网络爬虫能带来什么好处大量企业和个人开始使用(组图)
　　在数据量爆炸性增长的Internet时代，网站与用户之间的通信本质上是数据交换：搜索引擎从数据库中提取搜索结果并将其显示在用户面前：电子商务公司描述产品描述，价格显示在网站上，供购买者选择他们喜欢的产品：社交媒体在用户生态系统的自我互动下生成大量文本，图片和视频数据。如果可以分析和利用这些数据，不仅将帮助第一方公司（即拥有数据的公司）做出更好的决策，还将对第三方公司有利。
　　
　　网络爬虫有什么好处？
　　许多公司和个人已经开始使用网络爬虫采集 Internet公共数据。因此，对于公司而言，互联网上的公共数据可以带来什么好处？在这里，将使用一个知名的家用电器品牌。
　　插图
　　作为家电品牌，家电电子商务市场的重要性日益突出。品牌需要及时了解竞争对手的产品特性，价格和销售情况，以便及时跟踪产品开发和营销策略的进度，从而了解自己和敌人并赢得竞争。过去，为了获得竞争对手产品的特性，产品开发部门将手动访问电子商务产品页面，手动将其复制并粘贴到Excel表中，并制作一份具有竞争力的产品分析报告。但是，这种重复性的手工操作不仅浪费宝贵的时间，而且由于疏忽而少复制几个数字也可能导致数据错误。咨询公司每周都会报告竞争对手产品的销售情况，但是该报告缺乏实时性。难以根据迅速变化的市场及时调整价格和营销策略。针对以上两个难点，无法实现自动化，无法获取实时数据，实现实时自动数据采集。
　　
　　上面的示例只是数据应用冰山一角。近年来，随着大数据分析的普及，毕静拥有要分析的数据。 Web爬虫技术已成为大数据分析领域中的第一个链接。对于这些公共数据的应用价值，我们可以使用KYC框架来了解，即KnowYourCompany（了解您的公司），KnowYourCompetitor（了解竞争对手），KnowYourCustomer（了解您的客户）。这是通过理解和执行公共数据的简单描述性分析可以带来的价值。此外，通过机器学习和统计算法分析，它可以在营销领域帮助公司出色地完成4P（产品：产品创新，Pace：智能位置选择，Pice：动态价格，促销：数据驱动的营销活动） ：在金融领域，数据驱动的信用调查和其他应用将带来越来越大的价值。
　　信息采集源自网络爬虫的实际应用。它可以帮助传统企业轻松获取行业信息，并降低企业使用大数据的门槛。 查看全部

　　阿里云ecs官网,：采集系统上云自动化saas系统
　　采集系统上云自动化saas系统，简单的说就是实现用户的实时自助式登录、注册、点击、自动搜索、自动回复、消息推送、视频聊天、虚拟物品、会员等功能。
　　erp
　　路径上肯定是自动化，人无我有，人有我优，人优我转。
　　一般来说目前还是电商自动化，可以利用零售云或者leancloud等，直接用c接口模拟客户端的访问方式进行交易。
　　内部可用亚马逊云或者阿里云+微软的azure等。外部可以用googleamazon/yahoo/facebook等。
　　首先感谢对亚马逊erp的建议。跨国企业一般使用的会是microsoftazure+亚马逊erp+mqcloud平台。
　　目前比较流行用leancloud/blink等
　　目前最为实用的是阿里云ecs(官网::首页-阿里云大学)，安全稳定.灵活可拓展.不占用本地机器。下图是阿里云ecs一些案例：有任何问题随时可以找客服。随时可以申请支持！而且有任何问题随时可以向客服反馈，阿里云ecs的支持更是有着大牛的客服团队,一对一帮助您。（阿里云ecs不仅仅提供给了客户网络和存储空间的高性价比，还提供网络和存储定制、主题空间、网络和存储定制、权限和运维等业务范围内的专业服务，包括数据安全、最佳路由策略、数据分析工具、服务、速率、存储控制规划、虚拟化、云上能源管理等等）。
　　可以访问阿里云ecs官网,了解阿里云ecs不断优化的功能和服务：支持阿里云ecs以及ecs作为erp的补充：作为一个erp的补充：作为erp配套的e-host，配合阿里云ecs提供了基于httpssb的erp访问控制和端到端限制策略：简化了erp的数据出错可能性，保证数据安全：实现配置文件从本地保存到云端：强大的开放能力对接，使得erp系统集成成为可能。
