我们来看看目前可用的六种数据采集产品，重点关注它们如何实现高度可靠、高性能和可扩展。
1、阿帕奇水槽
Flume是Apache的开源，高度可靠，高度可扩展，易于管理的客户规模的数据采集系统。
Flume是使用JRuby构建的，因此它依赖于Java运行时环境。
Flume最初由Cloudera工程师设计，用于组合日志数据，并已发展到处理流数据事件。
Flume 被设计为分布式管道架构，可以将其视为数据源和目标之间的代理网络，支持数据路由。
每个代理由源、通道和接收器组成。
源
源负责接收输入数据并将其写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中，假脱机支持监视目录或文件，并解析其中新生成的事件。
渠道
通道存储，缓存从源到接收器的中间数据。可以使用不同的配置来做通道，例如内存，文件，JDBC等。内存使用性能很高，但不是持久性的，并且可能会丢失数据。使用文件更可靠，但不如内存好。
沉
接收器负责从管道读取数据，并将其发送到下一个代理或最终目标。Sink支持的不同类型的目的地包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或其他FlumeAgent。
Flume在源端和汇端都使用事务机制，以确保数据传输中不会丢失任何数据。
源上的数据可以复制到不同的通道。每个通道还可以连接不同数量的接收器。通过这种方式，连接具有不同配置的代理可以形成复杂的数据采集
网络。通过代理的配置，可以形成路由复杂的数据传输网络。
配置代理
上图所示的结构，Flume支持设置接收器的故障转移和负载均衡，从而确保即使代理发生故障，整个系统仍然可以正常采集
数据。
在Flume中传输的内容被定义为事件，它由标头（收录
元数据，元数据）和有效负载组成。
Flume提供了可以支持自定义开发的SDK：
水槽
客户负责在事件源头向Flume的代理发送事件。客户端通常与生成数据源的应用程序位于同一进程空间中。常见的Flume客户端是Avro，log4J，syslog和HTTP Post。此外，ExecSource支持将本地进程的输出指定为Flume的输入。当然，很有可能上述客户端都不能满足需求，用户可以自定义客户端与现有的 FLume 源进行通信，或者自定义新源类型的实现。
同时，用户可以使用Flume的SDK自定义Source和Sink。似乎不支持自定义频道。
2、流利
Fluentd是另一个开源数据采集
框架。Fluentd 是使用 C/Ruby 开发的，使用 JSON 文件来统一日志数据。其可插拔架构支持各种不同类型和格式的数据源和数据输出。最后，它还提供了高可靠性和良好的可扩展性。Treasure Data， Inc. 为本产品提供支持和维护。
Fluentd的部署与Flume非常相似：
Fluentd的架构与Flume相同：
Fluentd的输入/缓冲/输出与Flume的源/通道/接收器非常相似。
输入
输入负责接收数据或主动抓取数据。支持系统日志、http、文件尾部等。
缓冲区缓冲区
负责数据采集的性能和可靠性，还可以配置不同类型的缓冲区，例如文件或内存。
输出输出
负责将数据输出到目标，例如文件、AWS S3 或其他 Fluentd。
Fluentd的配置非常方便，如下图所示
Fluentd的技术栈如下所示
FLuentd 及其插件都是由 Ruby 开发的，MessgaePack 提供了 JSON 序列化和异步并行通信 RPC 机制。
Cool.io 是一个基于libev的事件驱动框架。FLuentd 非常可扩展，客户可以自定义 （Ruby） 输入/缓冲区/输出。
Fluentd 在各个方面看起来都很像 Flume，除了它使用 Ruby 进行开发，占用空间会更小，但它也带来了跨平台的问题，不支持 Windows 平台。此外，使用JSON统一数据/日志格式是其另一个功能。与Flumed相比，配置相对简单。
3、日志存储
Logstash 是著名的开源数据堆栈 ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的 L。Logstash 是在 JRuby 中开发的，所有运行时都依赖于 JVM。
Logstash 的部署架构如下所示，当然这只是一个部署选项。
典型的 Logsash 配置如下，包括输入、过滤器输出设置。
在大多数情况下，ELK 同时用作堆栈。在数据系统使用 ElasticSearch 的所有情况下，logstash 都是首选。
4、楚夸
Apache Chukwa是Apache拥有的另一个开源数据采集
平台，远不如其他几个平台那么知名。Chukwa建立在Hadoop的HDFS和MapReduce（显然，它是用Java实现的）之上的，以提供可扩展性和可靠性。Chukwa还提供数据的呈现，分析和监控。奇怪的是，它的最后一次 github 更新发生在 7 年前。可以看出，该项目应该已经处于非活动状态。
楚夸的部署架构如下：
Chukwa的主要单元是：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等，看起来相当复杂。由于该项目不再活跃，我们将不再仔细研究。
5、抄写员
Scribe是由Facebook开发的数据（日志）采集
系统。已经很多年没有维护了，一样，就没有多说了。
6、斯普伦克货代
上述所有系统都是开源的。在商用大数据平台产品中，Splunk提供了完整的数据挖掘、数据存储、数据分析处理、数据呈现能力。
Splunk是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色：
Search Head负责数据的搜索和处理，在搜索过程中提供信息提取。
索引器负责数据存储和索引
转发器，负责采集
、清理、变形和将数据发送到索引器
Splunk内置了对Syslog，TCP / UDP，假脱机的支持，用户可以通过开发脚本输入和模块化输入来获取特定数据。Splunk提供的软件仓库中有许多成熟的数据采集
应用，如AWS、数据库（DBConnect）等，可以轻松从云端或数据库中获取数据，并进入Splunk的数据平台进行分析。
这里应该注意的是，Search Head 和 Indexer 都支持群集配置，即高可用性和可伸缩性，但 Splunk 尚不具备 Farwarder 群集的功能。这意味着，如果一台Farwarder的机器发生故障，数据采集
将被中断，并且正在运行的数据采集
任务将无法故障转移到其他Farwarder。
总结
我们简要讨论了几种流行的数据采集
平台，其中大多数提供高度可靠和可扩展的数据采集
。大多数平台抽象了介于两者之间的输入、输出和缓冲架构。通过分布式网络连接，大多数平台都能实现一定程度的可扩展性和高可靠性。
其中，Flume和Fluentd是另外两种二手产品。如果你使用ElasticSearch，Logstash可能是首选，因为ELK堆栈提供了很好的集成。由于该项目不活动，不建议使用Chukwa和Scribe。作为一个优秀的商业产品，Splunk
的数据采集
还有一定的局限性，相信Splunk很快就会开发出更好的数据采集
解决方案。
解决方案:数据采集方法、系统、电子设备和存储介质与流程
1.本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种数据采集方法、一种数据采集系统、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术：
2.随着企业网络环境中的服务器和终端设备的增加，给运维工作带来了更多挑战。每起重大事件的背后，必然有着更多起比较严重的故障，和很多个隐藏故障。
3.传统运维工作过分依赖技术人员，技能成熟度越高，采集
信息和分析越全面，对问题处理和反应速度就越快，反之会延长故障恢复时间。随着视联网的飞速发展，网内设备海量增加，随着规模的不断扩大，运维工作量也将呈几何级增长。
4.在出现异常情况时，运维人员不得不登录到每一台服务器和设备上去查看日志，占用大量人力和物力资源，数据采集的智能化和自动化程度偏低。
技术实现要素：
5.鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据采集方法、相应的一种数据采集系统、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
6.为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种数据采集方法，应用于服务器端，包括：
7.确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
8.获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
9.接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
10.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，在所述接收数据采集结果之前，所述方法还包括：
11.将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
12.所述接收数据采集结果包括：
13.接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
14.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，所述接收数据采集结果还包括：
15.根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
16.向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
17.接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
18.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述确定目
标业务中各个网络设备的设备类型包括：
19.获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
20.根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
21.本发明实施例还公开了一种数据采集方法，应用于网络设备，包括：
22.接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
23.根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据。
24.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据包括：
25.所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
26.根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
27.将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
28.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据还包括：
29.所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
30.所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
31.将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
32.本发明实施例还公开了一种数据采集系统，所述系统包括：服务器端和至少一个网络设备；
33.所述服务器端包括：
34.类型确定模块，用于确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
35.操作包生成模块，用于获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
36.结果接收模块，用于接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到；
37.所述网络设备包括：
38.操作包接收模块，用于接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
39.数据采集模块，用于根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
40.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述装置还包括：
41.操作包发送模块，用于在所述接收数据采集结果之前，将所述采集操作包发送给
所述各个网络设备；
42.所述结果接收模块包括：
43.第一结果接收子模块，用于接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
44.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述结果接收模块还包括：
45.信息确定子模块，用于在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
46.信息发送子模块，用于向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
47.第二结果接收子模块，用于接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
48.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述类型确定模块包括：
49.模式获取子模块，用于获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
50.类型确定子模块，用于根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
51.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述数据采集模块包括：
52.触发子模块，用于所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
53.结果获得子模块，用于根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
54.第一结果作为子模块，用于将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
55.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述数据采集模块还包括：
56.信息接收子模块，用于所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
57.采集执行子模块，用于所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
58.第二结果作为子模块，用于将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
59.本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：
60.一个或多个处理器；和
61.其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述装置执行如上所述任一项所述的数据采集方法。
62.本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其存储的计算机程序使得处理器执行如上所述任一项所述的数据采集方法。
63.本发明实施例包括以下优点：
64.本发明实施例确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述
网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
附图说明
65.图1是本发明的一种数据采集方法实施例的步骤流程图；
66.图2是数据采集系统的示意图；
67.图3是本发明的又一种数据采集方法实施例的步骤流程图；
68.图4是本发明的一种数据采集系统实施例的结构框图；
69.图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据采集的电子设备的结构框图。
具体实施方式
70.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
71.参照图1，示出了本发明的一种数据采集方法实施例的步骤流程图，应用于服务器端，该方法具体可以包括如下步骤：
72.步骤101，确定目标业务中各个网络设备的设备类型。
73.在本发明实施例中，服务器端是用来对业务中各个网络设备进行数据采集的服务端。在一些实施例中，除了数据采集之外，服务器端还可以对采集的数据进行分析，以便确定业务中出现的问题，或者网络设备出现的问题，进一步还可以给出问题的解决方案，例如，根据采集的数据，从数据库中查找匹配的问题及其解决方案。
74.在本发明实施例中，网络设备是连接到网络中的物理实体，例如，终端设备、服务器、交换机等，或者其他任意适用的网络设备，本发明实施例对此不做限制。业务是指由多个网络设备参与的活动，例如，视频会议、在线教学等，或者其他任意适用的业务，本发明实施例对此不做限制。本发明实施例提出针对目标业务进行数据采集的方法。
75.在本发明实施例中，网络设备的设备类型是指网络设备在目标业务中的类型，也就是说，一个网络设备在一个业务中的设备类型可以与在另一个业务中的设备类型不同。设备类型可以有多种，例如，以视频会议业务为例，终端设备的设备类型可以有主席、发言人、听众等，具体可以包括任意适用的设备类型，本发明实施例对此不做限制。网络设备的设备类型可以直接获取到，也可以根据多个终端设备的设备类型，确定服务端的设备类型，或者其他任意适用的实现方式，本发明实施例对此不做限制。
76.步骤102，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息。
77.在本发明实施例中，预先存储有各种设备类型对应的采集规则包，以便服务器端根据网络设备的设备类型，获取对应的采集规则包。采集规则包包括触发规则信息和采集指令信息。
78.其中，触发规则信息是指在出现何种情况时触发采集的规则信息。例如，网络设备的处理器占用达到预设值，或者日志数据出现预设错误代码，则触发采集。采集指令信息是
指指示网络设备进行采集的指令信息。例如，采集的日志数据的路径，采集日志数据中的哪些数据的指令。
79.在本发明实施例中，采集操作包是目标业务中的网络设备执行数据采集的操作包。采集操作包是由采集规则包形成的。具体实现时，每个网络设备分别有自身的设备类型对应的一个采集操作包，或者目标业务有一个采集操作包，该采集操作包中记录有各种设备类型和采集规则包及其对应关系。
80.例如，如图2所示的数据采集系统的示意图。规则库中存储不同设备类型进行采集的采集规则包。采集规则包中包括出现异常时对应的处理方案的逻辑规则、算法用到的正则表达式等。服务器端的分析模块对网络设备的设备类型和规则库中的信息进行匹配，得到不同设备类型的采集操作包，采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息。根据网络设备及其设备类型，从规则库中查找出目标业务中各种设备类型进行采集的采集规则包，从而生成采集操作包。
81.步骤103，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
82.在本发明实施例中，目标业务中的一个或多个网络设备根据采集操作包采集，得到数据采集结果，再上传到服务器端，服务器端接收数据采集结果。
83.依据本发明实施例，通过确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
84.在本发明的一种可选实施例中，网络设备包括第一网络设备，在接收数据采集结果之前，还可以包括：将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；相应的，接收数据采集结果包括：接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
85.具体实现时，若每个网络设备分别有自身的设备类型对应的一个采集操作包，则根据各个网络设备的设备类型，发送对应的采集包。若目标业务有一个采集操作包，该采集操作包中记录有各种设备类型和采集规则包及其对应关系，则将该采集操作包发送给各个网络设备。
86.第一网络设备可以是一个或多个。第一网络设备在触发采集后，采集数据，得到第一数据采集结果。将第一数据采集结果发送给服务器端。服务器端接收第一数据采集结果。
87.例如，各个网络设备实时对自身进行监测，检测是否出现符合设备类型对应的触发规则信息中的触发条件的情况。其中，触发规则信息可以包括多种触发条件。网络设备可以监测到符合设备类型对应的触发规则信息中的一种或多种触发条件的情况。将监测到符合触发条件的情况的网络设备，记为第一网络设备。如图2所示，终端设备或服务器端的诊测模块实时监测生成的日志，诊断和检测到符合触发规则信息中触发条件的情况。终端设备或其他网络设备上激活自采集模块，使用spell(streaming parsing of system event logs，系统事件日志的流式分析)算法根据采集执行信息，执行采集指令，采集符合采集规
则的日志数据。只采集匹配到的条目，上传最小有效信息到信息存储库。并发送本次符合的触发条件到调度模块。其中，spell算法是一种基于最长公共子序列的在线流处理日志解析方法，用于事件日志的结构化流式解析，实现了动态接受日志输入，实时处理输入，不断生成新的日志模板。此方法的优点是可以实现在线实时动态的解析日志，并且即使对于每条实时输入的日志，其检测效率也很高。
88.这样，当第一网络设备监测到符合触发条件，则执行自采集，实现了出现异常网络设备的实时自动采集，并只采集符合触发采集条件的有效数据。这样网络设备只需要上传匹配条目的数据，大大缩小了数据上传压力，避免每次检测到网络设备故障时需要采集
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日志数据，导致网络负担过大的问题。
89.在本发明的一种可选实施例中，网络设备还包括第二网络设备，在接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，接收数据采集结果还可以包括：根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息，向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息，接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
90.第二网络设备可以是一个设备或者是同一种类型的多个设备亦或是不同种类型的多个设备。第一网络设备将第一数据采集结果发送给服务器端后，服务器端可以根据第一数据采集结果，确定目标业务中需进行采集的一个或多个第二网络设备以及第一采集指令信息。第一采集指令信息是指示第二网络设备进行采集的指令信息。
91.根据第一数据采集结果，确定目标业务中需进行采集的一个或多个第二网络设备以及第一采集指令信息的实现方式可以包括多种。例如，解析第一数据采集结果，得到第一数据采集结果的数据中收录
一个或多个第二网络设备的设备标识，以及第一网络设备采集第一数据采集结果所使用的采集指令信息，根据第一数据采集结果的数据中收录
一个或多个第二网络设备的设备标识，确定一个或多个第二网络设备，将第一网络设备采集第一数据采集结果所使用的采集指令信息作为第一采集指令信息。又例如，预先存储数据采集结果和对应的需进行采集的网络设备，对应的采集指令信息，根据第一数据采集结果查找匹配的需进行采集的网络设备，对应的采集指令信息，作为第二网络设备和第一采集指令信息。具体可以包括任意适用的实现方式，本发明实施例对此不做限制。
92.向第二网络设备发送第一采集指令信息。当接收第一采集指令信息的为多个第二网络设备时，有可能多个第二网络设备的第一采集指令信息都相同，则将第一采集指令信息发送给各个第二网络设备，也有可能各个第二网络设备各自有对应的第一采集指令信息，则向各个第二网络设备发送对应的第一采集指令信息。第二网络设备根据第一采集指令信息，采集数据，得到第二数据采集结果，将第二数据采集结果发送给服务器端。服务器端接收第二数据采集结果。
93.例如，经验库中存储以前出现过的异常的日志数据和对应的处理方案，还可以存储专家经验推断出的会出现的日志数据和对应的处理方案。处理方案中包括需进行采集的网络设备，以及采集指令信息。如图2所示，服务器端上的分析模块接收到信息存储库中接收到的第一数据采集结果。对第一数据采集结果和经验库中的数据进行匹配，在目标业务所有涉及的网络设备中选择经验库中的第二网络设备。再使用dijkstra(迪杰斯特拉)最优路径算法计算分析本次涉及最少数目的网络设备，并匹配到相应的采集指令信息，生成第
二网络设备需要的采集指令信息。第二网络设备上激活自采集模块，使用spell算法执行采集指令，采集符合采集规则的日志数据。只采集匹配到的条目，上传最小有效信息到信息存储库。
94.这样，出现异常的第一网络设备采集数据后，确定其他需要采集的第二网络设备以及采集指令信息，让其他需要采集的网络设备自动采集，并只采集与第一数据采集结果相关的有效数据。只对与第一数据采集结果相关的网络设备进行采集，避免对所有设备都进行采集，采集范围更准确，而且第二网络设备也只需要上传匹配条目的数据，避免每次检测到网络设备故障时需要采集
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日志数据，导致网络负担过大的问题。
95.在本发明的一种可选实施例中，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，确定目标业务中各个网络设备的设备类型的一种具体实现方式中，可以包括：获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
96.业务可以分为多种业务场景模式。例如，以视频会议业务为例，会议模式包括大会模式、会商模式等，其中，会商模式指的是四方会议，最多支持四个发言人，其他参会方能同时听见发言人声音以及可以看到发言人画面，大会模式最多支持三个发言人，在默认分屏模式下其他参会方能听见主席和第一发言人的声音，同时可以看见第一发言人的画面。
97.终端设备是指用于用户信息的输入以及处理结果的输出等的网络设备。例如，视频会议中参数者使用的个人电脑，移动终端等为终端设备。除终端设备之外的网络设备可以是服务器、交换机等。终端标识包括终端号码、终端名称等，或者其他任意适用的标识，用于标识终端设备，本发明实施例对此不做限制。终端设备的设备类型，记为终端设备类型。
98.在某种业务场景模式下，需要用到的除终端设备外的网络设备通常是固定的，而终端设备则是与目标业务相关的。例如，每次参加视频会议的终端设备不同，但一种会议模式下，所用的服务器、交换机是固定的。
99.各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式是可以直接获取到的。另外还需要根据各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式，确定目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
100.例如，如图2所示，业务管理端是管理业务的服务器端。在业务管理端发起目标业务时，业务管理端的场景信息采集模块可以采集目标业务的相关信息，即各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式等。场景库中存储所有业务场景模式下除终端设备外的网络设备。服务器端的分析模块接收到目标业务的各个终端设备的终端标识和各个终端设备类型，以及业务场景模式。通过对业务场景模式和场景库中的数据的匹配，可以得到目标业务中的除终端设备之外的网络设备及其设备类型。根据终端设备及其终端设备类型，和其他网络设备及其设备类型，生成逻辑关系信息。逻辑关系信息包括目标业务中所有的网络设备及其设备类型。服务器端的调度模块根据逻辑关系信息，下发触发规则信息和采集指令信息到终端设备的采集模块1-n，以及其他网络设备的采集模块。终端设备或其他网络设备的采集模块接收并更新触发规则信息和采集指令信息。
101.参照图3，示出了本发明的又一种数据采集方法实施例的步骤流程图，应用于网络设备，该方法具体可以包括如下步骤：
102.步骤201，接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到。
103.在本发明实施例中，服务器端将采集操作包发送给各个网络设备。网络设备接收采集操作包。
104.步骤202，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
105.在本发明实施例中，各个网络设备各自根据采集操作包。在满足触发规则信息时，执行采集指令信息，采集数据，得到数据采集结果。网络设备将数据采集结果发送给服务器端。
106.在本发明的一种可选实施例中，网络设备包括第一网络设备，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据的一种具体实现方式中，包括：第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在第一网络设备满足触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；根据采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；将第一数据采集结果作为数据采集结果。具体实现方式可以参见前述实施例中的描述，此处不另赘述。
107.在本发明的一种可选实施例中，网络设备还包括第二网络设备，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据的一种具体实现方式中，还包括：第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的。第二网络设备根据第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果，将第二数据采集结果作为数据采集结果。具体实现方式可以参见前述实施例中的描述，此处不另赘述。