　　比如在电商平台上：可以直接在电商客户端设置ssb的数据服务，erp查看后直接上传到ecs：这样从erp服务器上下载的数据不可以直接上传到阿里云ecs，需要写入本地ecs后再上传到erp服务器上：。 查看全部

　　5g智能云游戏上的表现不如3g时代的节点
　　采集系统上云了啊，5g时代已经来临，大家都说5g智能云游戏上的表现不如3g时代的节点，大家预测5g时代智能云游戏可能会迎来成熟期，竞争会比较激烈。到时候相信不管是搜狐或者腾讯会竞争白热化，京东和网易相对会有竞争优势，中小公司会被边缘化。
　　玩家不想被上，上了又怕被下，
　　我现在也在想这个问题，但是想这些的时候心很大啊，毕竟也不能去腾讯网易游戏看人家一眼啥的，在yy看没人找我说话我也不会说话，现在。想想。
　　你的发展关键是不可控制的，你能把控就可以了。手游靠资源、用户、量。页游靠下载、数据、量，各有各的难处，
　　手游的玩家就是网瘾少年，这一群人长大后会走向极端的，因为没有了网络，父母对你们的关注度会下降，正是由于太闲了，所以哪怕给他们充1块钱都不想玩手游了。
　　目前大多数手游都不好操作，特别是集成端游的手游，如果不依靠云端加速的话，如何安全快速的进行联网，回复？发送？跟踪？这些都是问题。大多数同类手游都走电信渠道，这样在时间线上与广告商起冲突可能会遭到起诉。做下本地联网，如何保证安全性？你又给发广告家钱了，我也有广告家钱了，打不起官司，闹不起， 查看全部

　　【开源】云原生——站式数据中台PaaS
　　本文来源于：云原生系统日志采集栈的实践
　　数据栈是云本地站数据中心PAAS。我们在GitHub上有一个有趣的开源项目：flinkx。欢迎为我们订购一颗星星！星星！星星
　　Flinkx是一个基于Flink的批处理流统一数据同步工具，它不仅可以实现采集静态数据，如mysql、HDFS等，还可以实现采集实时数据，如mysql、binlog、Kafka等，是一个全局、异构、批处理流集成的数据同步引擎。如果您有兴趣，欢迎您访问我们的GitHub社区~
　　[第21页]
　　一、普通麋鹿
　　说到日志采集，估计会首先想到相对成熟的解决方案麋鹿。如果它专门针对cloud native，您可以将采集器稍微更改为fluent d以形成efk。实际上，上述两种方案没有本质区别，采集器只是改变了。最后，使用elasticsearch进行存储、查询等
　　Elasticsearch非常丰富和强大，但它也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，这需要很高的存储和内存。但是，这些功能通常不用于日常日志管理。这些缺点在主机模式下是可以容忍的，但在云本机模式下是很麻烦的
　　二、没有道德的PLG
　　PLG是promtail+Loki+grafana的统称，这是一个非常适合于云本地日志的采集方案。Grafana是一个非常好的可视化框架，支持多种数据源。最常见的是将普罗米修斯的数据可视化。洛基是我们今天要讨论的主角。这也是格拉法纳家族的产品。Promtail是洛基的官方日志
　　与elk相比，该方案具有重量轻、实用性强、使用方便等优点，并且在显示中使用grafana减少了视觉框架的引入。显示终端的统一也有利于用户的使用
　　（一）原木新贵洛基
　　[第25页]
　　Loki是一个受Prometheus启发的水平可扩展且高度可用的多租户日志聚合系统。其设计成本低，操作方便。它没有索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签
　　与其他日志聚合系统相比，Loki
　　日志没有完全索引。通过存储压缩的、非结构化的日志和仅索引的元数据，Loki更易于操作，运行成本更低
　　使用与Prometheus相同的标记对日志流进行索引和分组，使您能够在具有与Prometheus相同标记的度量和日志之间无缝切换
　　它特别适合于存储库伯内特斯荚果原木。元数据（如pod标签）将自动进行爬网和索引
　　Grafana本机支持（需要Grafana v6.0或更多）
　　这是Loki对GitHub的介绍。我们可以看到，这是一个轻量级的云日志聚合系统。目前，社区非常活跃。此外，还采用了普罗米修斯相似标签的思想与格拉法纳相连进行视觉显示。这个想法和用法都非常“云本地”
　　（二）‍ ♂️ 我的儿子promtail
　　Promtail是Loki采集器的官方日志，其代码在Loki项目中。本机支持日志、syslog、文件和docker类型的日志，采集器的实质是根据模式找到要成为采集的文件，然后像tail一样监视文件，然后将写入文件的内容发送到存储终端promtail。上述类型的本质也是文件，但这些类型的文件格式是开放的、稳定的，Promtail可以提前对其进行进一步的分析和封装
　　（三）promtail服务发现
　　1、作为采集器，第一步是找出文件所在的位置，然后执行以下功能，如采集、标记和推送。常见的静态日志很容易找到。您可以直接匹配在配置文件中写入的路径信息。例如，在promtail中，路径是“/var/log/*”。Log”，即所有以结尾的后缀文件。/var/Log目录中的日志可以用作采集的对象。但是，在采集k8s模式下登录有点麻烦
　　首先，让我们考虑一下k8s上运行的服务的日志在哪里
　　因此，我们需要将/var/log/pods作为主机路径装载到k8s的容器中，以便promtail可以访问这些日志
　　标签2、
　　可以访问Log promtail，但另一个问题是如何区分这些日志。洛基使用类似普罗米修斯的想法来标记数据。也就是说，如果您将日志标记为pod，那么仅仅依靠此路径就无法知道pod上有什么标签信息。这里需要服务发现
　　Promtail的服务发现直接基于Prometheus的服务发现。熟悉Prometheus的学生必须已经配置了Prometheus的服务发现配置kubernetes\sd\uuuconfigs和relax\uuconfigs
　　在这里，promtail直接介绍了Prometheus的代码。与Prometheus不同的是，Prometheus对对象请求更多的资源，如节点、地址、pod、部署等。最后的拼接是metric请求URL，promtail请求的对象是pod，不在主机上的pod被过滤掉
　　获取主机的pod信息后，根据名称空间中pod的ID拼接路径。由于此目录已装入容器中，promtail可以将容器的标签与容器的日志相关联。剩下的就是监视和推动
　　（四）PLG最佳实践
　　Loki推荐的最佳实践是使用damonset部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，并借助Prometheus的服务发现机制对日志进行动态标记，这在资源占用和部署维护难度上都非常低。这也是主流的云原生日志采集范式
　　[k32号]
　　叠木计数的实践
　　（一）堆栈日志要求
　　（二）]主机模式
　　堆栈主机模式下的日志聚合类似于PLG dameonset模式。每个主机部署一个promtail，然后整个集群部署一组服务器Loki和visualization grafana
　　Promtail使用静态配置来定义采集的日志。但是promtail毕竟还太年轻，而且它的定位往往是云本地的，所以主机功能还不完善。因此，我们做了一些二次开发来满足我们的需要
　　1、logtail模式
　　本机promtail不支持从文件尾部采集。当promtail启动时，它将推送所有监视文件的内容。这种情况在本地云计算中不是大问题
　　在主机模式下，如果要监视的日志已经存在并且有大量内容，promtail将开始从头推送文件的内容。在短时间内，会有大量的日志被推送到Loki，由于Loki目前的限制，推送失败的可能性很大
　　因此，最好的方法是使用类似于filebeat的logtail模式，只在服务启动后将日志推送到文件中
　　在这里，我们进行了二次开发，添加了logtail模式的切换。如果开关为true，则在第一次启动promtail时，不会从头开始推送日志
　　2、路径支持多路径
　　本机promtail不支持多路径路径参数，只能编写一个表达式。然而，真正的需求可能是同时查看业务日志和GC日志
　　但它们属于同一类。单个路径的匹配不能覆盖其中两个路径。不改变代码的解决方案是为它编写另一个目标
　　这样既麻烦又不利于维护。所以我们在这里做了二次开发
　　[k38号]
　　（三）云本机模型