108.依据本发明实施例，通过接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到，根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
109.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
110.参照图4示出了本发明的一种数据采集系统实施例的结构框图，数据采集系统具体可以包括：
111.服务器端301和至少一个网络设备302；
112.所述服务器端301包括：
113.类型确定模块3011，用于确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
114.操作包生成模块3012，用于获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
115.结果接收模块3013，用于接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到；
116.所述网络设备302包括：
117.操作包接收模块3021，用于接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
118.数据采集模块3022，用于根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据，发送所述数据采集结果。
119.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述装置还包括：
120.操作包发送模块，用于在所述接收数据采集结果之前，将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
121.所述结果接收模块包括：
122.第一结果接收子模块，用于接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
123.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述结果接收模块还包括：
124.信息确定子模块，用于在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
125.信息发送子模块，用于向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
126.第二结果接收子模块，用于接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
127.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述类型确定模块包括：
128.模式获取子模块，用于获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
129.类型确定子模块，用于根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
130.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述数据采集模块包括：
131.触发子模块，用于所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
132.结果获得子模块，用于根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
133.第一结果作为子模块，用于将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
134.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述数据采集模块还包括：
135.信息接收子模块，用于所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
136.采集执行子模块，用于所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集
数据操作，获得第二数据采集结果；
137.第二结果作为子模块，用于将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
138.依据本发明实施例，通过确定目标业务中各个网络设备的设备类型，获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息，接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到，使得针对目标业务中的各个网络设备，根据其在目标业务中的设备类型对应的采集操作包，自动采集数据，从而实现在目标业务中自动触发采集，并仅采集设备类型对应的数据，实现了数据采集的智能化和自动化，提高了采集数据的实时性，有效性。
139.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
140.图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据采集的电子设备600的结构框图。例如，电子设备600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
141.参照图5，电子设备600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(i/o)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。
142.处理组件602通常控制电子设备600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器420来执行指令，以完成上述的停炉控制方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理部件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。
143.存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在设备600的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
144.电力组件604为电子设备600的各种组件提供电力。电力组件604可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备600生成、管理和分配电力相关联的组件。
145.多媒体组件608包括在所述电子设备600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
146.音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克
风(mic)，当电子设备600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
.i/o接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
148.传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为电子设备600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到设备600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测电子设备600或电子设备600一个组件的位置改变，用户与电子设备600接触的存在或不存在，电子设备600方位或加速/减速和电子设备600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
149.通信组件616被配置为便于电子设备600和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备600可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件614经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件614还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
150.在示例性实施例中，电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述停炉控制方法。
151.在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由电子设备600的处理器420执行以完成上述停炉控制方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
152.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种数据采集方法，应用于服务器端，所述方法包括：
153.确定目标业务中各个网络设备的设备类型；
154.获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包，生成所述目标业务的采集操作包；其中，所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；
155.接收数据采集结果，其中，所述数据采集结果为至少一个所述网络设备根据所述采集操作包采集得到。
156.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，在所述接收数据采集结果之前，所述方法还包括：
157.将所述采集操作包发送给所述各个网络设备；
158.所述接收数据采集结果包括：
159.接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果。
160.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，在所述接收所述第一网络设备采集的第一数据采集结果之后，所述接收数据采集结果还包括：
161.根据所述第一数据采集结果，确定所述目标业务中需进行采集的至少一个所述第二网络设备以及第一采集指令信息；
162.向所述第二网络设备发送所述第一采集指令信息；
163.接收所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息采集的第二数据采集结果。
164.可选地，所述网络设备包括终端设备和除终端设备之外的网络设备，所述确定目标业务中各个网络设备的设备类型包括：
165.获取所述目标业务的业务场景模式，以及所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型；
166.根据所述各个终端设备的终端标识和所述各个终端设备类型，以及所述业务场景模式，确定所述目标业务中除终端设备之外的网络设备及其设备类型。
167.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种数据采集方法，应用于网络设备，所述方法包括：
168.接收采集操作包；所述采集操作包包括触发规则信息和采集指令信息；其中，所述采集操作包通过获取所述各个网络设备的设备类型的采集规则包生成，所述采集规则包通过确定所述目标业务中各个网络设备的设备类型得到；
169.根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据。
170.可选地，所述网络设备包括第一网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据包括：
171.所述第一网络设备根据所述触发规则信息执行监测操作，在所述第一网络设备满足所述触发规则信息的触发条件的情况下，执行采集指令信息；
172.根据所述采集指令信息，执行数据采集操作，获得第一数据采集结果；
173.将所述第一数据采集结果作为数据采集结果。
174.可选地，所述网络设备还包括第二网络设备，所述根据所述采集操作包，执行所述采集指令信息采集数据还包括：
175.所述第二网络设备接收第一采集指令信息，其中，所述第二网络设备和第一采集指令信息是服务器端根据所述第一数据采集结果确定的；
176.所述第二网络设备根据所述第一采集指令信息，执行采集数据操作，获得第二数据采集结果；
177.将所述第二数据采集结果作为数据采集结果。
178.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
179.本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中收录
有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
180.本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序
产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
181.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
182.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
183.尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
184.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“收录
”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的收录
，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
185.以上对本发明所提供的一种数据采集方法和一种数据采集装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
解决方案:视频采集工具 youtube-dl 接口介绍
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 149 次浏览 • 2022-11-19 20:15
解决方案:视频采集工具 youtube-dl 接口介绍
youtube-dl 界面介绍 0x00. youtube-dl
YouTube-dl 是一个用于从命令行下载视频的工具，它不仅支持从 YouTube 网站下载视频，还支持数百个不同的视频网站。用户可以在官方网站上下载Windows（exe）和Linux（tar.gz）的版本，然后解压它们并使用相应的命令。对于一些需要使用youtube-dl进行开发并调用其接口来提供其他功能的用户，可以在Github上找到源代码并进行二次开发，也可以直接调用其python接口。关于如何直接在命令行上使用打包好的youtube-dl工具的文档很多，本文主要是讲解youtube-dl提供的一些接口参数和功能，如果有错误或者不精确的地方欢迎批评和纠正。
0x01. 使用说明
Linux/Mac用户可以直接使用pip安装最新版本的youtube-dl：
sudo pip install youtube-dl
sudo -H pip install --upgrade youtube-dl
复制
或（自制
）。
brew install youtube-dl
复制
注意：youtube-dl 的库版本更新很快，请务必将 youtube-dl 升级到最新版本，因为它的解析器很可能会随着版本更新而变化，导致解析结果不正确或程序崩溃（上报错误时可以尝试更新是否可以解决）。
0x02. 蟒蛇接口
下载 youtube-dl 源码后，可以看到 /docs/module_guide.rst 是一个简单的接口介绍文档，但最简单的三四个 API 指令，本文会在使用过程中添加作者使用的接口和参数。
在下载之前，youtube-dl 需要初始化一个可以视为下载器的类，并且可以在初始化时指定稍后使用的解析器、解析格式、是否使用代理等。仅显示使用 YoutubeDL（） 进行初始化，但此函数也可以具有字典形式的输入参数，如第 2 行所示。
>>> from youtube_dl import YoutubeDL
>>> opts = { 'outtmpl': u'%(id)s.%(ext)s' , 'ignoreerrors': True, 'proxy' : PROXY_URL}
>>> ydl = YoutubeDL(opts)
>>> ydl.add_default_info_extractors()
复制
此参数决定了下载者在后续下载过程中会遵循的某些规则，源代码中的 /youtube-dl/YoutubeDL.py 文件中有详细的注释，这里只列出了几个常用参数供参考。
参数名称
参数类型
参数含义
奥特姆普尔
字符串
下载的视频文件的文件名格式
忽略错误
布尔
是否在下载过程中忽略错误（否则，程序在遇到错误时停止）。
用户名
字符串
用户
名称（如果当前网站需要登录）。
密码
字符串
密码（与用户名相同）。
无检查证书
布尔
是否验证 SSL 证书（对某些网站有用）。
代理
字符串
指定代理
extract_flat
字符串
如果指定了“in_playlist”，则仅下载播放列表，而不尝试解析视频
事实上，
这部分的第四行代码，add_default_info_extractors函数指的是添加默认的提取器，但实际上这个提取器用户是可以自定义的，但是笔者暂时没有用过这个功能，所以这里就不详细讨论了，但是对于一些 youtube-dl 本身不支持的网站， 根据其框架编写新的提取器应该能够适应大多数视频网站的需求。
提取视频信息
并下载视频 初始化后，提取信息的接口调用相对简单。从之前创建的下载器对象中，调用 extract_info（） 函数。该函数有两个参数，第一个是 URL，如果是视频 URL，则会直接解析视频信息，如果是播放列表类型的 URL，则首先解析播放列表，然后解析播放列表中的每个视频（此过程是不间断的，一旦中断就会从头开始）。第二个参数是布尔值，True 表示同时解析视频详细信息和下载视频，False 不下载视频，只下载视频信息。这个函数的返回值是一个字典类型的数据，里面收录
了视频相关的信息，比如清晰度、上传者、上传时间等，了解每个参数的含义，可以看到。
>>> info = ydl.extract_info('http://www.youtube.com/watch%3 ... 27%3B, download=False)
[youtube] Setting language
[youtube] BaW_jenozKc: Downloading webpage
<p>
[youtube] BaW_jenozKc: Downloading video info webpage
[youtube] BaW_jenozKc: Extracting video information
>>> info['title']
'youtube-dl test video "\'/\\ä↭'
>>> info['height'], info['width']
(720, 1280)</p>
复制
提取播放列表信息 官方文档中给出的提取播放列表的方法如下，只是将extract_info的第二个参数改为 False，但笔者发现这种方法在实际开发过程中有很大的弊端。整个extract_info函数执行过程不允许中断，youtube-dl本身没有实现断点恢复功能，导致一旦播放列表过长，视频过大，程序很可能因为网络波动而浪费之前的工作。
>>> playlist = ydl.extract_info('http://www.ted.com/playlists/1 ... 27%3B, download=False)
[TED] open_source_open_world: Downloading playlist webpage ...
>>> for video in playlist['entries']:
... print('Video #%d: %s' % (video['playlist_index'], video['title']))
Video #1: How Arduino is open-sourcing imagination
Video #2: The year open data went worldwide
Video #3: Massive-scale online collaboration
复制
因此，另一种解决方案是先提取播放列表中的所有视频URL（只提取URL而不下载视频会很快），然后逐个下载视频，并与数据库配合记录下载进度，这样可以最大程度地避免网络波动带来的风险。密钥代码如下。
>>> playlist_ydl_opts = {'extract_flat':'in_playlist', 'ignoreerrors': True, 'nocheckcertificate':True}
>>> playlist_ydl = YoutubeDL(playlist_ydl_opts)
>>> playlist_ydl.add_default_info_extractors()
>>> playlist = playlist_ydl.extract_info(playlist_path, download = False)
>>> if playlist.has_key('entries') and playlist['entries'] != None:
>>> ......
复制
0x03. 开发注意事项
解决方案:分析nginx日志并屏蔽采集者ip（nginx屏蔽ip配置实例）
采集
与防止采集
是一个经久不衰的话题。每个人一方面都想得到别人的东西，另一方面又不希望自己的东西被别人抢走。
本文介绍如何使用它来防止采集，当然也可以通过iptables来实现。
1.找到要屏蔽的ip
复制代码代码如下：
awk '{print $1}' nginx.access.log |排序 |uniq -c|排序 -n
nginx.access.log 是一个日志文件，
你会得到如下结果，前面是ip的访问次数，后面是ip。显然，我们需要屏蔽访问量最多的ip和不是蜘蛛的ip。在此示例中，我们阻止 165.91.122.67
复制代码代码如下：
...
13610 202.112.113.192
95772 180.169.22.135
337418 219.220.141.2
558378 165.91.122.67
2、在nginx安装目录下，新建一个block ip文件，命名为blockip.conf。添加block ip后，只需要编辑这个文件即可。添加以下内容
复制代码代码如下：
拒绝 165.91.122.67；
保存。
3、在nginx配置文件nginx.conf中加入如下配置，可以放在http、server、location、limit_except语句块中。注意相对路径。在此示例中，nginx.conf 和 blocksip.conf 位于同一目录中。
复制代码代码如下：
包括 blockip.conf；
4、重启nginx服务：/usr/local/nginx/nginx -s reload 生效。
高级用法：
屏蔽ip的配置文件可以屏蔽单个ip或ip段，也可以只允许某个ip或某个ip段访问。
复制代码代码如下：
#屏蔽单个ip访问
拒绝IP；
# 允许单ip访问
允许IP；
# 阻止所有ip访问
全部拒绝；
#允许所有ip访问
允许全部;
#屏蔽整个网段，即从123.0.0.1到123.255.255.254访问的命令
拒绝 123.0.0.0/8
#屏蔽IP段就是从123.45.0.1访问到123.45.255.254的命令
拒绝 124.45.0.0/16
#屏蔽IP段就是从123.45.6.1访问到123.45.6.254的命令
拒绝 123.45.6.0/24
如果要实现这样一个应用，除了少数IP，其他的都被拒绝，
这需要你像这样写 blockip.conf
复制代码代码如下：
允许 1.1.1.1；
允许 1.1.1.2；
全部拒绝；
单个网站封IP的方法，放入include blocksip.conf；在对应于 URL 的 server{} 语句块中，
所有网站封IP的方法，放入include blocksip.conf；进入 http {} 语句块。 查看全部
youtube-dl 界面介绍 0x00. youtube-dl
YouTube-dl 是一个用于从命令行下载视频的工具，它不仅支持从 YouTube 网站下载视频，还支持数百个不同的视频网站。用户可以在官方网站上下载Windows（exe）和Linux（tar.gz）的版本，然后解压它们并使用相应的命令。对于一些需要使用youtube-dl进行开发并调用其接口来提供其他功能的用户，可以在Github上找到源代码并进行二次开发，也可以直接调用其python接口。关于如何直接在命令行上使用打包好的youtube-dl工具的文档很多，本文主要是讲解youtube-dl提供的一些接口参数和功能，如果有错误或者不精确的地方欢迎批评和纠正。
0x01. 使用说明
Linux/Mac用户可以直接使用pip安装最新版本的youtube-dl：
sudo pip install youtube-dl
sudo -H pip install --upgrade youtube-dl
复制
或（自制
）。
brew install youtube-dl
复制
注意：youtube-dl 的库版本更新很快，请务必将 youtube-dl 升级到最新版本，因为它的解析器很可能会随着版本更新而变化，导致解析结果不正确或程序崩溃（上报错误时可以尝试更新是否可以解决）。
0x02. 蟒蛇接口
下载 youtube-dl 源码后，可以看到 /docs/module_guide.rst 是一个简单的接口介绍文档，但最简单的三四个 API 指令，本文会在使用过程中添加作者使用的接口和参数。
在下载之前，youtube-dl 需要初始化一个可以视为下载器的类，并且可以在初始化时指定稍后使用的解析器、解析格式、是否使用代理等。仅显示使用 YoutubeDL（） 进行初始化，但此函数也可以具有字典形式的输入参数，如第 2 行所示。
>>> from youtube_dl import YoutubeDL
>>> opts = { 'outtmpl': u'%(id)s.%(ext)s' , 'ignoreerrors': True, 'proxy' : PROXY_URL}
>>> ydl = YoutubeDL(opts)
>>> ydl.add_default_info_extractors()
复制
此参数决定了下载者在后续下载过程中会遵循的某些规则，源代码中的 /youtube-dl/YoutubeDL.py 文件中有详细的注释，这里只列出了几个常用参数供参考。
参数名称
参数类型
参数含义
奥特姆普尔
字符串
下载的视频文件的文件名格式
忽略错误
布尔
是否在下载过程中忽略错误（否则，程序在遇到错误时停止）。
用户名
字符串
用户
名称（如果当前网站需要登录）。
密码
字符串
密码（与用户名相同）。
无检查证书
布尔
是否验证 SSL 证书（对某些网站有用）。
代理
字符串
指定代理
extract_flat
字符串
如果指定了“in_playlist”，则仅下载播放列表，而不尝试解析视频
事实上，
这部分的第四行代码，add_default_info_extractors函数指的是添加默认的提取器，但实际上这个提取器用户是可以自定义的，但是笔者暂时没有用过这个功能，所以这里就不详细讨论了，但是对于一些 youtube-dl 本身不支持的网站， 根据其框架编写新的提取器应该能够适应大多数视频网站的需求。
提取视频信息
并下载视频 初始化后，提取信息的接口调用相对简单。从之前创建的下载器对象中，调用 extract_info（） 函数。该函数有两个参数，第一个是 URL，如果是视频 URL，则会直接解析视频信息，如果是播放列表类型的 URL，则首先解析播放列表，然后解析播放列表中的每个视频（此过程是不间断的，一旦中断就会从头开始）。第二个参数是布尔值，True 表示同时解析视频详细信息和下载视频，False 不下载视频，只下载视频信息。这个函数的返回值是一个字典类型的数据，里面收录
了视频相关的信息，比如清晰度、上传者、上传时间等，了解每个参数的含义，可以看到。
>>> info = ydl.extract_info('http://www.youtube.com/watch%3 ... 27%3B, download=False)
[youtube] Setting language
[youtube] BaW_jenozKc: Downloading webpage
<p>
[youtube] BaW_jenozKc: Downloading video info webpage
[youtube] BaW_jenozKc: Extracting video information
>>> info['title']
'youtube-dl test video "\'/\\ä↭'
>>> info['height'], info['width']
(720, 1280)</p>
复制
提取播放列表信息 官方文档中给出的提取播放列表的方法如下，只是将extract_info的第二个参数改为 False，但笔者发现这种方法在实际开发过程中有很大的弊端。整个extract_info函数执行过程不允许中断，youtube-dl本身没有实现断点恢复功能，导致一旦播放列表过长，视频过大，程序很可能因为网络波动而浪费之前的工作。
>>> playlist = ydl.extract_info('http://www.ted.com/playlists/1 ... 27%3B, download=False)
[TED] open_source_open_world: Downloading playlist webpage ...