　　传统的云原生模式最好采用PLG的主流模式。但是，作为一个整体系统，数据栈对企业的交付有很多限制，这将导致demoset模式的不可用。最大的挑战是许可。只能在/var/Lib/pods上装载一个命名空间权限
　　在这种情况下如何使用PLG
　　事实上，主要的变化在于prommail的使用。这里要声明的第一件事是，多个服务堆栈的日志作为文件输出
　　第一种是选择damonset模式或sidecar模式。demonet模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。相反，为了适用更严格的交货条件，我们为采集选择了sidecar车型
　　Sidecar模式是在部署每个服务时自动为其添加日志容器。容器和服务容器一起装载一个公共的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器对数据卷下的日志执行采集
　　[k40号]
　　[第29页]⛳ promtail如何在数据堆栈中动态配置标记
　　通过sidecar模式，让日志容器和主容器共享一个日志目录，从而在promtail容器中获取日志文件。但是，promtail不知道哪些日志指向采集以及它们的标签是什么
　　因为你可能只需要采集的日志。日志，或者您可能只需要采集的日志。JSON，或者某些服务的配置可能不同，所以不能死写。你怎么解决这个问题
　　Promtail在v2.10中增加了一个新特性，即可以引用配置文件中的环境变量。通过这个特性，我们可以将promtail的path参数写为${log]\upath}，然后将服务的logpath设置为环境变量，比如log\upath=/var/log/commonlog/*.log
　　因为我们可以在创建服务时通过环境变量设置路径，所以 查看全部

　　电商采集系统软件有哪些主要功能？五大功能解决方案
　　采集系统上云集成于阿里云，京东云，快手云，百度云，腾讯云，等五大云厂商和开发者共同合作，聚焦在内容、商家、技术和大数据领域，帮助合作商学习采集，传播，营销等完整供应链上的技术。电商采集系统软件有哪些主要功能？电商采集系统软件解决方案如下：·移动端采集·电商自动分流·商品词过滤·商品标题过滤·搜索词过滤·自动定位·隐藏所有商品链接·自动采集链接字段·采集规则的自动识别·专业的广告防作弊防骚扰检测检测：只针对采集手机端的数据；限制人力采集和检测低价垃圾网页：只检测手机端网页及页面的隐藏的广告并不能保证商品不被盗取：精度和准确率、金额识别·每日更新2次请求列表：每周更新2次整个采集系统上云集成了如下的模块：·视觉中国v标识（包括icp经营单位icp备案证号）·必须采集的高清图片·必须采集的小视频·必须采集的c端认证信息·必须采集的商家认证信息·各行业营销活动发布的全部链接。
　　手机商品页采集的话做加工自然是最优的，分析电商数据的实际情况和需求，满足不同的目的自然是有不同的软件。现在无论是pc端还是移动端网站的订单、宝贝的信息大都是通过快捷方式的方式做采集的，所以能过获取这些手机数据并做加工处理的平台是非常好的。这类平台一般都有保证金，可以学习开发该平台并将该平台的数据进行接入，以此实现平台对接。
　　在以前有很多类似的平台，收费的比较多，网上找找应该有不少。没有支付工具的时候是通过微信支付或者是银行转账的方式做收集。如果题主你想要这样做也可以找找有没有对应的网站。 查看全部

　　为什么大多数安卓app不支持免密登录（上）
　　采集系统上云了，各种资源可以进行共享了，所以就有可能出现一些新事物，比如ip资源泄露，或者就是一些恶意的账号也可以利用这些数据去获取某些利益，所以以后登录这个应用不要太过于依赖第三方支付宝，你现在每次使用这个软件都要填写有效的手机号码，那么如果你在使用的时候不小心被网络攻击而泄露了一些信息，那你需要自己去处理，去买一些配备好的专门的记录软件，或者利用一些技术手段，查看一下自己每次登录获取的数据到底存在哪一些地方。
　　xp随便访问，win7开不开也是随便访问，或者我该告诉你，
　　pc不支持就不支持呗，没有应该也必须有理由是吧。
　　没必要呗，现在互联网上那么多监管的不到位的情况，
　　怎么说？我觉得不支持也没事，
　　直接跳过安全验证直接免登录好了，这种系统肯定是要求所有用户必须登录的，否则便是非法窃取用户隐私。所以也就无所谓从哪个应用登录了。