>>> for video in playlist['entries']:
... print('Video #%d: %s' % (video['playlist_index'], video['title']))
Video #1: How Arduino is open-sourcing imagination
Video #2: The year open data went worldwide
Video #3: Massive-scale online collaboration
复制
因此，另一种解决方案是先提取播放列表中的所有视频URL（只提取URL而不下载视频会很快），然后逐个下载视频，并与数据库配合记录下载进度，这样可以最大程度地避免网络波动带来的风险。密钥代码如下。
>>> playlist_ydl_opts = {'extract_flat':'in_playlist', 'ignoreerrors': True, 'nocheckcertificate':True}
>>> playlist_ydl = YoutubeDL(playlist_ydl_opts)
>>> playlist_ydl.add_default_info_extractors()
>>> playlist = playlist_ydl.extract_info(playlist_path, download = False)
>>> if playlist.has_key('entries') and playlist['entries'] != None:
>>> ......
复制
0x03. 开发注意事项
解决方案:分析nginx日志并屏蔽采集者ip（nginx屏蔽ip配置实例）
采集
与防止采集
是一个经久不衰的话题。每个人一方面都想得到别人的东西，另一方面又不希望自己的东西被别人抢走。
本文介绍如何使用它来防止采集，当然也可以通过iptables来实现。
1.找到要屏蔽的ip
复制代码代码如下：
awk '{print $1}' nginx.access.log |排序 |uniq -c|排序 -n
nginx.access.log 是一个日志文件，
你会得到如下结果，前面是ip的访问次数，后面是ip。显然，我们需要屏蔽访问量最多的ip和不是蜘蛛的ip。在此示例中，我们阻止 165.91.122.67
复制代码代码如下：
...
13610 202.112.113.192
95772 180.169.22.135
337418 219.220.141.2
558378 165.91.122.67
2、在nginx安装目录下，新建一个block ip文件，命名为blockip.conf。添加block ip后，只需要编辑这个文件即可。添加以下内容
复制代码代码如下：
拒绝 165.91.122.67；
保存。
3、在nginx配置文件nginx.conf中加入如下配置，可以放在http、server、location、limit_except语句块中。注意相对路径。在此示例中，nginx.conf 和 blocksip.conf 位于同一目录中。
复制代码代码如下：
包括 blockip.conf；
4、重启nginx服务：/usr/local/nginx/nginx -s reload 生效。
高级用法：
屏蔽ip的配置文件可以屏蔽单个ip或ip段，也可以只允许某个ip或某个ip段访问。
复制代码代码如下：
#屏蔽单个ip访问
拒绝IP；
# 允许单ip访问
允许IP；
# 阻止所有ip访问
全部拒绝；
#允许所有ip访问
允许全部;
#屏蔽整个网段，即从123.0.0.1到123.255.255.254访问的命令
拒绝 123.0.0.0/8
#屏蔽IP段就是从123.45.0.1访问到123.45.255.254的命令
拒绝 124.45.0.0/16
#屏蔽IP段就是从123.45.6.1访问到123.45.6.254的命令
拒绝 123.45.6.0/24
如果要实现这样一个应用，除了少数IP，其他的都被拒绝，
这需要你像这样写 blockip.conf
复制代码代码如下：
允许 1.1.1.1；
允许 1.1.1.2；
全部拒绝；
单个网站封IP的方法，放入include blocksip.conf；在对应于 URL 的 server{} 语句块中，
所有网站封IP的方法，放入include blocksip.conf；进入 http {} 语句块。 查看全部
解决方案:视频采集工具 youtube-dl 接口介绍
youtube-dl 界面介绍 0x00. youtube-dl
YouTube-dl 是一个用于从命令行下载视频的工具，它不仅支持从 YouTube 网站下载视频，还支持数百个不同的视频网站。用户可以在官方网站上下载Windows（exe）和Linux（tar.gz）的版本，然后解压它们并使用相应的命令。对于一些需要使用youtube-dl进行开发并调用其接口来提供其他功能的用户，可以在Github上找到源代码并进行二次开发，也可以直接调用其python接口。关于如何直接在命令行上使用打包好的youtube-dl工具的文档很多，本文主要是讲解youtube-dl提供的一些接口参数和功能，如果有错误或者不精确的地方欢迎批评和纠正。
0x01. 使用说明
Linux/Mac用户可以直接使用pip安装最新版本的youtube-dl：
sudo pip install youtube-dl
sudo -H pip install --upgrade youtube-dl
复制
或（自制
）。
brew install youtube-dl
复制
注意：youtube-dl 的库版本更新很快，请务必将 youtube-dl 升级到最新版本，因为它的解析器很可能会随着版本更新而变化，导致解析结果不正确或程序崩溃（上报错误时可以尝试更新是否可以解决）。
0x02. 蟒蛇接口
下载 youtube-dl 源码后，可以看到 /docs/module_guide.rst 是一个简单的接口介绍文档，但最简单的三四个 API 指令，本文会在使用过程中添加作者使用的接口和参数。
在下载之前，youtube-dl 需要初始化一个可以视为下载器的类，并且可以在初始化时指定稍后使用的解析器、解析格式、是否使用代理等。仅显示使用 YoutubeDL（） 进行初始化，但此函数也可以具有字典形式的输入参数，如第 2 行所示。
>>> from youtube_dl import YoutubeDL
>>> opts = { 'outtmpl': u'%(id)s.%(ext)s' , 'ignoreerrors': True, 'proxy' : PROXY_URL}
>>> ydl = YoutubeDL(opts)
>>> ydl.add_default_info_extractors()
复制
此参数决定了下载者在后续下载过程中会遵循的某些规则，源代码中的 /youtube-dl/YoutubeDL.py 文件中有详细的注释，这里只列出了几个常用参数供参考。
参数名称
参数类型
参数含义
奥特姆普尔
字符串
下载的视频文件的文件名格式
忽略错误
布尔
是否在下载过程中忽略错误（否则，程序在遇到错误时停止）。
用户名
字符串
用户
名称（如果当前网站需要登录）。
密码
字符串
密码（与用户名相同）。
无检查证书
布尔
是否验证 SSL 证书（对某些网站有用）。
代理
字符串
指定代理
extract_flat
字符串
如果指定了“in_playlist”，则仅下载播放列表，而不尝试解析视频
事实上，
这部分的第四行代码，add_default_info_extractors函数指的是添加默认的提取器，但实际上这个提取器用户是可以自定义的，但是笔者暂时没有用过这个功能，所以这里就不详细讨论了，但是对于一些 youtube-dl 本身不支持的网站， 根据其框架编写新的提取器应该能够适应大多数视频网站的需求。
提取视频信息
并下载视频 初始化后，提取信息的接口调用相对简单。从之前创建的下载器对象中，调用 extract_info（） 函数。该函数有两个参数，第一个是 URL，如果是视频 URL，则会直接解析视频信息，如果是播放列表类型的 URL，则首先解析播放列表，然后解析播放列表中的每个视频（此过程是不间断的，一旦中断就会从头开始）。第二个参数是布尔值，True 表示同时解析视频详细信息和下载视频，False 不下载视频，只下载视频信息。这个函数的返回值是一个字典类型的数据，里面收录
了视频相关的信息，比如清晰度、上传者、上传时间等，了解每个参数的含义，可以看到。
>>> info = ydl.extract_info('http://www.youtube.com/watch%3 ... 27%3B, download=False)
[youtube] Setting language
[youtube] BaW_jenozKc: Downloading webpage
<p>
[youtube] BaW_jenozKc: Downloading video info webpage
[youtube] BaW_jenozKc: Extracting video information
>>> info['title']
'youtube-dl test video "\'/\\ä↭'
>>> info['height'], info['width']
(720, 1280)</p>
复制
提取播放列表信息 官方文档中给出的提取播放列表的方法如下，只是将extract_info的第二个参数改为 False，但笔者发现这种方法在实际开发过程中有很大的弊端。整个extract_info函数执行过程不允许中断，youtube-dl本身没有实现断点恢复功能，导致一旦播放列表过长，视频过大，程序很可能因为网络波动而浪费之前的工作。
>>> playlist = ydl.extract_info('http://www.ted.com/playlists/1 ... 27%3B, download=False)
[TED] open_source_open_world: Downloading playlist webpage ...
>>> for video in playlist['entries']:
... print('Video #%d: %s' % (video['playlist_index'], video['title']))
Video #1: How Arduino is open-sourcing imagination
Video #2: The year open data went worldwide
Video #3: Massive-scale online collaboration
复制
因此，另一种解决方案是先提取播放列表中的所有视频URL（只提取URL而不下载视频会很快），然后逐个下载视频，并与数据库配合记录下载进度，这样可以最大程度地避免网络波动带来的风险。密钥代码如下。
>>> playlist_ydl_opts = {'extract_flat':'in_playlist', 'ignoreerrors': True, 'nocheckcertificate':True}
>>> playlist_ydl = YoutubeDL(playlist_ydl_opts)
>>> playlist_ydl.add_default_info_extractors()
>>> playlist = playlist_ydl.extract_info(playlist_path, download = False)
>>> if playlist.has_key('entries') and playlist['entries'] != None:
>>> ......
复制
0x03. 开发注意事项
解决方案:分析nginx日志并屏蔽采集者ip（nginx屏蔽ip配置实例）
采集
与防止采集
是一个经久不衰的话题。每个人一方面都想得到别人的东西，另一方面又不希望自己的东西被别人抢走。
本文介绍如何使用它来防止采集，当然也可以通过iptables来实现。
1.找到要屏蔽的ip
复制代码代码如下：
awk '{print $1}' nginx.access.log |排序 |uniq -c|排序 -n
nginx.access.log 是一个日志文件，
你会得到如下结果，前面是ip的访问次数，后面是ip。显然，我们需要屏蔽访问量最多的ip和不是蜘蛛的ip。在此示例中，我们阻止 165.91.122.67
复制代码代码如下：
...
13610 202.112.113.192
95772 180.169.22.135
337418 219.220.141.2
558378 165.91.122.67
2、在nginx安装目录下，新建一个block ip文件，命名为blockip.conf。添加block ip后，只需要编辑这个文件即可。添加以下内容
复制代码代码如下：
拒绝 165.91.122.67；
保存。
3、在nginx配置文件nginx.conf中加入如下配置，可以放在http、server、location、limit_except语句块中。注意相对路径。在此示例中，nginx.conf 和 blocksip.conf 位于同一目录中。
复制代码代码如下：
包括 blockip.conf；
4、重启nginx服务：/usr/local/nginx/nginx -s reload 生效。
高级用法：
屏蔽ip的配置文件可以屏蔽单个ip或ip段，也可以只允许某个ip或某个ip段访问。
复制代码代码如下：
#屏蔽单个ip访问
拒绝IP；
# 允许单ip访问
允许IP；
# 阻止所有ip访问
全部拒绝；
#允许所有ip访问
允许全部;
#屏蔽整个网段，即从123.0.0.1到123.255.255.254访问的命令
拒绝 123.0.0.0/8
#屏蔽IP段就是从123.45.0.1访问到123.45.255.254的命令
拒绝 124.45.0.0/16
#屏蔽IP段就是从123.45.6.1访问到123.45.6.254的命令
拒绝 123.45.6.0/24
如果要实现这样一个应用，除了少数IP，其他的都被拒绝，
这需要你像这样写 blockip.conf
复制代码代码如下：
允许 1.1.1.1；
允许 1.1.1.2；
全部拒绝；
单个网站封IP的方法，放入include blocksip.conf；在对应于 URL 的 server{} 语句块中，
所有网站封IP的方法，放入include blocksip.conf；进入 http {} 语句块。
技巧:如何使用googlechrome提供的urllib2进行html页面的操作方法？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 47 次浏览 • 2022-11-18 11:28
技巧:如何使用googlechrome提供的urllib2进行html页面的操作方法？
采集工具urllib2导读手动构造超过500万个html页面特别复杂，有些页面甚至经常需要多人编写、刷新等过程，这样就无法给每个人都添加一个相应的索引结构，而且也无法在一个页面添加多个标签。通过googlechrome提供的urllib2库，可以轻松构造到完整的html页面。原始的html页面结构是图片的源地址，然后从图片地址链接去找相应的数据，或者浏览器路径直接显示图片内容，所以必须要过滤掉首部之类的不重要的东西，造成工作量巨大。
而urllib2可以通过分析页面源码来定位url，然后为每个页面建立单独的索引结构，从而极大地简化了过滤页面的工作量。下面介绍如何使用googlechrome提供的urllib2进行html页面的操作。首先在浏览器端安装：创建一个新页面e2.addeventlistener("scroll",true);src=urllib2.urlopen(url);str=stringify(urllib2.urlfilter(url,str));//urllib2模块3种构造url的方法：1.url地址+编码方式生成html代码2.url地址+urisrc=urllib2.urlopen(url);//不支持编码方式3.url地址+分割符生成html代码本文将采用第一种方法。
效果如下，可以看到页面均由a.txt格式的文本构成。针对2.3两种方法的错误处理方式如下：①第一种方法运行过程中，浏览器窗口无法刷新，浏览器会自动跳转到第二页；②第二种方法运行过程中，浏览器可以随时刷新，浏览器会默认列表页，用户不需要刷新；本文以第一种方法为例，采用scroll方法进行页面加载和显示。
源码运行page(2,function(){if(function(){this.scrolltop=-1;}else{this.scrolltop=2;}//使用代码块注释//使用代码块注释包裹住注释，实现该注释跳转到range(2,true)})5在浏览器的地址栏中输入urllib2.urlopen("/pages/a/b/c/d/e/f/g/h"),浏览器即可根据域名接收对应的文件路径，产生html页面，效果如下。
除page.txt文件支持手动添加外，其他文件均为urllib2.urlopen()自动导入。参考资料urllib2中的content参数有什么用?源码创建urllib2.urlopen()命令。 查看全部
采集工具urllib2导读手动构造超过500万个html页面特别复杂，有些页面甚至经常需要多人编写、刷新等过程，这样就无法给每个人都添加一个相应的索引结构，而且也无法在一个页面添加多个标签。通过googlechrome提供的urllib2库，可以轻松构造到完整的html页面。原始的html页面结构是图片的源地址，然后从图片地址链接去找相应的数据，或者浏览器路径直接显示图片内容，所以必须要过滤掉首部之类的不重要的东西，造成工作量巨大。
而urllib2可以通过分析页面源码来定位url，然后为每个页面建立单独的索引结构，从而极大地简化了过滤页面的工作量。下面介绍如何使用googlechrome提供的urllib2进行html页面的操作。首先在浏览器端安装：创建一个新页面e2.addeventlistener("scroll",true);src=urllib2.urlopen(url);str=stringify(urllib2.urlfilter(url,str));//urllib2模块3种构造url的方法：1.url地址+编码方式生成html代码2.url地址+urisrc=urllib2.urlopen(url);//不支持编码方式3.url地址+分割符生成html代码本文将采用第一种方法。
效果如下，可以看到页面均由a.txt格式的文本构成。针对2.3两种方法的错误处理方式如下：①第一种方法运行过程中，浏览器窗口无法刷新，浏览器会自动跳转到第二页；②第二种方法运行过程中，浏览器可以随时刷新，浏览器会默认列表页，用户不需要刷新；本文以第一种方法为例，采用scroll方法进行页面加载和显示。
源码运行page(2,function(){if(function(){this.scrolltop=-1;}else{this.scrolltop=2;}//使用代码块注释//使用代码块注释包裹住注释，实现该注释跳转到range(2,true)})5在浏览器的地址栏中输入urllib2.urlopen("/pages/a/b/c/d/e/f/g/h"),浏览器即可根据域名接收对应的文件路径，产生html页面，效果如下。
除page.txt文件支持手动添加外，其他文件均为urllib2.urlopen()自动导入。参考资料urllib2中的content参数有什么用?源码创建urllib2.urlopen()命令。 查看全部
技巧:如何使用googlechrome提供的urllib2进行html页面的操作方法？
采集工具urllib2导读手动构造超过500万个html页面特别复杂，有些页面甚至经常需要多人编写、刷新等过程，这样就无法给每个人都添加一个相应的索引结构，而且也无法在一个页面添加多个标签。通过googlechrome提供的urllib2库，可以轻松构造到完整的html页面。原始的html页面结构是图片的源地址，然后从图片地址链接去找相应的数据，或者浏览器路径直接显示图片内容，所以必须要过滤掉首部之类的不重要的东西，造成工作量巨大。
而urllib2可以通过分析页面源码来定位url，然后为每个页面建立单独的索引结构，从而极大地简化了过滤页面的工作量。下面介绍如何使用googlechrome提供的urllib2进行html页面的操作。首先在浏览器端安装：创建一个新页面e2.addeventlistener("scroll",true);src=urllib2.urlopen(url);str=stringify(urllib2.urlfilter(url,str));//urllib2模块3种构造url的方法：1.url地址+编码方式生成html代码2.url地址+urisrc=urllib2.urlopen(url);//不支持编码方式3.url地址+分割符生成html代码本文将采用第一种方法。