　　别说那么多了，就当所有用户都不存在，
　　以前刚刚工作时帮客户做场景定制app的时候研究过这个问题，虽然当时不知道为什么大多数安卓app不支持免密登录（上家公司交互ui都不懂，就看ui不爽了），看情况不同应该跟安全性有关吧，当然还有一个合理的解释是审核。 查看全部

　　采集系统上云到服务器安全客户端(组图)
　　采集系统上云到服务器安全防火墙客户端防火墙wifi热点室内定位系统(无人机,雷达,红外管理等)防盗(门禁卡,监控,摄像头等)室内位置监控(vhf,vhf+)音频采集：自动采集各类音频数据。地理定位：自动从距离根据实地地理位置计算精准定位。室内定位：对于室内的物体就可以在室内采集定位信息，只要是摄像头采集物体信息在摄像头上就可以计算得到距离。对于非摄像头，用于探头改造。
　　抓拍视频，
　　做点画质不好的、不是太大的、标明位置的短视频应该还是可以的。有家短视频应用之类的公司推出过个人相册功能，可以提供个人相册这样的功能服务。
　　短视频可能是短视频，长视频可能要装tv。并且国内的云服务不是很适合做app的直播，现在直播类的直播类公司主要就是各个厂商的深挖。直播可能更注重内容，上面说的防火墙和云服务还是没啥卵用。
　　大电视以及卫星电视已经进入普通家庭，即便家里有atm（银行）也可以随时视频，所以云服务没什么必要。至于带宽，有些直播网站貌似还是有一定门槛的。其实，最好的应用是手机上搞个app，一键可视频，信号自动到账，能省去不少麻烦。
　　作为互联网公司涉足视频会议领域的探路者，我可以给你简单介绍下视频会议的发展历程和一些技术，让你能够有个基本的了解。
　　1、云网络发展开始的时候，需要走很多弯路，因为运营商只认识自己的牌照，不认识ip地址，因此，运营商制定网络接入规则的时候会故意高标准高要求，手段是故意加装路由器之类的东西来提高路由器交换机的处理能力，带宽自然成为第一要素，这样运营商和你联网就会变成某种程度上的不对等，这也是现在绝大多数手机不上网的主要原因。
　　所以，业界初始的基础通常是专有as和专用路由器，这样基础的需求是最简单快捷的方式，一旦网络建立起来，一切问题就迎刃而解了。而且如果运营商封锁了ip地址，大部分都会出现问题，比如上面说的40m、60m数据，很快就无法了。
　　2、移动互联网从事移动互联网的厂商，早期主要重心放在自己的app上，之后发现网络再宽也要和ip地址相关，于是就引入路由器了，如果是在线的情况，很简单，路由器在别人手机上接就ok了，对于带宽有限，一般情况下都无法全局信息交互（比如上传和接受等），于是出现了web视频会议。但是这种方式在后来几乎成为了一种游戏规则，不但缺失了对于终端的了解，而且网络安全也是个大问题。
　　3、im云应用云就是数据本地存储，只要是与（即便是路由器）， 查看全部

　　采集系统上云提供两种模式，实现访客自动化互联互通
　　采集系统上云提供两种模式：基于本地服务器+sdk模式和基于云端服务器+sdk模式，传统的采集平台把精准度很高的访客数据上传到云端，再利用云端分析工具，对接、天猫、京东、拼多多等平台，我们通过数据采集的方式进行访客去重，对访客进行实时的标注跟踪，将高转化的访客作为访客信息进行存储，等待来源渠道的数据曝光，一个新的平台，就能实现访客端的自动化互联互通，访客采集的效率大大提高。
　　成立于2012年6月1日，是一家专注于新媒体和互联网数据分析、采集、挖掘的技术公司。旗下目前拥有fiddler、webdocs、flashdocs等核心产品，可以支持百度、谷歌、微信等平台的自动抓取、去重。总部设在深圳，并在上海、西安、北京、广州、杭州等地设有办公室，产品被阿里巴巴、腾讯、网易、36。
　　0、uc、豌豆荚、百度、乐视、搜狗、小米、锤子科技、陌陌、一点资讯、今日头条、滴滴出行、拼多多、微盟、钉钉、优步、阿里车联网、智齿等公司广泛使用。
　　百度在浏览器上有的啊，如果不需要的话，
　　1、能识别不同种类的采集类型，目前百度将采集技术通过个性化广告获取的新用户用关键词抓取，
　　2、采集数据来源精准，
　　3、可以持续增加百度每天的采集次数：采集数量来源可以基于pc端网站大小限制，按天自动上传到百度，快过期的话，网站所有内容也将自动下载，