效果如下，可以看到页面均由a.txt格式的文本构成。针对2.3两种方法的错误处理方式如下：①第一种方法运行过程中，浏览器窗口无法刷新，浏览器会自动跳转到第二页；②第二种方法运行过程中，浏览器可以随时刷新，浏览器会默认列表页，用户不需要刷新；本文以第一种方法为例，采用scroll方法进行页面加载和显示。
源码运行page(2,function(){if(function(){this.scrolltop=-1;}else{this.scrolltop=2;}//使用代码块注释//使用代码块注释包裹住注释，实现该注释跳转到range(2,true)})5在浏览器的地址栏中输入urllib2.urlopen("/pages/a/b/c/d/e/f/g/h"),浏览器即可根据域名接收对应的文件路径，产生html页面，效果如下。
除page.txt文件支持手动添加外，其他文件均为urllib2.urlopen()自动导入。参考资料urllib2中的content参数有什么用?源码创建urllib2.urlopen()命令。
最新版:斑斓采集工具 电脑版
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-11-17 21:53
最新版:斑斓采集工具 电脑版
多彩采集工具是一款图片素材采集插件，支持在浏览器中采集全网图片素材，可按分类存储，方便用户日后使用，非常方便易用，有需要的用户可以下载。
多彩采集工具是一款图片素材采集插件，支持在浏览器中采集全网图片素材，可按分类存储，方便用户日后使用，非常方便易用，有需要的用户可以下载。
基本介绍
全网素材，一键采集。采集您喜欢的设计材料，使设计更容易。轻松进行图像分类和分类;在PC和App之间无缝切换，查看喜欢的图片素材寻找灵感;网站跨各大材料，直接采集，无限;高效完成设计项目，使好的设计完美运行。
软件功能
快速安装采集工具插件，一键采集全网设计资料
采集你喜欢的，让设计更方便
在色彩缤纷的采集中采集世界上最好的想法。
轻质、超强的材料采集工具一键
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物料标注云同步，PC与APP无缝切换，随时随地查看
设计师高效完成设计项目的好伙伴
功能介绍
采集方便，单张图片可批量使用
拿走并使用它，使组织灵感变得超级容易
不受限制地跨主要资产网站
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（2021-12-11）【更新说明】
最新版本:CMS自动采集助手
版本号 2.4
1、修复自动更新提示权限不足的错误
2.分组验证窗口增加横竖状态选择条
3.软件自动检测服务器最新版本号
4.主界面标题添加最新版本号
5、视频教程界面增加软件更新记录公告
版本号 2.3
1、修复部分服务器不兼容问题
2.重写群验证码，验证更快
3.修复群组验证有时会弹出的bug
4、修复软件退出时进程残留的问题
版本号 2.2
1、全新改版，验证方式无需登录QQ
2、软件全部源代码重写，逻辑更清晰，运行更稳定
3.设置、采集、视频教程、Q群验证分栏
4.视频教程改为内置“视频教程”版块和网页播放两种模式
5.内置视频教程采用无广告解析界面，播放无广告
6、增加海洋cms系统自动采集功能，自动识别后台验证码
版本号 2.1
1、添加试用版，可以手动采集，但不能24小时无人值守自动挂断采集
2.去掉采集时网页跳转的系统音
3.优化部分源码，增强系统兼容性
4、下个版本会考虑为其他cms系统添加auto采集
版本号 2.0
1、增加软件标题自定义、系统托盘图标自定义、采集地址标题名称自定义
2.方便多站站长在不打开软件界面的情况下管理软件采集
版本号 1.9
1、优化部分源码，增加软件响应时间
2.增加定时释放内存功能，系统内存会在每次采集后自动释放
版本号 1.8
1、优化解决部分操作系统网页弹出错误窗口的问题
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版本号 1.7
1、增加手动搜索资源功能，整合数十个资源站
由于个人时间问题，功能写的比较粗糙
功能虽然鸡肋，但聊胜于无！
版本号 1.6
1、自动循环的间隔时间采集由内置1小时改为自定义时间
版本号 1.5
1、添加系统托盘菜单
2. 获取系统运行时间，每天23:55:58，软件会自动采集一次
解决部分采集源在23:00后更新资源，采集会导致当天漏挖的问题
版本号 1.4
1、优化采集的速度，响应时间秒级
2.彻底解决之前版本软件可能假死的问题采集
版本号 1.3
1、修复有时新添加的采集地址打不开的bug
2.优化多任务处理速度采集，提升响应时间
3.优化1.2版采集前几秒卡顿问题
版本号 1.2
1、采集地址栏增加到10个
2.将采集地址栏嵌入采集网页
3、加宽采集网页的视觉高度
4.重新整理界面布局
5.优化部分代码，减少被杀毒软件误报的几率
6.添加多任务采集属性，软件采集会在前几秒卡住
点击采集后可以等待十到八秒再点击采集地址查看采集结果或者直接最小化
版本号 1.1
1.增加自动删除静态主页和更新缓存的功能
2.优化采集速度
版本号 1.0
1. Beta版本发布
2.设置6个采集地址栏同时监控采集6个不同的资源
3、一键登录后台，每小时自动监控一次采集
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基本介绍
全网素材，一键采集。采集您喜欢的设计材料，使设计更容易。轻松进行图像分类和分类;在PC和App之间无缝切换，查看喜欢的图片素材寻找灵感;网站跨各大材料，直接采集，无限;高效完成设计项目，使好的设计完美运行。
软件功能
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汇总:数栈技术分享：详解FlinkX中的断点续传和实时采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 113 次浏览 • 2022-11-17 16:46
汇总:数栈技术分享：详解FlinkX中的断点续传和实时采集
Datastack 是云原生的——一站式数据平台 PaaS。我们在 github 和 gitee 上有一个有趣的开源项目：FlinkX。FlinkX 是基于 Flink 的统一数据同步工具。它可以是采集静态数据，也可以是采集实时变化的数据，是一个全局的、异构的、批流式的集成数据同步引擎。如果喜欢，请给我们一个star！星星！星星！
github开源项目：
gitee开源项目：
袋鼠云独创的一站式数据中心PaaS-Data Stack，涵盖数据中心建设过程中所需的各种工具（包括数据开发平台、数据资产平台、数据科学平台、数据服务引擎等），完整覆盖离线计算和实时计算应用帮助企业大大缩短数据价值的提取过程，提高数据价值的提取能力。
目前已经基于FlinkX实现了数据栈-离线开发平台（BatchWorks）中的数据离线同步任务和数据栈-实时开发平台（StreamWorks）中的数据实时采集任务. 数据离线采集和实时采集的基本原理是一样的，主要区别在于源流是否有界，所以使用了Flink的Stream API来实现这两种数据的同步场景实现数据同步的批流统一。
一、功能介绍
1.断点续传
断点续传是指数据同步任务在运行过程中由于各种原因失败。不需要重新同步数据，只需要从上次失败的位置继续同步即可。类似于由于网络原因下载文件失败。无需重新下载文件，继续下载即可，可以大大节省时间和计算资源。断点续传是BatchWorks中数据同步任务的一个功能，需要结合任务的错误重试机制来完成。当任务运行失败时，它将在引擎中重试。重试时，会从上次失败时读取的位置继续读取数据，直到任务运行成功。
的
2.实时采集
实时采集是数据栈-实时开发平台（StreamWorks）中数据采集任务的一个功能。数据实时同步到目标数据源。除了实时数据变化之外，实时采集和离线数据同步的另一个区别是实时采集任务不会停止，任务会一直监控是否有数据源的变化。这与Flink任务一致，所以实时采集任务是数据栈流计算应用中的一种任务类型，配置过程与离线计算中的同步任务基本相同。
的
2. Flink中的Checkpoint机制
断点续传和实时采集都依赖于Flink的Checkpoint机制，我们先简单了解一下。
Checkpoint 是 Flink 容错机制的核心功能。它可以根据配置周期性的根据Stream中各个Operator的状态生成Snapshots，从而周期性的存储这些状态数据。当 Flink 程序意外崩溃时，可以重新运行。程序可以选择性地从这些Snapshots中恢复，从而纠正因故障导致的程序数据状态中断。
当Checkpoint被触发时，会在多个分布式Stream Source中插入一个Barrier标签，这些Barrier会随着Stream中的数据记录流向下游的Operator。当 Operator 收到 Barrier 时，它会暂停处理 Steam 中新收到的数据记录。因为一个Operator可能有多个input Streams，而每个Stream中都会有对应的Barrier，所以Operator会一直等到所有input Streams中的Barrier都到达。
当 Stream 中的所有 Barriers 都到达 Operator 时，所有的 Barriers 看起来都在同一时间点（说明它们已经对齐）。在等待所有Barrier到达的过程中，Operator的Buffer可能已经缓存了一些比Barrier更早到达Operator的数据记录（Outgoing Records），此时Operator会发出（Emit）这些数据记录(Outgoing Records)作为下游Operator的输入，最终发出（Emit）Barrier对应的Snapshot作为这个checkpoint的结果数据。
3.断点续传
一、先决条件
同步任务必须支持断点续传，对数据源有一些强制性要求：
1）数据源（这里特指关系型数据库）必须收录升序字段，如主键或日期类型字段。在同步过程中，会使用checkpoint机制记录该字段的值，任务恢复时会使用该字段构造查询条件。过滤已同步的数据。如果该字段的值不是升序排列，则任务恢复时筛选出的数据会出错，最终导致数据丢失或重复；
2）数据源必须支持数据过滤。如果不支持，任务无法从断点继续执行，会导致数据重复；
3）目标数据源必须支持事务，比如关系型数据库，文件类型的数据源也可以通过临时文件来支持。
2.任务操作的详细流程
我们用一个具体的任务来详细介绍整个过程。任务详情如下：
的
1）读取数据
读取数据时，首先要构造数据分片。构造数据分片就是根据通道索引和检查点记录的位置构造查询SQL。SQL模板如下：
select * from data_test
where id mod ${channel_num}=${channel_index}
and id > ${offset}
如果是第一次运行，或者上次任务失败时还没有触发checkpoint，那么offset不存在，具体查询sql可以根据offset和channel来判断：
当偏移量存在时
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0
<p>
and id > ${offset_0};</p>
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1
and id > ${offset_1};
当偏移量不存在时
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0;
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1;
数据分片构建完成后，各通道根据自己的数据分片读取数据。
2）写数据
在写数据之前，会先做几个操作：
一个。检查/data_test目录是否存在。如果该目录不存在，则创建该目录。如果目录存在，执行2个操作；
b. 判断是否覆盖写入数据，如果是，删除/data_test目录，再创建目录，如果不是，执行3次操作；
C。检查/data_test/.data目录是否存在。如果存在，先删除，再创建，保证没有其他任务异常故障留下的脏数据文件；
数据单条写入hdfs，不支持批量写入。数据会先写入/data_test/.data/目录，数据文件的命名格式为：
channelIndex.jobId.fileIndex
收录三部分：通道索引、jobId、文件索引。
3）当检查点被触发时
在 FlinkX 中，“state”表示标识字段 id 的值。我们假设触发checkpoint时两个channel的读写如图：
的
Checkpoint触发后，两个reader生成Snapshot记录读取状态，channel 0的状态为id=12，channel 1的状态为id=11。Snapshot生成后，在数据流中插入barrier，barrier跟随数据流向Writer。以 Writer_0 为例。Writer_0 接收Reader_0 和Reader_1 发送的数据。假设它先接收到 Reader_0 的屏障。此时Writer_0停止向HDFS写入数据，先将接收到的数据放入InputBuffer，等待Reader_1的barrier到来。然后把buffer里的数据全部写出来，然后生成Writer的快照。整个检查点结束后，记录的任务状态为：
读者_0：id=12
读者_1：id=11
Writer_0：id=无法确定
Writer_1：id=无法确定
任务状态会记录在配置的HDFS目录/flinkx/checkpoint/abc123中。因为每个Writer会收到两个Reader的数据，而且每个通道的数据读写速率可能不同，所以writer收到数据的顺序是不确定的，但这并不影响数据的准确性，因为读取数据构造查询sql只需要Reader记录的状态时，我们只需要保证数据真正写入HDFS即可。Writer在生成Snapshot之前，会进行一系列的操作，以确保将接收到的数据全部写入HDFS：
一个。关闭写入HDFS文件的数据流。这时候在/data_test/.data目录下会生成两个文件：
/data_test/.data/0.abc123.0
/data_test/.data/1.abc123.0
b. 将生成的两个数据文件移动到/data_test目录下；
C。更新文件名模板为：channelIndex.abc123.1；
快照生成后，任务继续读写数据。如果在生成快照的过程中出现异常，则任务会直接失败，从而不会生成本次快照，任务恢复时会从上次成功的快照开始恢复。
4）任务正常结束
当任务正常结束时，执行与生成快照时相同的操作，如关闭文件流、移动临时数据文件等。
5）任务异常终止
如果任务异常结束，则假设任务结束时最后一条检查点记录的状态为：
读者_0：id=12 读者_1：id=11
那么当任务恢复时，会将每条通道记录的状态赋值到offset，再次读取数据时构造的SQL为：
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0
and id > 12;
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1
and id > 11;
这样就可以从上次失败的位置继续读取数据了。
3.支持断点续传的插件
理论上，只要支持过滤数据的数据源和支持事务的数据源都可以支持断点续传的功能，目前 FlinkX 支持的插件如下：
的
4. 实时 采集
目前 FlinkX 支持实时 采集 插件，包括 KafKa 和 binlog 插件。binlog插件是专门为mysql数据库的实时采集设计的。如果要支持其他数据源，只需要将数据发送到Kafka，然后再使用FlinkX的Kafka插件消费数据，比如oracle，只需要使用oracle的ogg发送数据到Kafka即可。这里具体讲解一下mysql的实时采集插件binlog。
1. 二进制日志
binlog是Mysql server层维护的二进制日志，与innodb引擎中的redo/undo log完全不同；主要用于记录更新或可能更新mysql数据的SQL语句，使用存储在磁盘上的“事务”。
binlog的主要功能有：
1）Replication：MySQL Replication在Master端开启binlog，Master将自己的二进制日志传递给slave并回放，达到主从数据一致性的目的；
2）数据恢复：通过mysqlbinlog工具恢复数据；
3）增量备份。
2.MySQL主备复制
仅仅有记录数据变化的binlog日志是不够的。我们还需要使用MySQL的主备复制功能：主备复制是指一台服务器作为主数据库服务器，另一台或多台服务器作为从数据库服务器。数据自动复制到从服务器。
的
主备复制的过程：
1）MySQL master将数据变化写入二进制日志（binary log，这里的记录称为binary log events，可以通过show binlog events查看）；
2）MySQL slave将master的二进制日志events复制到它的中继日志（relay log）；
3）MySQL slave重放relay log中的事件，将数据变化反映到自己的数据中。
3.写到蜂巢
binlog插件可以监控多个表的数据变化。解析后的数据收录表名信息。读取的数据可以写入目标数据库中的表，也可以根据数据中收录的表名信息写入。不同的表，目前只有Hive插件支持该功能。Hive插件目前只有write插件，功能是基于HDFS write插件，也就是说从binlog读取和写入hive也支持故障恢复的功能。
的
写入Hive的过程：
1）从数据中解析出MySQL表名，然后根据表名映射规则转换成对应的Hive表名；
2）检查Hive表是否存在，不存在则创建Hive表；
3）查询Hive表的相关信息，构造HdfsOutputFormat；
4）调用HdfsOutputFormat向HDFS写入数据。
汇总:数据采集自动数据采集软件
Free Data采集软件是一款绿色软件，可以根据关键词自动采集自动伪原创发布内容，无需编写复杂的采集规则。简单配置后即可实现24小时不间断采集、伪原创和发布。是站长维护网站的首选软件。内置全网发布接口 cms ，也可以txt格式直接导出到本地。是一款非常实用方便的采集软件。由于永久免费，得到了广大站长朋友的支持。是SEO圈子里的良心软件，给很多站长朋友带来了实实在在的流量和经济效益。
特点介绍：
1、自动去噪，可自动过滤标题内容中的图片、网址、电话、QQ、邮箱等信息；
2、本数据采集软件与传统采集模式的区别在于采集可以根据用户设置的关键词执行。采集的优点是可以根据采集关键词的不同搜索结果，自动采集最新发布的文章实现不执行采集在指定的一个或多个采集站点上，降低采集站点被搜索引擎判断为采集站点而被搜索引擎惩罚的风险。
3、多种伪原创和优化方法，提高收录率和关键词排名标题插入、内容插入、自动内链、内容过滤、URL过滤、随机图片插入、定期发布，以及其他增强采集文章原创性能、提高搜索引擎收录、网站权重和关键词排名的方法。
一个搜索引擎，其核心价值是为用户提供他/她最需要的结果。搜索引擎对网民的需求有统计。对于网民需求很少或没有的内容，即使你是原创，搜索引擎也可能会忽略它，因为它不想将资源浪费在无意义的内容上。收录对于网友需求量大的内容应该有更多更快的内容，但是因为收录太多了，就算你是原创也可能很难挤进去排名。这么多用户选择使用采集！
1、使用数据采集软件需要注意网站结构规划吗？
1.网址设计。URL也可以收录关键词，比如你的网站是关于电脑的，你可以在你的URL中收录“PC”，因为在搜索引擎眼中它通常是“电脑”的同义词. URL不要太长，层级尽量不要超过4层，到此为止。
2.栏目设计。栏目通常与导航相关联，设计时要考虑网站的整体主题，用户可能感兴趣的内容，栏目名称最好是网站的几个主要关键词 ，这也方便使用导航的权重。
3. 关键词布局。理论上，每一个内容页都应该将核心关键词、文章放在同一栏目下，并尽可能围绕关键词栏目展开。一个简单粗暴的方式就是直接使用关键词栏目中的长尾词。
2.根据数据量设置动态、伪静态和静态采集
这个不能一概而论，建议使用pseudo-static或者static。这三者的区别在于是否生成静态文件，URL格式是否动态。生成静态文件本质上是为了加快访问速度，减少数据库查询，但会不断增加占用空间；伪静态只是通过URL重写来修改URL，但实际上每次还是需要经过程序计算，查询数据库，然后输出页面。对于加速访问完全无效。动态和伪静态的区别仅在于URL，有问号和参数。
根据 网站 程序，数据库操作的效率可能会有所不同。一般来说，如果内容页数小于10000，页面打开速度比较快，数据量更大，达到50000、100000甚至更多，所以通常会考虑静态化。
看完这篇文章，如果您觉得不错，不妨采集或发送给需要的朋友和同事！你的一举一动都会成为小编源源不断的动力！ 查看全部
Datastack 是云原生的——一站式数据平台 PaaS。我们在 github 和 gitee 上有一个有趣的开源项目：FlinkX。FlinkX 是基于 Flink 的统一数据同步工具。它可以是采集静态数据，也可以是采集实时变化的数据，是一个全局的、异构的、批流式的集成数据同步引擎。如果喜欢，请给我们一个star！星星！星星！
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目前已经基于FlinkX实现了数据栈-离线开发平台（BatchWorks）中的数据离线同步任务和数据栈-实时开发平台（StreamWorks）中的数据实时采集任务. 数据离线采集和实时采集的基本原理是一样的，主要区别在于源流是否有界，所以使用了Flink的Stream API来实现这两种数据的同步场景实现数据同步的批流统一。
一、功能介绍
1.断点续传
断点续传是指数据同步任务在运行过程中由于各种原因失败。不需要重新同步数据，只需要从上次失败的位置继续同步即可。类似于由于网络原因下载文件失败。无需重新下载文件，继续下载即可，可以大大节省时间和计算资源。断点续传是BatchWorks中数据同步任务的一个功能，需要结合任务的错误重试机制来完成。当任务运行失败时，它将在引擎中重试。重试时，会从上次失败时读取的位置继续读取数据，直到任务运行成功。
的
2.实时采集
实时采集是数据栈-实时开发平台（StreamWorks）中数据采集任务的一个功能。数据实时同步到目标数据源。除了实时数据变化之外，实时采集和离线数据同步的另一个区别是实时采集任务不会停止，任务会一直监控是否有数据源的变化。这与Flink任务一致，所以实时采集任务是数据栈流计算应用中的一种任务类型，配置过程与离线计算中的同步任务基本相同。
的
2. Flink中的Checkpoint机制
断点续传和实时采集都依赖于Flink的Checkpoint机制，我们先简单了解一下。
Checkpoint 是 Flink 容错机制的核心功能。它可以根据配置周期性的根据Stream中各个Operator的状态生成Snapshots，从而周期性的存储这些状态数据。当 Flink 程序意外崩溃时，可以重新运行。程序可以选择性地从这些Snapshots中恢复，从而纠正因故障导致的程序数据状态中断。
当Checkpoint被触发时，会在多个分布式Stream Source中插入一个Barrier标签，这些Barrier会随着Stream中的数据记录流向下游的Operator。当 Operator 收到 Barrier 时，它会暂停处理 Steam 中新收到的数据记录。因为一个Operator可能有多个input Streams，而每个Stream中都会有对应的Barrier，所以Operator会一直等到所有input Streams中的Barrier都到达。
当 Stream 中的所有 Barriers 都到达 Operator 时，所有的 Barriers 看起来都在同一时间点（说明它们已经对齐）。在等待所有Barrier到达的过程中，Operator的Buffer可能已经缓存了一些比Barrier更早到达Operator的数据记录（Outgoing Records），此时Operator会发出（Emit）这些数据记录(Outgoing Records)作为下游Operator的输入，最终发出（Emit）Barrier对应的Snapshot作为这个checkpoint的结果数据。
3.断点续传
一、先决条件
同步任务必须支持断点续传，对数据源有一些强制性要求：
1）数据源（这里特指关系型数据库）必须收录升序字段，如主键或日期类型字段。在同步过程中，会使用checkpoint机制记录该字段的值，任务恢复时会使用该字段构造查询条件。过滤已同步的数据。如果该字段的值不是升序排列，则任务恢复时筛选出的数据会出错，最终导致数据丢失或重复；
2）数据源必须支持数据过滤。如果不支持，任务无法从断点继续执行，会导致数据重复；
3）目标数据源必须支持事务，比如关系型数据库，文件类型的数据源也可以通过临时文件来支持。
2.任务操作的详细流程
我们用一个具体的任务来详细介绍整个过程。任务详情如下：
的
1）读取数据
读取数据时，首先要构造数据分片。构造数据分片就是根据通道索引和检查点记录的位置构造查询SQL。SQL模板如下：
select * from data_test
where id mod ${channel_num}=${channel_index}
and id > ${offset}
如果是第一次运行，或者上次任务失败时还没有触发checkpoint，那么offset不存在，具体查询sql可以根据offset和channel来判断：
当偏移量存在时
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0
<p>
and id > ${offset_0};</p>
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1
and id > ${offset_1};
当偏移量不存在时
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0;
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1;
数据分片构建完成后，各通道根据自己的数据分片读取数据。
2）写数据
在写数据之前，会先做几个操作：
一个。检查/data_test目录是否存在。如果该目录不存在，则创建该目录。如果目录存在，执行2个操作；
b. 判断是否覆盖写入数据，如果是，删除/data_test目录，再创建目录，如果不是，执行3次操作；
C。检查/data_test/.data目录是否存在。如果存在，先删除，再创建，保证没有其他任务异常故障留下的脏数据文件；
数据单条写入hdfs，不支持批量写入。数据会先写入/data_test/.data/目录，数据文件的命名格式为：
channelIndex.jobId.fileIndex
收录三部分：通道索引、jobId、文件索引。
3）当检查点被触发时
在 FlinkX 中，“state”表示标识字段 id 的值。我们假设触发checkpoint时两个channel的读写如图：
的
Checkpoint触发后，两个reader生成Snapshot记录读取状态，channel 0的状态为id=12，channel 1的状态为id=11。Snapshot生成后，在数据流中插入barrier，barrier跟随数据流向Writer。以 Writer_0 为例。Writer_0 接收Reader_0 和Reader_1 发送的数据。假设它先接收到 Reader_0 的屏障。此时Writer_0停止向HDFS写入数据，先将接收到的数据放入InputBuffer，等待Reader_1的barrier到来。然后把buffer里的数据全部写出来，然后生成Writer的快照。整个检查点结束后，记录的任务状态为：
读者_0：id=12
读者_1：id=11
Writer_0：id=无法确定
Writer_1：id=无法确定
任务状态会记录在配置的HDFS目录/flinkx/checkpoint/abc123中。因为每个Writer会收到两个Reader的数据，而且每个通道的数据读写速率可能不同，所以writer收到数据的顺序是不确定的，但这并不影响数据的准确性，因为读取数据构造查询sql只需要Reader记录的状态时，我们只需要保证数据真正写入HDFS即可。Writer在生成Snapshot之前，会进行一系列的操作，以确保将接收到的数据全部写入HDFS：
一个。关闭写入HDFS文件的数据流。这时候在/data_test/.data目录下会生成两个文件：
/data_test/.data/0.abc123.0
/data_test/.data/1.abc123.0
b. 将生成的两个数据文件移动到/data_test目录下；
C。更新文件名模板为：channelIndex.abc123.1；
快照生成后，任务继续读写数据。如果在生成快照的过程中出现异常，则任务会直接失败，从而不会生成本次快照，任务恢复时会从上次成功的快照开始恢复。
4）任务正常结束
当任务正常结束时，执行与生成快照时相同的操作，如关闭文件流、移动临时数据文件等。
5）任务异常终止
如果任务异常结束，则假设任务结束时最后一条检查点记录的状态为：
读者_0：id=12 读者_1：id=11
那么当任务恢复时，会将每条通道记录的状态赋值到offset，再次读取数据时构造的SQL为：
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0
and id > 12;
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1
and id > 11;
这样就可以从上次失败的位置继续读取数据了。
3.支持断点续传的插件
理论上，只要支持过滤数据的数据源和支持事务的数据源都可以支持断点续传的功能，目前 FlinkX 支持的插件如下：
的
4. 实时 采集
目前 FlinkX 支持实时 采集 插件，包括 KafKa 和 binlog 插件。binlog插件是专门为mysql数据库的实时采集设计的。如果要支持其他数据源，只需要将数据发送到Kafka，然后再使用FlinkX的Kafka插件消费数据，比如oracle，只需要使用oracle的ogg发送数据到Kafka即可。这里具体讲解一下mysql的实时采集插件binlog。
1. 二进制日志
binlog是Mysql server层维护的二进制日志，与innodb引擎中的redo/undo log完全不同；主要用于记录更新或可能更新mysql数据的SQL语句，使用存储在磁盘上的“事务”。
binlog的主要功能有：
1）Replication：MySQL Replication在Master端开启binlog，Master将自己的二进制日志传递给slave并回放，达到主从数据一致性的目的；
2）数据恢复：通过mysqlbinlog工具恢复数据；
3）增量备份。
2.MySQL主备复制
仅仅有记录数据变化的binlog日志是不够的。我们还需要使用MySQL的主备复制功能：主备复制是指一台服务器作为主数据库服务器，另一台或多台服务器作为从数据库服务器。数据自动复制到从服务器。
的
主备复制的过程：
1）MySQL master将数据变化写入二进制日志（binary log，这里的记录称为binary log events，可以通过show binlog events查看）；
2）MySQL slave将master的二进制日志events复制到它的中继日志（relay log）；
3）MySQL slave重放relay log中的事件，将数据变化反映到自己的数据中。
3.写到蜂巢
binlog插件可以监控多个表的数据变化。解析后的数据收录表名信息。读取的数据可以写入目标数据库中的表，也可以根据数据中收录的表名信息写入。不同的表，目前只有Hive插件支持该功能。Hive插件目前只有write插件，功能是基于HDFS write插件，也就是说从binlog读取和写入hive也支持故障恢复的功能。
的
写入Hive的过程：
1）从数据中解析出MySQL表名，然后根据表名映射规则转换成对应的Hive表名；
2）检查Hive表是否存在，不存在则创建Hive表；
3）查询Hive表的相关信息，构造HdfsOutputFormat；
4）调用HdfsOutputFormat向HDFS写入数据。
汇总:数据采集自动数据采集软件
Free Data采集软件是一款绿色软件，可以根据关键词自动采集自动伪原创发布内容，无需编写复杂的采集规则。简单配置后即可实现24小时不间断采集、伪原创和发布。是站长维护网站的首选软件。内置全网发布接口 cms ，也可以txt格式直接导出到本地。是一款非常实用方便的采集软件。由于永久免费，得到了广大站长朋友的支持。是SEO圈子里的良心软件，给很多站长朋友带来了实实在在的流量和经济效益。
特点介绍：
1、自动去噪，可自动过滤标题内容中的图片、网址、电话、QQ、邮箱等信息；
2、本数据采集软件与传统采集模式的区别在于采集可以根据用户设置的关键词执行。采集的优点是可以根据采集关键词的不同搜索结果，自动采集最新发布的文章实现不执行采集在指定的一个或多个采集站点上，降低采集站点被搜索引擎判断为采集站点而被搜索引擎惩罚的风险。
3、多种伪原创和优化方法，提高收录率和关键词排名标题插入、内容插入、自动内链、内容过滤、URL过滤、随机图片插入、定期发布，以及其他增强采集文章原创性能、提高搜索引擎收录、网站权重和关键词排名的方法。
一个搜索引擎，其核心价值是为用户提供他/她最需要的结果。搜索引擎对网民的需求有统计。对于网民需求很少或没有的内容，即使你是原创，搜索引擎也可能会忽略它，因为它不想将资源浪费在无意义的内容上。收录对于网友需求量大的内容应该有更多更快的内容，但是因为收录太多了，就算你是原创也可能很难挤进去排名。这么多用户选择使用采集！
1、使用数据采集软件需要注意网站结构规划吗？
1.网址设计。URL也可以收录关键词，比如你的网站是关于电脑的，你可以在你的URL中收录“PC”，因为在搜索引擎眼中它通常是“电脑”的同义词. URL不要太长，层级尽量不要超过4层，到此为止。
2.栏目设计。栏目通常与导航相关联，设计时要考虑网站的整体主题，用户可能感兴趣的内容，栏目名称最好是网站的几个主要关键词 ，这也方便使用导航的权重。
3. 关键词布局。理论上，每一个内容页都应该将核心关键词、文章放在同一栏目下，并尽可能围绕关键词栏目展开。一个简单粗暴的方式就是直接使用关键词栏目中的长尾词。
2.根据数据量设置动态、伪静态和静态采集
这个不能一概而论，建议使用pseudo-static或者static。这三者的区别在于是否生成静态文件，URL格式是否动态。生成静态文件本质上是为了加快访问速度，减少数据库查询，但会不断增加占用空间；伪静态只是通过URL重写来修改URL，但实际上每次还是需要经过程序计算，查询数据库，然后输出页面。对于加速访问完全无效。动态和伪静态的区别仅在于URL，有问号和参数。
根据 网站 程序，数据库操作的效率可能会有所不同。一般来说，如果内容页数小于10000，页面打开速度比较快，数据量更大，达到50000、100000甚至更多，所以通常会考虑静态化。
看完这篇文章，如果您觉得不错，不妨采集或发送给需要的朋友和同事！你的一举一动都会成为小编源源不断的动力！ 查看全部
汇总:数栈技术分享：详解FlinkX中的断点续传和实时采集
Datastack 是云原生的——一站式数据平台 PaaS。我们在 github 和 gitee 上有一个有趣的开源项目：FlinkX。FlinkX 是基于 Flink 的统一数据同步工具。它可以是采集静态数据，也可以是采集实时变化的数据，是一个全局的、异构的、批流式的集成数据同步引擎。如果喜欢，请给我们一个star！星星！星星！
github开源项目：
gitee开源项目：
袋鼠云独创的一站式数据中心PaaS-Data Stack，涵盖数据中心建设过程中所需的各种工具（包括数据开发平台、数据资产平台、数据科学平台、数据服务引擎等），完整覆盖离线计算和实时计算应用帮助企业大大缩短数据价值的提取过程，提高数据价值的提取能力。
目前已经基于FlinkX实现了数据栈-离线开发平台（BatchWorks）中的数据离线同步任务和数据栈-实时开发平台（StreamWorks）中的数据实时采集任务. 数据离线采集和实时采集的基本原理是一样的，主要区别在于源流是否有界，所以使用了Flink的Stream API来实现这两种数据的同步场景实现数据同步的批流统一。
一、功能介绍
1.断点续传
断点续传是指数据同步任务在运行过程中由于各种原因失败。不需要重新同步数据，只需要从上次失败的位置继续同步即可。类似于由于网络原因下载文件失败。无需重新下载文件，继续下载即可，可以大大节省时间和计算资源。断点续传是BatchWorks中数据同步任务的一个功能，需要结合任务的错误重试机制来完成。当任务运行失败时，它将在引擎中重试。重试时，会从上次失败时读取的位置继续读取数据，直到任务运行成功。
的
2.实时采集
实时采集是数据栈-实时开发平台（StreamWorks）中数据采集任务的一个功能。数据实时同步到目标数据源。除了实时数据变化之外，实时采集和离线数据同步的另一个区别是实时采集任务不会停止，任务会一直监控是否有数据源的变化。这与Flink任务一致，所以实时采集任务是数据栈流计算应用中的一种任务类型，配置过程与离线计算中的同步任务基本相同。
的
2. Flink中的Checkpoint机制
断点续传和实时采集都依赖于Flink的Checkpoint机制，我们先简单了解一下。
Checkpoint 是 Flink 容错机制的核心功能。它可以根据配置周期性的根据Stream中各个Operator的状态生成Snapshots，从而周期性的存储这些状态数据。当 Flink 程序意外崩溃时，可以重新运行。程序可以选择性地从这些Snapshots中恢复，从而纠正因故障导致的程序数据状态中断。
当Checkpoint被触发时，会在多个分布式Stream Source中插入一个Barrier标签，这些Barrier会随着Stream中的数据记录流向下游的Operator。当 Operator 收到 Barrier 时，它会暂停处理 Steam 中新收到的数据记录。因为一个Operator可能有多个input Streams，而每个Stream中都会有对应的Barrier，所以Operator会一直等到所有input Streams中的Barrier都到达。
当 Stream 中的所有 Barriers 都到达 Operator 时，所有的 Barriers 看起来都在同一时间点（说明它们已经对齐）。在等待所有Barrier到达的过程中，Operator的Buffer可能已经缓存了一些比Barrier更早到达Operator的数据记录（Outgoing Records），此时Operator会发出（Emit）这些数据记录(Outgoing Records)作为下游Operator的输入，最终发出（Emit）Barrier对应的Snapshot作为这个checkpoint的结果数据。
3.断点续传
一、先决条件
同步任务必须支持断点续传，对数据源有一些强制性要求：
1）数据源（这里特指关系型数据库）必须收录升序字段，如主键或日期类型字段。在同步过程中，会使用checkpoint机制记录该字段的值，任务恢复时会使用该字段构造查询条件。过滤已同步的数据。如果该字段的值不是升序排列，则任务恢复时筛选出的数据会出错，最终导致数据丢失或重复；
2）数据源必须支持数据过滤。如果不支持，任务无法从断点继续执行，会导致数据重复；
3）目标数据源必须支持事务，比如关系型数据库，文件类型的数据源也可以通过临时文件来支持。
2.任务操作的详细流程
我们用一个具体的任务来详细介绍整个过程。任务详情如下：
的
1）读取数据
读取数据时，首先要构造数据分片。构造数据分片就是根据通道索引和检查点记录的位置构造查询SQL。SQL模板如下：
select * from data_test
where id mod ${channel_num}=${channel_index}
and id > ${offset}
如果是第一次运行，或者上次任务失败时还没有触发checkpoint，那么offset不存在，具体查询sql可以根据offset和channel来判断：
当偏移量存在时
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0
<p>
and id > ${offset_0};</p>
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1
and id > ${offset_1};
当偏移量不存在时
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0;
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1;
数据分片构建完成后，各通道根据自己的数据分片读取数据。
2）写数据
在写数据之前，会先做几个操作：
一个。检查/data_test目录是否存在。如果该目录不存在，则创建该目录。如果目录存在，执行2个操作；