　　4、采集多平台，不同平台返回不同价值链接，可以集中管理采集。
　　5、采集的单条数据已经是domain格式的数据，无论是重定向还是iframe方式的抓取，如果直接抓取到响应js代码，
　　6、js格式可用，比如微信的公众号采集，
　　7、百度无法识别ssl劫持数据
　　8、只有采集过程会使用到百度授权百度才能自动爬取，而一般用户一般不会使用授权过的采集接口，比如robots.txt，因为可能并没有权限使用。以上就是百度采集在pc端的特征，所以说pc采集软件的价值在于能更好的给我们带来高质量的外链以及更好的效果。 查看全部

　　
从异构数据源收集信息并转换为用户需要的信息过程
　　关于Internet信息的思考采集
　　[本文是在这里进行集思广益。请发送任何建议。欢迎来到我的主页]
　　Internet的飞速发展为我们提供了丰富的信息，但同时也提出了如何有效使用它的问题。 “丰富的数据和知识不足”的问题变得越来越突出。当前的数据挖掘方法通常称为“知识发现”或“数据挖掘”。知识发现涉及诸如数据采集，数据清理和数据输出之类的过程。它是统计，模式识别，人工智能，机器学习和其他学科的结合。可以将其视为这样的过程：从异构数据源采集信息并将其转换为用户所需信息的过程。
　　信息源的异构性是难以重用的网络信息的焦点。由于网络信息的异构性，因此在Internet信息的重用中“难于采集”和“难于组织”。国内外许多公司和企业在研发上投入了大量的财力和物力。现在有许多工具和产品，通用搜索引擎（例如Google）和更专业的搜索引擎（例如mp3）。专门用于采集，例如“信息仓库”。例如，Teleplort pro或Google后端中的Robot程序可以收录在信息采集类别中，而我负责开发的CGCrobot程序具有一定的数据重组功能。但是，这些产品通常高度专业化，不适合小型企业和个人用户。即使像Teleport Pro这样的个人用户都可以使用它，下载的（页面）数据在重新使用之前通常也需要大量的编辑工作。到目前为止，还没有一种更适合个人用户和企业的更方便的数据采集和排序工具。
　　本文尝试从另一个角度进行数据挖掘。也就是说，尽管Internet上的数据非常复杂，但它是针对特定网站和网页的结构。如果您忽略原创的结构关系，尽管这个想法简单明了，但仅限于人工智能技术，即使是最先进的系统也无法满足当前用户应用程序的大多数需求。
　　然后，如果我们可以分析具有布局元素与页面之间的关系的原创网站，然后根据用户的指示，将这些元素之间的关系转换为用户所需的数据，那么我们说采集该系统有效地利用了网站生产者和用户的智慧。
　　一个。网页功能
　　在本文中，显示网页时可以显示给用户的元素称为网页元素，包括与视觉，听觉和窗口事件有关的元素。它与网页的特定内部元素具有一定的关系。但是本文更多是从用户的角度出发。如果您不从用户的角度出发，则会使软件难以使用或功能太弱。
　　1。网页元素本身的属性
　　1）。网页元素具有空间属性。显示网页时，空间属性不仅显示在平面关系（x，y轴）上，还显示在z轴上。例如，网页元素可以覆盖网页的另一个元素或背景。
　　2）。网页元素具有时间属性。网页元素可以不断移动，也可以在特定时间显示，等等。
　　3）。网页元素具有事件属性。网页元素可以响应鼠标事件等。
　　4)。网页元素也可以是体育。它们也可以表现为听觉（音乐）。
　　2。网页元素之间的关系
　　1)。空间位置通常是相对的。一个网页元素的位置会影响另一个网页元素。
　　2)。时间上可能存在顺序关系。例如，一个元素在显示后只能显示另一个元素。或一个元素只能在单击另一个元素后才能更改。
　　如果提倡网页元素的概念，则窗口也可以视为（复合）网页元素。窗口的标题，状态行，URL等也是网页元素。但是，在特定的设计中，有必要正确定义网页元素概念的范围，以避免根本无法实现或难以实现的情况。
　　3)。父子关系。父元素由子元素组成。在平面显示器上，通常看起来父元素完全收录子元素（尽管有时可以打破这种关系）。
　　两个。信息采集
　　信息采集表示用户指定需要采集的内容，该内容映射到数据库的哪一部分以及其他采集规则，然后系统执行采集。根据用户提供的信息。 ]。非常重要的一点是软件系统的易用性。有很多方法可以提高易用性，例如Teleport或CGCrobot的采集规则限制； CGCrobot的自动提取方法，以及当前指定的网页布局元素及其关系等等。为了形成竞争体系，应提供这些手段。