b. 判断是否覆盖写入数据，如果是，删除/data_test目录，再创建目录，如果不是，执行3次操作；
C。检查/data_test/.data目录是否存在。如果存在，先删除，再创建，保证没有其他任务异常故障留下的脏数据文件；
数据单条写入hdfs，不支持批量写入。数据会先写入/data_test/.data/目录，数据文件的命名格式为：
channelIndex.jobId.fileIndex
收录三部分：通道索引、jobId、文件索引。
3）当检查点被触发时
在 FlinkX 中，“state”表示标识字段 id 的值。我们假设触发checkpoint时两个channel的读写如图：
的
Checkpoint触发后，两个reader生成Snapshot记录读取状态，channel 0的状态为id=12，channel 1的状态为id=11。Snapshot生成后，在数据流中插入barrier，barrier跟随数据流向Writer。以 Writer_0 为例。Writer_0 接收Reader_0 和Reader_1 发送的数据。假设它先接收到 Reader_0 的屏障。此时Writer_0停止向HDFS写入数据，先将接收到的数据放入InputBuffer，等待Reader_1的barrier到来。然后把buffer里的数据全部写出来，然后生成Writer的快照。整个检查点结束后，记录的任务状态为：
读者_0：id=12
读者_1：id=11
Writer_0：id=无法确定
Writer_1：id=无法确定
任务状态会记录在配置的HDFS目录/flinkx/checkpoint/abc123中。因为每个Writer会收到两个Reader的数据，而且每个通道的数据读写速率可能不同，所以writer收到数据的顺序是不确定的，但这并不影响数据的准确性，因为读取数据构造查询sql只需要Reader记录的状态时，我们只需要保证数据真正写入HDFS即可。Writer在生成Snapshot之前，会进行一系列的操作，以确保将接收到的数据全部写入HDFS：
一个。关闭写入HDFS文件的数据流。这时候在/data_test/.data目录下会生成两个文件：
/data_test/.data/0.abc123.0
/data_test/.data/1.abc123.0
b. 将生成的两个数据文件移动到/data_test目录下；
C。更新文件名模板为：channelIndex.abc123.1；
快照生成后，任务继续读写数据。如果在生成快照的过程中出现异常，则任务会直接失败，从而不会生成本次快照，任务恢复时会从上次成功的快照开始恢复。
4）任务正常结束
当任务正常结束时，执行与生成快照时相同的操作，如关闭文件流、移动临时数据文件等。
5）任务异常终止
如果任务异常结束，则假设任务结束时最后一条检查点记录的状态为：
读者_0：id=12 读者_1：id=11
那么当任务恢复时，会将每条通道记录的状态赋值到offset，再次读取数据时构造的SQL为：
第一频道：
select * from data_test
where id mod 2=0
and id > 12;
第二频道：
select * from data_test
where id mod 2=1
and id > 11;
这样就可以从上次失败的位置继续读取数据了。
3.支持断点续传的插件
理论上，只要支持过滤数据的数据源和支持事务的数据源都可以支持断点续传的功能，目前 FlinkX 支持的插件如下：
的
4. 实时 采集
目前 FlinkX 支持实时 采集 插件，包括 KafKa 和 binlog 插件。binlog插件是专门为mysql数据库的实时采集设计的。如果要支持其他数据源，只需要将数据发送到Kafka，然后再使用FlinkX的Kafka插件消费数据，比如oracle，只需要使用oracle的ogg发送数据到Kafka即可。这里具体讲解一下mysql的实时采集插件binlog。
1. 二进制日志
binlog是Mysql server层维护的二进制日志，与innodb引擎中的redo/undo log完全不同；主要用于记录更新或可能更新mysql数据的SQL语句，使用存储在磁盘上的“事务”。
binlog的主要功能有：
1）Replication：MySQL Replication在Master端开启binlog，Master将自己的二进制日志传递给slave并回放，达到主从数据一致性的目的；
2）数据恢复：通过mysqlbinlog工具恢复数据；
3）增量备份。
2.MySQL主备复制
仅仅有记录数据变化的binlog日志是不够的。我们还需要使用MySQL的主备复制功能：主备复制是指一台服务器作为主数据库服务器，另一台或多台服务器作为从数据库服务器。数据自动复制到从服务器。
的
主备复制的过程：
1）MySQL master将数据变化写入二进制日志（binary log，这里的记录称为binary log events，可以通过show binlog events查看）；
2）MySQL slave将master的二进制日志events复制到它的中继日志（relay log）；
3）MySQL slave重放relay log中的事件，将数据变化反映到自己的数据中。
3.写到蜂巢
binlog插件可以监控多个表的数据变化。解析后的数据收录表名信息。读取的数据可以写入目标数据库中的表，也可以根据数据中收录的表名信息写入。不同的表，目前只有Hive插件支持该功能。Hive插件目前只有write插件，功能是基于HDFS write插件，也就是说从binlog读取和写入hive也支持故障恢复的功能。
的
写入Hive的过程：
1）从数据中解析出MySQL表名，然后根据表名映射规则转换成对应的Hive表名；
2）检查Hive表是否存在，不存在则创建Hive表；
3）查询Hive表的相关信息，构造HdfsOutputFormat；
4）调用HdfsOutputFormat向HDFS写入数据。
汇总:数据采集自动数据采集软件
Free Data采集软件是一款绿色软件，可以根据关键词自动采集自动伪原创发布内容，无需编写复杂的采集规则。简单配置后即可实现24小时不间断采集、伪原创和发布。是站长维护网站的首选软件。内置全网发布接口 cms ，也可以txt格式直接导出到本地。是一款非常实用方便的采集软件。由于永久免费，得到了广大站长朋友的支持。是SEO圈子里的良心软件，给很多站长朋友带来了实实在在的流量和经济效益。
特点介绍：
1、自动去噪，可自动过滤标题内容中的图片、网址、电话、QQ、邮箱等信息；
2、本数据采集软件与传统采集模式的区别在于采集可以根据用户设置的关键词执行。采集的优点是可以根据采集关键词的不同搜索结果，自动采集最新发布的文章实现不执行采集在指定的一个或多个采集站点上，降低采集站点被搜索引擎判断为采集站点而被搜索引擎惩罚的风险。
3、多种伪原创和优化方法，提高收录率和关键词排名标题插入、内容插入、自动内链、内容过滤、URL过滤、随机图片插入、定期发布，以及其他增强采集文章原创性能、提高搜索引擎收录、网站权重和关键词排名的方法。
一个搜索引擎，其核心价值是为用户提供他/她最需要的结果。搜索引擎对网民的需求有统计。对于网民需求很少或没有的内容，即使你是原创，搜索引擎也可能会忽略它，因为它不想将资源浪费在无意义的内容上。收录对于网友需求量大的内容应该有更多更快的内容，但是因为收录太多了，就算你是原创也可能很难挤进去排名。这么多用户选择使用采集！
1、使用数据采集软件需要注意网站结构规划吗？
1.网址设计。URL也可以收录关键词，比如你的网站是关于电脑的，你可以在你的URL中收录“PC”，因为在搜索引擎眼中它通常是“电脑”的同义词. URL不要太长，层级尽量不要超过4层，到此为止。
2.栏目设计。栏目通常与导航相关联，设计时要考虑网站的整体主题，用户可能感兴趣的内容，栏目名称最好是网站的几个主要关键词 ，这也方便使用导航的权重。
3. 关键词布局。理论上，每一个内容页都应该将核心关键词、文章放在同一栏目下，并尽可能围绕关键词栏目展开。一个简单粗暴的方式就是直接使用关键词栏目中的长尾词。
2.根据数据量设置动态、伪静态和静态采集
这个不能一概而论，建议使用pseudo-static或者static。这三者的区别在于是否生成静态文件，URL格式是否动态。生成静态文件本质上是为了加快访问速度，减少数据库查询，但会不断增加占用空间；伪静态只是通过URL重写来修改URL，但实际上每次还是需要经过程序计算，查询数据库，然后输出页面。对于加速访问完全无效。动态和伪静态的区别仅在于URL，有问号和参数。
根据 网站 程序，数据库操作的效率可能会有所不同。一般来说，如果内容页数小于10000，页面打开速度比较快，数据量更大，达到50000、100000甚至更多，所以通常会考虑静态化。
看完这篇文章，如果您觉得不错，不妨采集或发送给需要的朋友和同事！你的一举一动都会成为小编源源不断的动力！
直观:大数据常用采集工具
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-11-17 06:47
直观:大数据常用采集工具
1.水槽
Flume作为Hadoop的一个组件，是Cloudera专门开发的分布式日志采集系统。特别是近年来，随着Flume的不断完善，用户在开发过程中的便利性得到了极大的提升，Flume现已成为Apache顶级项目之一。
Flume提供了从Console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、Text（文件）、Tail（UNIX Tail）、Syslog和Exec（命令执行）等数据源采集数据的能力。
Flume 采用多 Master 的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper来保存配置数据。ZooKeeper 本身保证配置数据的一致性和高可用性。另外，ZooKeeper可以在配置数据发生变化时通知Flume Master节点。Gossip 协议用于在 Flume Master 节点之间同步数据。
Flume对于特殊场景也有很好的自定义扩展能力，所以Flume适用于大部分日常数据采集场景。由于 Flume 是使用 JRuby 构建的，因此它依赖于 Java 运行环境。Flume被设计为分布式管道架构，可以看作是数据源和目的地之间的Agent网络，支持数据路由。
Flume支持设置Sink的Failover和负载均衡，这样可以保证当一个Agent出现故障时整个系统仍然可以正常采集数据。Flume中传输的内容被定义为事件（Event），事件由Headers（包括元数据，即Meta Data）和Payload组成。
Flume 提供了SDK 来支持用户自定义开发。Flume 客户端负责将事件发送到事件源的 Flume Agent。客户端通常与生成数据源的应用程序处于相同的进程空间中。常见的 Flume 客户端是 Avro、Log4J、Syslog 和 HTTP Post。
2.流利
Fluentd是另一种开源的数据采集架构，如图1所示。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件统一日志数据。通过丰富的插件，可以采集各种系统或应用的日志，然后根据用户定义对日志进行分类。通过Fluentd，可以非常容易的实现跟踪日志文件并过滤并转储到MongoDB等操作。Fluentd 可以将人们从繁琐的日志处理中完全解放出来。
图 1 Fluentd 架构
Fluentd 具有安装方便、占用空间小、半结构化数据记录、灵活的插件机制、可靠的缓冲和日志转发等多种特点。Treasure Data 为本产品提供支持和维护。此外，采用JSON统一的数据/日志格式是它的另一个特点。与Flume相比，Fluentd的配置相对简单。
Fluentd的扩展性非常好，客户可以自行定制（Ruby）Input/Buffer/Output。Fluentd 存在跨平台问题，不支持 Windows 平台。
Fluentd 的 Input/Buffer/Output 与 Flume 的 Source/Channel/Sink 非常相似。Fluentd 架构如图 2 所示。
图 2 Fluentd 架构
3.日志存储
Logstash是著名的开源数据栈ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的L。因为Logstash是用JRuby开发的，所以在运行时依赖于JVM。Logstash的部署架构如图3所示，当然这只是一种部署方式。
图 3 Logstash部署架构
典型的 Logstash 配置如下，包括 Input 和 Filter Output 设置。
input {
file {
type =>"Apache-access"
path =>"/var/log/Apache2/other\_vhosts\_access.log"
}
file {
type =>"pache-error"
path =>"/var/log/Apache2/error.log"
}
<p>
}
filter {
grok {
match => {"message"=>"%(COMBINEDApacheLOG)"}
}
date {
match => {"timestamp"=>"dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"}
}
}
output {
stdout {}
Redis {
host=>"192.168.1.289"
data\_type => "list"
key => "Logstash"
}
}
</p>
几乎在大多数情况下，ELK 都是作为堆栈同时使用的。如果你的数据系统使用 ElasticSearch，Logstash 是首选。
4.楚夸
Chukwa是Apache下的另一个开源数据采集平台，名气远不如其他几家。Chukwa 基于 Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce（用 Java 实现）构建，提供可扩展性和可靠性。它提供了很多模块来支持Hadoop集群日志分析。Chukwa还提供数据展示、分析和监控。该项目目前处于非活动状态。
Chukwa 满足以下需求：
(1)灵活、动态、可控的数据源。
(2) 高性能、高扩展性的存储系统。
(3) 用于分析采集到的大规模数据的适当架构。
Chukwa 架构如图 4 所示。
图 4 Chukwa 架构
5.抄写员
Scribe 是 Facebook 开发的数据（日志）采集系统。其官网多年未维护。Scribe 为日志的“分布式采集和统一处理”提供了一个可扩展和高容错的解决方案。当中央存储系统的网络或机器出现故障时，Scribe会将日志转储到本地或其他位置；当中央存储系统恢复时，Scribe 会将转储的日志重新传输到中央存储系统。Scribe 通常与 Hadoop 结合使用，将日志推送（push）到 HDFS，Hadoop 通过 MapReduce 作业进行周期性处理。
Scribe 架构如图 5 所示。
图 5 Scribe 架构
Scribe架构比较简单，主要包括三个部分，分别是Scribe代理、Scribe和存储系统。
6.斯普伦克
在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供了完备的数据采集、数据存储、数据分析处理、数据展示等能力。Splunk 是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色。Splunk 架构如图 6 所示。
图片
图 6 Splunk 架构
搜索：负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息提取功能。
Indexer：负责数据的存储和索引。
Forwarder：负责数据的采集、清洗、变形，并发送给Indexer。
Splunk 内置了对 Syslog、TCP/UDP 和 Spooling 的支持。同时，用户可以通过开发Input和Modular Input获取具体的数据。Splunk提供的软件仓库中有很多成熟的数据采集应用，例如AWS、数据库（DBConnect）等，可以方便的从云端或数据库中获取数据，进入Splunk的数据平台进行分析。
Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，即高可用和高扩展，但是Splunk还没有Cluster for Forwarder的功能。也就是说，如果一台Forwarder机器出现故障，数据采集也会中断，正在运行的数据采集任务不能因为failover切换到其他Forwarder上。
7. 碎片化
Python 的爬虫架构称为 Scrapy。Scrapy 是一种快速、高级的屏幕抓取和网页抓取框架，由 Python 语言开发，用于爬取网站并从页面中提取结构化数据。Scrapy 用途广泛，可用于数据挖掘、监控和自动化测试。
Scrapy 的魅力在于它是一种任何人都可以根据自己的需要轻松修改的架构。它还为各种类型的爬虫提供了基类，如BaseSpider、Sitemap爬虫等，最新版本提供了对Web 2.0爬虫的支持。
Scrapy的运行原理如图7所示。
图片
图7 Scrapy运行原理
Scrapy的整个数据处理过程都是由Scrapy引擎控制的。Scrapy运行过程如下：
(1) 当Scrapy引擎打开一个域名时，爬虫对域名进行处理，让爬虫获取第一个爬取到的URL。
(2) Scrapy引擎首先从爬虫中获取第一个要爬取的URL，然后在调度器中将其作为请求进行调度。
(3) Scrapy引擎从调度器中获取下一个要爬取的页面。
(4)调度返回下一个抓取到的URL给引擎，引擎通过下载中间件发送给下载器。
(5) 网页被下载器下载后，通过下载器中间件将响应内容发送给Scrapy引擎。
(6) Scrapy引擎接收到下载器的响应，通过爬虫中间件发送给爬虫进行处理。
(7) 爬虫处理响应并返回爬取的item，然后向Scrapy引擎发送新的请求。
(8) Scrapy引擎将抓取的item放入project pipeline，并向scheduler发送请求。
(9) 系统重复步骤(2)之后的操作，直到调度器中没有请求，然后断开Scrapy引擎与域的连接。
直观:数据抓取工具有哪些-点点鼠标就能抓取数据的工具
随着社会的进步，科学技术的发展。无论是企业还是个人，都清楚地知道数据的重要性。不仅可以让我们掌握一手资源，还可以让我们通过数据更好地了解竞争对手。同时，告别手动复制粘贴的痛苦。
业务人员
通过抓取动态网页数据分析客户行为，开发新业务，分析竞争对手，超越竞争对手。
网站人
实现自动采集、定期发布、自动SEO优化，让您的网站瞬间拥有强大的内容支撑，快速提升流量和知名度。
个人的
代替手动复制和粘贴，提高效率并节省更多时间。解决学术研究或生活、工作等数据信息需求，彻底解决无料问题
什么是数据抓取工具？今天我们就一起来盘点一下，免费的数据爬取工具有哪些？
1. 指定 网站采集
您只需轻点鼠标，即可轻松抓取所需数据，无论是导出还是自动发布软件都能支持！详情请看图片！
2. 关键词文章采集
只需键入 关键词、采集文章。关键词采集的文章与我的网站主题和写作主题100%相关，以后找不到文章麻烦了。
3. 监控采集
正所谓“无监控，不运营”，实时获取采集监控数据，准确监控网络数据信息，及时处理不良或危险信息
4. 批处理多任务 采集
可以同时创建多个采集任务，多个任务可以采集执行。
5.自定义发布或导出
无需花费大量时间学习软件操作，一分钟即可上手。提供全自动系统化，无需人工干预，设置任务，自动执行发布。
六、SEO优化技巧
当你把大型网站的各种SEO套路（各种内容、目录、关键词、内链系统、自动生成页面...）应用到小型企业网站上，你会发现资源匮乏并没有得到解决。问题，这些大站的套路对你没有用。
那么从解决资源稀缺、网站缺乏框架开始？然后从网站 框架入手，将小型企业站点变成中型网站。大多数小型企业网站可能只有十几、二十个页面，所以从调整结构开始，变成几百、几千甚至几万个页面。
小型企业网站的典型结构：首页、产品列表、产品详情页、信息列表、信息详情页（关于联系我们、关于我们等我们就不写了）。
整个网站都贯穿着tag标签。tag标签可以分为两组。产品用产品标签标记，信息用两个标签标记：产品和关键词标签。通过tag标签，产品和信息链接在一起。根据关键词调用多组页面竞争排名。
通过大量的关键词挖掘，分析排序词的匹配模式，比如：xx价格，xx厂商，xx品牌等，然后根据标签组合调用生成的页面（生成的页面必须有相关性，不要白用 相关内容在一个页面上显示，会成为百度攻击的目标），生成成百上千，设置几万页问题不大，主要看行业中 关键词 的数量。
基本结构搭建完成后，解决内容不足的问题，通过大量编辑或者采集内容进行填充（采集的内容一定要重新处理，否则就是百度攻击的目标）。
完成了基本的结构和内容，把网站变成了一个中型的网站，现在可以使用大网站的内链系统和自动生成的页面了。 查看全部
1.水槽
Flume作为Hadoop的一个组件，是Cloudera专门开发的分布式日志采集系统。特别是近年来，随着Flume的不断完善，用户在开发过程中的便利性得到了极大的提升，Flume现已成为Apache顶级项目之一。
Flume提供了从Console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、Text（文件）、Tail（UNIX Tail）、Syslog和Exec（命令执行）等数据源采集数据的能力。
Flume 采用多 Master 的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper来保存配置数据。ZooKeeper 本身保证配置数据的一致性和高可用性。另外，ZooKeeper可以在配置数据发生变化时通知Flume Master节点。Gossip 协议用于在 Flume Master 节点之间同步数据。
Flume对于特殊场景也有很好的自定义扩展能力，所以Flume适用于大部分日常数据采集场景。由于 Flume 是使用 JRuby 构建的，因此它依赖于 Java 运行环境。Flume被设计为分布式管道架构，可以看作是数据源和目的地之间的Agent网络，支持数据路由。
Flume支持设置Sink的Failover和负载均衡，这样可以保证当一个Agent出现故障时整个系统仍然可以正常采集数据。Flume中传输的内容被定义为事件（Event），事件由Headers（包括元数据，即Meta Data）和Payload组成。
Flume 提供了SDK 来支持用户自定义开发。Flume 客户端负责将事件发送到事件源的 Flume Agent。客户端通常与生成数据源的应用程序处于相同的进程空间中。常见的 Flume 客户端是 Avro、Log4J、Syslog 和 HTTP Post。
2.流利
Fluentd是另一种开源的数据采集架构，如图1所示。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件统一日志数据。通过丰富的插件，可以采集各种系统或应用的日志，然后根据用户定义对日志进行分类。通过Fluentd，可以非常容易的实现跟踪日志文件并过滤并转储到MongoDB等操作。Fluentd 可以将人们从繁琐的日志处理中完全解放出来。
图 1 Fluentd 架构
Fluentd 具有安装方便、占用空间小、半结构化数据记录、灵活的插件机制、可靠的缓冲和日志转发等多种特点。Treasure Data 为本产品提供支持和维护。此外，采用JSON统一的数据/日志格式是它的另一个特点。与Flume相比，Fluentd的配置相对简单。
Fluentd的扩展性非常好，客户可以自行定制（Ruby）Input/Buffer/Output。Fluentd 存在跨平台问题，不支持 Windows 平台。
Fluentd 的 Input/Buffer/Output 与 Flume 的 Source/Channel/Sink 非常相似。Fluentd 架构如图 2 所示。
图 2 Fluentd 架构
3.日志存储
Logstash是著名的开源数据栈ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的L。因为Logstash是用JRuby开发的，所以在运行时依赖于JVM。Logstash的部署架构如图3所示，当然这只是一种部署方式。
图 3 Logstash部署架构
典型的 Logstash 配置如下，包括 Input 和 Filter Output 设置。
input {
file {
type =>"Apache-access"
path =>"/var/log/Apache2/other\_vhosts\_access.log"
}
file {
type =>"pache-error"
path =>"/var/log/Apache2/error.log"
}
<p>
}
filter {
grok {
match => {"message"=>"%(COMBINEDApacheLOG)"}
}
date {
match => {"timestamp"=>"dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"}
}
}
output {
stdout {}
Redis {
host=>"192.168.1.289"
data\_type => "list"
key => "Logstash"
}
}
</p>
几乎在大多数情况下，ELK 都是作为堆栈同时使用的。如果你的数据系统使用 ElasticSearch，Logstash 是首选。
4.楚夸
Chukwa是Apache下的另一个开源数据采集平台，名气远不如其他几家。Chukwa 基于 Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce（用 Java 实现）构建，提供可扩展性和可靠性。它提供了很多模块来支持Hadoop集群日志分析。Chukwa还提供数据展示、分析和监控。该项目目前处于非活动状态。
Chukwa 满足以下需求：
(1)灵活、动态、可控的数据源。
(2) 高性能、高扩展性的存储系统。
(3) 用于分析采集到的大规模数据的适当架构。
Chukwa 架构如图 4 所示。
图 4 Chukwa 架构
5.抄写员
Scribe 是 Facebook 开发的数据（日志）采集系统。其官网多年未维护。Scribe 为日志的“分布式采集和统一处理”提供了一个可扩展和高容错的解决方案。当中央存储系统的网络或机器出现故障时，Scribe会将日志转储到本地或其他位置；当中央存储系统恢复时，Scribe 会将转储的日志重新传输到中央存储系统。Scribe 通常与 Hadoop 结合使用，将日志推送（push）到 HDFS，Hadoop 通过 MapReduce 作业进行周期性处理。
Scribe 架构如图 5 所示。
图 5 Scribe 架构
Scribe架构比较简单，主要包括三个部分，分别是Scribe代理、Scribe和存储系统。
6.斯普伦克
在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供了完备的数据采集、数据存储、数据分析处理、数据展示等能力。Splunk 是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色。Splunk 架构如图 6 所示。
图片
图 6 Splunk 架构
搜索：负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息提取功能。
Indexer：负责数据的存储和索引。
Forwarder：负责数据的采集、清洗、变形，并发送给Indexer。
Splunk 内置了对 Syslog、TCP/UDP 和 Spooling 的支持。同时，用户可以通过开发Input和Modular Input获取具体的数据。Splunk提供的软件仓库中有很多成熟的数据采集应用，例如AWS、数据库（DBConnect）等，可以方便的从云端或数据库中获取数据，进入Splunk的数据平台进行分析。
Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，即高可用和高扩展，但是Splunk还没有Cluster for Forwarder的功能。也就是说，如果一台Forwarder机器出现故障，数据采集也会中断，正在运行的数据采集任务不能因为failover切换到其他Forwarder上。
7. 碎片化
Python 的爬虫架构称为 Scrapy。Scrapy 是一种快速、高级的屏幕抓取和网页抓取框架，由 Python 语言开发，用于爬取网站并从页面中提取结构化数据。Scrapy 用途广泛，可用于数据挖掘、监控和自动化测试。
Scrapy 的魅力在于它是一种任何人都可以根据自己的需要轻松修改的架构。它还为各种类型的爬虫提供了基类，如BaseSpider、Sitemap爬虫等，最新版本提供了对Web 2.0爬虫的支持。
Scrapy的运行原理如图7所示。
图片
图7 Scrapy运行原理
Scrapy的整个数据处理过程都是由Scrapy引擎控制的。Scrapy运行过程如下：
(1) 当Scrapy引擎打开一个域名时，爬虫对域名进行处理，让爬虫获取第一个爬取到的URL。
(2) Scrapy引擎首先从爬虫中获取第一个要爬取的URL，然后在调度器中将其作为请求进行调度。
(3) Scrapy引擎从调度器中获取下一个要爬取的页面。
(4)调度返回下一个抓取到的URL给引擎，引擎通过下载中间件发送给下载器。
(5) 网页被下载器下载后，通过下载器中间件将响应内容发送给Scrapy引擎。
(6) Scrapy引擎接收到下载器的响应，通过爬虫中间件发送给爬虫进行处理。
(7) 爬虫处理响应并返回爬取的item，然后向Scrapy引擎发送新的请求。
(8) Scrapy引擎将抓取的item放入project pipeline，并向scheduler发送请求。
(9) 系统重复步骤(2)之后的操作，直到调度器中没有请求，然后断开Scrapy引擎与域的连接。
直观:数据抓取工具有哪些-点点鼠标就能抓取数据的工具
随着社会的进步，科学技术的发展。无论是企业还是个人，都清楚地知道数据的重要性。不仅可以让我们掌握一手资源，还可以让我们通过数据更好地了解竞争对手。同时，告别手动复制粘贴的痛苦。
业务人员
通过抓取动态网页数据分析客户行为，开发新业务，分析竞争对手，超越竞争对手。
网站人
实现自动采集、定期发布、自动SEO优化，让您的网站瞬间拥有强大的内容支撑，快速提升流量和知名度。
个人的
代替手动复制和粘贴，提高效率并节省更多时间。解决学术研究或生活、工作等数据信息需求，彻底解决无料问题
什么是数据抓取工具？今天我们就一起来盘点一下，免费的数据爬取工具有哪些？
1. 指定 网站采集
您只需轻点鼠标，即可轻松抓取所需数据，无论是导出还是自动发布软件都能支持！详情请看图片！
2. 关键词文章采集
只需键入 关键词、采集文章。关键词采集的文章与我的网站主题和写作主题100%相关，以后找不到文章麻烦了。
3. 监控采集
正所谓“无监控，不运营”，实时获取采集监控数据，准确监控网络数据信息，及时处理不良或危险信息
4. 批处理多任务 采集
可以同时创建多个采集任务，多个任务可以采集执行。
5.自定义发布或导出
无需花费大量时间学习软件操作，一分钟即可上手。提供全自动系统化，无需人工干预，设置任务，自动执行发布。
六、SEO优化技巧
当你把大型网站的各种SEO套路（各种内容、目录、关键词、内链系统、自动生成页面...）应用到小型企业网站上，你会发现资源匮乏并没有得到解决。问题，这些大站的套路对你没有用。
那么从解决资源稀缺、网站缺乏框架开始？然后从网站 框架入手，将小型企业站点变成中型网站。大多数小型企业网站可能只有十几、二十个页面，所以从调整结构开始，变成几百、几千甚至几万个页面。
小型企业网站的典型结构：首页、产品列表、产品详情页、信息列表、信息详情页（关于联系我们、关于我们等我们就不写了）。
整个网站都贯穿着tag标签。tag标签可以分为两组。产品用产品标签标记，信息用两个标签标记：产品和关键词标签。通过tag标签，产品和信息链接在一起。根据关键词调用多组页面竞争排名。
通过大量的关键词挖掘，分析排序词的匹配模式，比如：xx价格，xx厂商，xx品牌等，然后根据标签组合调用生成的页面（生成的页面必须有相关性，不要白用 相关内容在一个页面上显示，会成为百度攻击的目标），生成成百上千，设置几万页问题不大，主要看行业中 关键词 的数量。
基本结构搭建完成后，解决内容不足的问题，通过大量编辑或者采集内容进行填充（采集的内容一定要重新处理，否则就是百度攻击的目标）。
完成了基本的结构和内容，把网站变成了一个中型的网站，现在可以使用大网站的内链系统和自动生成的页面了。 查看全部
直观:大数据常用采集工具
1.水槽
Flume作为Hadoop的一个组件，是Cloudera专门开发的分布式日志采集系统。特别是近年来，随着Flume的不断完善，用户在开发过程中的便利性得到了极大的提升，Flume现已成为Apache顶级项目之一。
Flume提供了从Console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、Text（文件）、Tail（UNIX Tail）、Syslog和Exec（命令执行）等数据源采集数据的能力。
Flume 采用多 Master 的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper来保存配置数据。ZooKeeper 本身保证配置数据的一致性和高可用性。另外，ZooKeeper可以在配置数据发生变化时通知Flume Master节点。Gossip 协议用于在 Flume Master 节点之间同步数据。
Flume对于特殊场景也有很好的自定义扩展能力，所以Flume适用于大部分日常数据采集场景。由于 Flume 是使用 JRuby 构建的，因此它依赖于 Java 运行环境。Flume被设计为分布式管道架构，可以看作是数据源和目的地之间的Agent网络，支持数据路由。
Flume支持设置Sink的Failover和负载均衡，这样可以保证当一个Agent出现故障时整个系统仍然可以正常采集数据。Flume中传输的内容被定义为事件（Event），事件由Headers（包括元数据，即Meta Data）和Payload组成。
Flume 提供了SDK 来支持用户自定义开发。Flume 客户端负责将事件发送到事件源的 Flume Agent。客户端通常与生成数据源的应用程序处于相同的进程空间中。常见的 Flume 客户端是 Avro、Log4J、Syslog 和 HTTP Post。
2.流利
Fluentd是另一种开源的数据采集架构，如图1所示。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件统一日志数据。通过丰富的插件，可以采集各种系统或应用的日志，然后根据用户定义对日志进行分类。通过Fluentd，可以非常容易的实现跟踪日志文件并过滤并转储到MongoDB等操作。Fluentd 可以将人们从繁琐的日志处理中完全解放出来。
图 1 Fluentd 架构
Fluentd 具有安装方便、占用空间小、半结构化数据记录、灵活的插件机制、可靠的缓冲和日志转发等多种特点。Treasure Data 为本产品提供支持和维护。此外，采用JSON统一的数据/日志格式是它的另一个特点。与Flume相比，Fluentd的配置相对简单。
Fluentd的扩展性非常好，客户可以自行定制（Ruby）Input/Buffer/Output。Fluentd 存在跨平台问题，不支持 Windows 平台。
Fluentd 的 Input/Buffer/Output 与 Flume 的 Source/Channel/Sink 非常相似。Fluentd 架构如图 2 所示。
图 2 Fluentd 架构
3.日志存储
Logstash是著名的开源数据栈ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的L。因为Logstash是用JRuby开发的，所以在运行时依赖于JVM。Logstash的部署架构如图3所示，当然这只是一种部署方式。
图 3 Logstash部署架构
典型的 Logstash 配置如下，包括 Input 和 Filter Output 设置。
input {
file {
type =>"Apache-access"
path =>"/var/log/Apache2/other\_vhosts\_access.log"
}
file {
type =>"pache-error"
path =>"/var/log/Apache2/error.log"
}
<p>
}
filter {
grok {
match => {"message"=>"%(COMBINEDApacheLOG)"}
}
date {
match => {"timestamp"=>"dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"}
}
}
output {
stdout {}
Redis {
host=>"192.168.1.289"
data\_type => "list"
key => "Logstash"
}
}
</p>
几乎在大多数情况下，ELK 都是作为堆栈同时使用的。如果你的数据系统使用 ElasticSearch，Logstash 是首选。
4.楚夸
Chukwa是Apache下的另一个开源数据采集平台，名气远不如其他几家。Chukwa 基于 Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce（用 Java 实现）构建，提供可扩展性和可靠性。它提供了很多模块来支持Hadoop集群日志分析。Chukwa还提供数据展示、分析和监控。该项目目前处于非活动状态。
Chukwa 满足以下需求：
(1)灵活、动态、可控的数据源。
(2) 高性能、高扩展性的存储系统。
(3) 用于分析采集到的大规模数据的适当架构。
Chukwa 架构如图 4 所示。
图 4 Chukwa 架构
5.抄写员
Scribe 是 Facebook 开发的数据（日志）采集系统。其官网多年未维护。Scribe 为日志的“分布式采集和统一处理”提供了一个可扩展和高容错的解决方案。当中央存储系统的网络或机器出现故障时，Scribe会将日志转储到本地或其他位置；当中央存储系统恢复时，Scribe 会将转储的日志重新传输到中央存储系统。Scribe 通常与 Hadoop 结合使用，将日志推送（push）到 HDFS，Hadoop 通过 MapReduce 作业进行周期性处理。
Scribe 架构如图 5 所示。
图 5 Scribe 架构
Scribe架构比较简单，主要包括三个部分，分别是Scribe代理、Scribe和存储系统。
6.斯普伦克
在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供了完备的数据采集、数据存储、数据分析处理、数据展示等能力。Splunk 是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色。Splunk 架构如图 6 所示。
图片
图 6 Splunk 架构
搜索：负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息提取功能。
Indexer：负责数据的存储和索引。
Forwarder：负责数据的采集、清洗、变形，并发送给Indexer。
Splunk 内置了对 Syslog、TCP/UDP 和 Spooling 的支持。同时，用户可以通过开发Input和Modular Input获取具体的数据。Splunk提供的软件仓库中有很多成熟的数据采集应用，例如AWS、数据库（DBConnect）等，可以方便的从云端或数据库中获取数据，进入Splunk的数据平台进行分析。
Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，即高可用和高扩展，但是Splunk还没有Cluster for Forwarder的功能。也就是说，如果一台Forwarder机器出现故障，数据采集也会中断，正在运行的数据采集任务不能因为failover切换到其他Forwarder上。
7. 碎片化
Python 的爬虫架构称为 Scrapy。Scrapy 是一种快速、高级的屏幕抓取和网页抓取框架，由 Python 语言开发，用于爬取网站并从页面中提取结构化数据。Scrapy 用途广泛，可用于数据挖掘、监控和自动化测试。
Scrapy 的魅力在于它是一种任何人都可以根据自己的需要轻松修改的架构。它还为各种类型的爬虫提供了基类，如BaseSpider、Sitemap爬虫等，最新版本提供了对Web 2.0爬虫的支持。
Scrapy的运行原理如图7所示。
图片
图7 Scrapy运行原理
Scrapy的整个数据处理过程都是由Scrapy引擎控制的。Scrapy运行过程如下：
(1) 当Scrapy引擎打开一个域名时，爬虫对域名进行处理，让爬虫获取第一个爬取到的URL。
(2) Scrapy引擎首先从爬虫中获取第一个要爬取的URL，然后在调度器中将其作为请求进行调度。
(3) Scrapy引擎从调度器中获取下一个要爬取的页面。
(4)调度返回下一个抓取到的URL给引擎，引擎通过下载中间件发送给下载器。
(5) 网页被下载器下载后，通过下载器中间件将响应内容发送给Scrapy引擎。
(6) Scrapy引擎接收到下载器的响应，通过爬虫中间件发送给爬虫进行处理。
(7) 爬虫处理响应并返回爬取的item，然后向Scrapy引擎发送新的请求。
(8) Scrapy引擎将抓取的item放入project pipeline，并向scheduler发送请求。
(9) 系统重复步骤(2)之后的操作，直到调度器中没有请求，然后断开Scrapy引擎与域的连接。
直观:数据抓取工具有哪些-点点鼠标就能抓取数据的工具
随着社会的进步，科学技术的发展。无论是企业还是个人，都清楚地知道数据的重要性。不仅可以让我们掌握一手资源，还可以让我们通过数据更好地了解竞争对手。同时，告别手动复制粘贴的痛苦。
业务人员
通过抓取动态网页数据分析客户行为，开发新业务，分析竞争对手，超越竞争对手。
网站人
实现自动采集、定期发布、自动SEO优化，让您的网站瞬间拥有强大的内容支撑，快速提升流量和知名度。
个人的
代替手动复制和粘贴，提高效率并节省更多时间。解决学术研究或生活、工作等数据信息需求，彻底解决无料问题
什么是数据抓取工具？今天我们就一起来盘点一下，免费的数据爬取工具有哪些？
1. 指定 网站采集
您只需轻点鼠标，即可轻松抓取所需数据，无论是导出还是自动发布软件都能支持！详情请看图片！
2. 关键词文章采集
只需键入 关键词、采集文章。关键词采集的文章与我的网站主题和写作主题100%相关，以后找不到文章麻烦了。
3. 监控采集
正所谓“无监控，不运营”，实时获取采集监控数据，准确监控网络数据信息，及时处理不良或危险信息
4. 批处理多任务 采集
可以同时创建多个采集任务，多个任务可以采集执行。
5.自定义发布或导出
无需花费大量时间学习软件操作，一分钟即可上手。提供全自动系统化，无需人工干预，设置任务，自动执行发布。
六、SEO优化技巧
当你把大型网站的各种SEO套路（各种内容、目录、关键词、内链系统、自动生成页面...）应用到小型企业网站上，你会发现资源匮乏并没有得到解决。问题，这些大站的套路对你没有用。
那么从解决资源稀缺、网站缺乏框架开始？然后从网站 框架入手，将小型企业站点变成中型网站。大多数小型企业网站可能只有十几、二十个页面，所以从调整结构开始，变成几百、几千甚至几万个页面。
小型企业网站的典型结构：首页、产品列表、产品详情页、信息列表、信息详情页（关于联系我们、关于我们等我们就不写了）。
整个网站都贯穿着tag标签。tag标签可以分为两组。产品用产品标签标记，信息用两个标签标记：产品和关键词标签。通过tag标签，产品和信息链接在一起。根据关键词调用多组页面竞争排名。
通过大量的关键词挖掘，分析排序词的匹配模式，比如：xx价格，xx厂商，xx品牌等，然后根据标签组合调用生成的页面（生成的页面必须有相关性，不要白用 相关内容在一个页面上显示，会成为百度攻击的目标），生成成百上千，设置几万页问题不大，主要看行业中 关键词 的数量。
基本结构搭建完成后，解决内容不足的问题，通过大量编辑或者采集内容进行填充（采集的内容一定要重新处理，否则就是百度攻击的目标）。
完成了基本的结构和内容，把网站变成了一个中型的网站，现在可以使用大网站的内链系统和自动生成的页面了。
解决方案:采集工具不合规，百度推广需要什么样的东西？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 61 次浏览 • 2022-11-11 21:35
解决方案:采集工具不合规，百度推广需要什么样的东西？
采集工具不合规！按规定无法发送合格的搜索结果。不过，搜索引擎也不需要非得开发图片和短视频，“虚拟物品”等关键词下发布合规图片和视频还是可以的。多平台采集才会受欢迎，有几十个字符就可以了。即使二次构思，也可以构思“趣味或狗血的搜索结果”。
百度推广需要。
1.建议考虑留logo；2.建议考虑留flash
影视方面找微影猫，谷歌的话找网页日本原版视频就行了，多下下来看看用法，这样你就会一个一个词的去搜索，然后去看懂一个片子的搜索关键词，结合谷歌就可以了，如果都用不了的话，估计你离被知乎倒闭不远了。
搜索引擎在中国这个互联网的新手村还是比较欠缺的。因为这几年才开始，所以很多人没有。
你有一个想法让人家找上门来那你就可以和他说了不过这个方向我觉得有点问题没有什么实质性的东西如果你有其他的类似的想法欢迎和我交流
也是针对这个问题问出来的，想知道有没有想法可以尝试利用二次元app之类的来解决这个问题，比如有些app上关于番剧的推荐，用你的内容吸引对方或者。
新版知乎用户真的可以关注吗
每天都可以换个主题发起图片或者视频对吧，
这才是应该找谷歌的问题，让谷歌为你付费。而不是来找知乎。 查看全部
采集工具不合规！按规定无法发送合格的搜索结果。不过，搜索引擎也不需要非得开发图片和短视频，“虚拟物品”等关键词下发布合规图片和视频还是可以的。多平台采集才会受欢迎，有几十个字符就可以了。即使二次构思，也可以构思“趣味或狗血的搜索结果”。
百度推广需要。
1.建议考虑留logo；2.建议考虑留flash
影视方面找微影猫，谷歌的话找网页日本原版视频就行了，多下下来看看用法，这样你就会一个一个词的去搜索，然后去看懂一个片子的搜索关键词，结合谷歌就可以了，如果都用不了的话，估计你离被知乎倒闭不远了。
搜索引擎在中国这个互联网的新手村还是比较欠缺的。因为这几年才开始，所以很多人没有。
你有一个想法让人家找上门来那你就可以和他说了不过这个方向我觉得有点问题没有什么实质性的东西如果你有其他的类似的想法欢迎和我交流
也是针对这个问题问出来的，想知道有没有想法可以尝试利用二次元app之类的来解决这个问题，比如有些app上关于番剧的推荐，用你的内容吸引对方或者。
新版知乎用户真的可以关注吗
每天都可以换个主题发起图片或者视频对吧，
这才是应该找谷歌的问题，让谷歌为你付费。而不是来找知乎。 查看全部
解决方案:采集工具不合规，百度推广需要什么样的东西？
采集工具不合规！按规定无法发送合格的搜索结果。不过，搜索引擎也不需要非得开发图片和短视频，“虚拟物品”等关键词下发布合规图片和视频还是可以的。多平台采集才会受欢迎，有几十个字符就可以了。即使二次构思，也可以构思“趣味或狗血的搜索结果”。
百度推广需要。
1.建议考虑留logo；2.建议考虑留flash
影视方面找微影猫，谷歌的话找网页日本原版视频就行了，多下下来看看用法，这样你就会一个一个词的去搜索，然后去看懂一个片子的搜索关键词，结合谷歌就可以了，如果都用不了的话，估计你离被知乎倒闭不远了。
搜索引擎在中国这个互联网的新手村还是比较欠缺的。因为这几年才开始，所以很多人没有。
你有一个想法让人家找上门来那你就可以和他说了不过这个方向我觉得有点问题没有什么实质性的东西如果你有其他的类似的想法欢迎和我交流
也是针对这个问题问出来的，想知道有没有想法可以尝试利用二次元app之类的来解决这个问题，比如有些app上关于番剧的推荐，用你的内容吸引对方或者。
新版知乎用户真的可以关注吗
每天都可以换个主题发起图片或者视频对吧，
这才是应该找谷歌的问题，让谷歌为你付费。而不是来找知乎。
技巧:抖音采集工具
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 326 次浏览 • 2022-11-08 11:40
技巧:抖音采集工具
您可以采集作者的所有作品（包括作者喜欢的作品）、单个视频作品、特定主题挑战下的指定数量的作品以及使用特定音乐的指定数量的作品。
主要是为了方便对作品下载的管理，分别保存，同时检测作者作品、话题挑战、音乐的更新，有新作品时才下载新作品。
对于之前使用过“批处理采集抖音Works”工具的朋友，新版控制台工具可以自动迁移数据，当然也可以继续使用之前的工具。
我不再重复介绍。下载过本帖旧版工具的人自然会知道如何使用。压缩包中还有获取控制台操作图片和视频的说明和短链接。
已提供最新的Python GUI版本，获取各种作品采集的链接可以在网盘的demo视频中找到。
新版工具下载地址：，访问密码：52pj
Lanzous云盘lanzous无法访问（21.5.13），请使用lanzoui访问（本帖链接已更改）
添加另一个百度网盘地址：，提取码：r7c6 旧版工具下载地址（或原版）：，访问密码：3345
如果64位版本有问题，可以试试32位版本，如果还是不行，可以试试XP版本
XP版的Python版已经提供，Gui版的VB版就不需要了。
技巧:SEO从入门到精通｜张亚楠的SEO方法论
从事SEO行业多年，从刚开始做SEO编辑到现在经营多个业务/网站，整理一下自己的SEO方法论，给刚入门的同学一些参考进入这个行业，也以此作为自己的总结。
注意：我主要做的是大型网站 SEO方向，可能不适用于其他SEO业务方向。
第 1 阶段 - 入门
技能
入门阶段主要是了解一些SEO技巧并高效实施，如PC/WAP适配、URL跳转规则、URL设置规则、内/外链接的重要性等。推荐信息：第一个官方文档！官方文档！官方文档！百度和谷歌的文档都是实时更新的；文档可以解决每天遇到的90%的问题，我还是经常查阅文档。
注意：一开始你可能知道一些不太重要和过时的技巧，比如关键词写法（其实已经过期了），关键词密度（没那么重要），不过没关系，作为SEO深入，你会逐渐放弃摆脱这些无效的招数。
工具
要开始使用，您需要了解 SEO 的基本工具，例如：
以上所有都是必备工具，应该在SEO的每个阶段使用。
搜索引擎原则
您需要了解搜索引擎的基本方面。比如一个网页提交后，搜索引擎会分配爬虫抓取该网页，对该网页执行收录，最终该网页在搜索结果中排名并带来流量。
推荐材料：官方文件
能力
开始使用 SEO 需要具备以下能力：
位置
SEO入门的定位是：SEO编辑、专业执行者
阶段 2 - 高级
技能
在高级阶段，您需要在SEO方面很专业，并且能够自立。一方面，你要熟悉所有的SEO技巧，能够灵活运用，了解行业动态。
推荐信息：
工具
熟悉日常SEO工具，如爬取分析工具、排名监控工具等；熟悉数据分析工具，如用户数据分析、渠道全链路数据分析、数据分割/对比/趋势分析等方法。
搜索引擎原则
熟悉搜索引擎的核心方面，爬取——收录（倒排）——排名（粗排序、细排序）——点击（动态排序）；了解基本算法原理，如TF-IDF、向量相关算法、PR算法、HillTop算法、HITS算法等。推荐资料：《走进搜索引擎》、《这就是搜索引擎》，可能有点深，但你可以理解总体框架和原则
能力
在这个阶段，您可以负责一个渠道/业务线的SEO，制定SEO计划，跟踪启动并确保效果；可以给网站一个完整的SEO分析和优化方案，并给出预期的效果。
位置
现阶段的定位是SEO渠道负责人和模块运营商。
阶段 3 - 精通
技能
在这个阶段，需要精通所有的SEO技巧和策略，能够清楚地知道每一项的预期效果和重要性，并初步评估成本；具备成长、产品、运营、开发、数据分析等综合能力，有效降低沟通成本。推荐信息：
工具
精通SEO和日常业务的所有工具，根据不同场景选择合适的工具，或自定义工具。比如用Python脚本写一个网站数据爬取工具，一个网站收录/ranking统计工具等。
搜索引擎原则
熟悉所有搜索引擎策略和变化；能站在搜索引擎的角度去思考，了解它的整体方向，对一件事的看法。比如2020年谷歌的几个重点方向，谷歌如何看待非原创内容等。
能力
该阶段可以独立负责某网站的SEO业务，制定整体策略并分阶段实施，确保效果和产出；能独立判断SEO问题并给出有效解决方案；可重复使用的 SEO 方法或系统。
位置
现阶段的定位是全站SEO的负责人，对战的攻击者。
再往前走
展望未来，SEO部分将越来越少。我还没有完全意识到，我只能列出我看到其他伟大人物的几个阶段：
总体框架
评论
作者简介：张亚男，现任阿里巴巴海外业务流量专家，资深SEO从业者，谷歌站长版主，SEO技术流博主，擅长大规模网站SEO优化，拥有各种网站成功案例，致力于网站实现流量增长。 查看全部
您可以采集作者的所有作品（包括作者喜欢的作品）、单个视频作品、特定主题挑战下的指定数量的作品以及使用特定音乐的指定数量的作品。
主要是为了方便对作品下载的管理，分别保存，同时检测作者作品、话题挑战、音乐的更新，有新作品时才下载新作品。
对于之前使用过“批处理采集抖音Works”工具的朋友，新版控制台工具可以自动迁移数据，当然也可以继续使用之前的工具。
我不再重复介绍。下载过本帖旧版工具的人自然会知道如何使用。压缩包中还有获取控制台操作图片和视频的说明和短链接。
已提供最新的Python GUI版本，获取各种作品采集的链接可以在网盘的demo视频中找到。
新版工具下载地址：，访问密码：52pj
Lanzous云盘lanzous无法访问（21.5.13），请使用lanzoui访问（本帖链接已更改）
添加另一个百度网盘地址：，提取码：r7c6 旧版工具下载地址（或原版）：，访问密码：3345
如果64位版本有问题，可以试试32位版本，如果还是不行，可以试试XP版本
XP版的Python版已经提供，Gui版的VB版就不需要了。
技巧:SEO从入门到精通｜张亚楠的SEO方法论
从事SEO行业多年，从刚开始做SEO编辑到现在经营多个业务/网站，整理一下自己的SEO方法论，给刚入门的同学一些参考进入这个行业，也以此作为自己的总结。
注意：我主要做的是大型网站 SEO方向，可能不适用于其他SEO业务方向。
第 1 阶段 - 入门
技能
入门阶段主要是了解一些SEO技巧并高效实施，如PC/WAP适配、URL跳转规则、URL设置规则、内/外链接的重要性等。推荐信息：第一个官方文档！官方文档！官方文档！百度和谷歌的文档都是实时更新的；文档可以解决每天遇到的90%的问题，我还是经常查阅文档。
注意：一开始你可能知道一些不太重要和过时的技巧，比如关键词写法（其实已经过期了），关键词密度（没那么重要），不过没关系，作为SEO深入，你会逐渐放弃摆脱这些无效的招数。
工具
要开始使用，您需要了解 SEO 的基本工具，例如：
以上所有都是必备工具，应该在SEO的每个阶段使用。
搜索引擎原则
您需要了解搜索引擎的基本方面。比如一个网页提交后，搜索引擎会分配爬虫抓取该网页，对该网页执行收录，最终该网页在搜索结果中排名并带来流量。
推荐材料：官方文件
能力
开始使用 SEO 需要具备以下能力：
位置
SEO入门的定位是：SEO编辑、专业执行者
阶段 2 - 高级
技能
在高级阶段，您需要在SEO方面很专业，并且能够自立。一方面，你要熟悉所有的SEO技巧，能够灵活运用，了解行业动态。
推荐信息：
工具
熟悉日常SEO工具，如爬取分析工具、排名监控工具等；熟悉数据分析工具，如用户数据分析、渠道全链路数据分析、数据分割/对比/趋势分析等方法。
搜索引擎原则
熟悉搜索引擎的核心方面，爬取——收录（倒排）——排名（粗排序、细排序）——点击（动态排序）；了解基本算法原理，如TF-IDF、向量相关算法、PR算法、HillTop算法、HITS算法等。推荐资料：《走进搜索引擎》、《这就是搜索引擎》，可能有点深，但你可以理解总体框架和原则
能力
在这个阶段，您可以负责一个渠道/业务线的SEO，制定SEO计划，跟踪启动并确保效果；可以给网站一个完整的SEO分析和优化方案，并给出预期的效果。
位置
现阶段的定位是SEO渠道负责人和模块运营商。
阶段 3 - 精通
技能
在这个阶段，需要精通所有的SEO技巧和策略，能够清楚地知道每一项的预期效果和重要性，并初步评估成本；具备成长、产品、运营、开发、数据分析等综合能力，有效降低沟通成本。推荐信息：
工具
精通SEO和日常业务的所有工具，根据不同场景选择合适的工具，或自定义工具。比如用Python脚本写一个网站数据爬取工具，一个网站收录/ranking统计工具等。
搜索引擎原则
熟悉所有搜索引擎策略和变化；能站在搜索引擎的角度去思考，了解它的整体方向，对一件事的看法。比如2020年谷歌的几个重点方向，谷歌如何看待非原创内容等。
能力
该阶段可以独立负责某网站的SEO业务，制定整体策略并分阶段实施，确保效果和产出；能独立判断SEO问题并给出有效解决方案；可重复使用的 SEO 方法或系统。
位置
现阶段的定位是全站SEO的负责人，对战的攻击者。
再往前走
展望未来，SEO部分将越来越少。我还没有完全意识到，我只能列出我看到其他伟大人物的几个阶段：
总体框架
评论
作者简介：张亚男，现任阿里巴巴海外业务流量专家，资深SEO从业者，谷歌站长版主，SEO技术流博主，擅长大规模网站SEO优化，拥有各种网站成功案例，致力于网站实现流量增长。 查看全部
技巧:抖音采集工具
您可以采集作者的所有作品（包括作者喜欢的作品）、单个视频作品、特定主题挑战下的指定数量的作品以及使用特定音乐的指定数量的作品。
主要是为了方便对作品下载的管理，分别保存，同时检测作者作品、话题挑战、音乐的更新，有新作品时才下载新作品。
对于之前使用过“批处理采集抖音Works”工具的朋友，新版控制台工具可以自动迁移数据，当然也可以继续使用之前的工具。
我不再重复介绍。下载过本帖旧版工具的人自然会知道如何使用。压缩包中还有获取控制台操作图片和视频的说明和短链接。
已提供最新的Python GUI版本，获取各种作品采集的链接可以在网盘的demo视频中找到。
新版工具下载地址：，访问密码：52pj
Lanzous云盘lanzous无法访问（21.5.13），请使用lanzoui访问（本帖链接已更改）
添加另一个百度网盘地址：，提取码：r7c6 旧版工具下载地址（或原版）：，访问密码：3345
如果64位版本有问题，可以试试32位版本，如果还是不行，可以试试XP版本
XP版的Python版已经提供，Gui版的VB版就不需要了。
技巧:SEO从入门到精通｜张亚楠的SEO方法论
从事SEO行业多年，从刚开始做SEO编辑到现在经营多个业务/网站，整理一下自己的SEO方法论，给刚入门的同学一些参考进入这个行业，也以此作为自己的总结。
注意：我主要做的是大型网站 SEO方向，可能不适用于其他SEO业务方向。
第 1 阶段 - 入门
技能
入门阶段主要是了解一些SEO技巧并高效实施，如PC/WAP适配、URL跳转规则、URL设置规则、内/外链接的重要性等。推荐信息：第一个官方文档！官方文档！官方文档！百度和谷歌的文档都是实时更新的；文档可以解决每天遇到的90%的问题，我还是经常查阅文档。
注意：一开始你可能知道一些不太重要和过时的技巧，比如关键词写法（其实已经过期了），关键词密度（没那么重要），不过没关系，作为SEO深入，你会逐渐放弃摆脱这些无效的招数。
工具
要开始使用，您需要了解 SEO 的基本工具，例如：
以上所有都是必备工具，应该在SEO的每个阶段使用。
搜索引擎原则
您需要了解搜索引擎的基本方面。比如一个网页提交后，搜索引擎会分配爬虫抓取该网页，对该网页执行收录，最终该网页在搜索结果中排名并带来流量。
推荐材料：官方文件
能力
开始使用 SEO 需要具备以下能力：
位置
SEO入门的定位是：SEO编辑、专业执行者
阶段 2 - 高级
技能
在高级阶段，您需要在SEO方面很专业，并且能够自立。一方面，你要熟悉所有的SEO技巧，能够灵活运用，了解行业动态。
推荐信息：
工具
熟悉日常SEO工具，如爬取分析工具、排名监控工具等；熟悉数据分析工具，如用户数据分析、渠道全链路数据分析、数据分割/对比/趋势分析等方法。
搜索引擎原则
熟悉搜索引擎的核心方面，爬取——收录（倒排）——排名（粗排序、细排序）——点击（动态排序）；了解基本算法原理，如TF-IDF、向量相关算法、PR算法、HillTop算法、HITS算法等。推荐资料：《走进搜索引擎》、《这就是搜索引擎》，可能有点深，但你可以理解总体框架和原则
能力
在这个阶段，您可以负责一个渠道/业务线的SEO，制定SEO计划，跟踪启动并确保效果；可以给网站一个完整的SEO分析和优化方案，并给出预期的效果。
位置
现阶段的定位是SEO渠道负责人和模块运营商。
阶段 3 - 精通
技能
在这个阶段，需要精通所有的SEO技巧和策略，能够清楚地知道每一项的预期效果和重要性，并初步评估成本；具备成长、产品、运营、开发、数据分析等综合能力，有效降低沟通成本。推荐信息：
工具
精通SEO和日常业务的所有工具，根据不同场景选择合适的工具，或自定义工具。比如用Python脚本写一个网站数据爬取工具，一个网站收录/ranking统计工具等。
搜索引擎原则
熟悉所有搜索引擎策略和变化；能站在搜索引擎的角度去思考，了解它的整体方向，对一件事的看法。比如2020年谷歌的几个重点方向，谷歌如何看待非原创内容等。
能力
该阶段可以独立负责某网站的SEO业务，制定整体策略并分阶段实施，确保效果和产出；能独立判断SEO问题并给出有效解决方案；可重复使用的 SEO 方法或系统。
位置
现阶段的定位是全站SEO的负责人，对战的攻击者。
再往前走
展望未来，SEO部分将越来越少。我还没有完全意识到，我只能列出我看到其他伟大人物的几个阶段：
总体框架
评论
作者简介：张亚男，现任阿里巴巴海外业务流量专家，资深SEO从业者，谷歌站长版主，SEO技术流博主，擅长大规模网站SEO优化，拥有各种网站成功案例，致力于网站实现流量增长。