　　现在仅考虑网页元素及其关系。实际上，此时，用户需要告诉采集系统：在采集哪个元素之前需要经历哪些步骤（或事件），并将该元素放置在数据库的特定部分中。涉及三个步骤：1)用户在设置采集时需要经历的过程； 2)用户设置采集什么样的元素； 3)在数据库中放置此元素的用户设置。
　　下面是一个简单的示例，此示例实际上更方便使用其他方法采集。
　　假设我们需要采集下图1中的区域A中的所有文档，并提取图2中的作者，翻译者，标题和文本。还要假设我们只能从采集中输入。然后采集流程可以定义为：
　　导航到（）;
　　点击“翻译作品”区域；
　　重新加载A区时
　　{
　　对于区域A中的每个链接
　　{
　　点击链接；
　　当B区域出现时// B区域需要用户定义。
　　『
　　使用B区大于XX的字体作为标题。
　　在B区域中找到文本，并使用“翻译器：”之后的文本作为翻译器。
　　』
　　}
　　}
　　请注意，区域B中不再定义子区域。当然，区域B也可以定义为三个区域，即标题，文本和翻译器。标题区域将规则设置为大于字体大小，并且其空间位置位于顶部。并且翻译器可以定义为收录字符串“ translator：”的行。
　　
　　图1
　　
　　图2
　　三个。信息重组
　　将采集的数据放入数据库中时。我们说这次已经基本满足了用户的需求。但是可能会有一些问题。例如，由于规则定义不够详细，因此采集中还应收录不应定义为采集的内容。此时，用户需要手动组织数据。在考虑实施功能强大的系统时，您还应该考虑如何灵活地重新排列信息。但是本文将不再讨论这些内容。
　　四个。一些规则
　　1。在设计系统时，需要不断提出要求，然后修改系统的定义。以这种方式进行迭代，以使系统功能强大且易于使用。
　　2。 网站只有用户知道页面和用户需求之间的映射，而不是程序。该程序只需要提供一个渠道，用户就可以通过该渠道将自己的需求告知该程序。有效地使用网站创造者和用户的智慧比程序本身的智慧要简单得多。
　　3。好的设计源于模仿现实。尽管本文没有讨论数据存储和重组，但在实现数据时必须考虑它。用户需求的复杂性还导致数据存储和重新安排的复杂性。
　　4。 采集该系统是一种将Internet信息结构映射到用户需求的工具。
　　5。永远期待。还要考虑XML。 查看全部

　　数据视频分析监控真实用户搜索相关的文本分析及其应用
　　采集系统上云采集系统实时抓取终端安卓、ios全平台，进行实时抓取、存储和检索，将终端用户想要查询的数据进行分类、存储等处理，最终实现对大数据的抓取、转换、整合，提高终端用户的使用体验。同时通过云采集系统，可以快速的调取终端手机终端数据的抓取。智能推送手机的app应用，根据手机设置的时间来触发所查询的文件的实时图文报告分析，将最新的海量数据一键推送到终端用户手机上，可大大缩短用户的等待时间。
　　小程序抓包抓取用户查询的图文内容，抓取用户视频时间线分析，通过终端用户手机的应用来构造应用、搜索数据（关键词、日期等），构建关键词库。在相关搜索框内填写相关关键词，例如“日期抓取”“操作方式”，最终将会根据字段匹配所查询的数据，并且实时展示到相关搜索页。语义分析将文字、照片、视频、二维码等转换成语义分析系统能理解的文字串，能够用于语义的多样化分析处理。
　　中文分词对文字进行词性的划分，对词进行词频统计。检索语句检索多种类型的语句，例如日期类型、年月统计等。tags系统中统计主题，中英文数据库，并可存储文本分类、词频等。关键词分析检索“关键词”，根据关键词的字段组合情况，对文件进行定位。一对一、一对多、多对多的句对关系，对文件分析，查找到某段数据。分词统计检索关键词概括搜索相关的多种类型的文本分析需求，对每篇文章进行分词统计。
　　词频统计根据关键词的概括，对词进行词频统计。真实用户数据查询分析真实用户的实时搜索数据，对查询数据进行排序、概括。数据视频分析监控真实用户搜索相关的图文视频采集，对查询的图文视频图文进行反向生成。视频存储系统整合视频数据中心，进行大规模的视频存储。文本识别、网页识别对查询的文本内容进行拆分、生成。提取tags文本分析匹配分词系统对图文数据中的tag进行匹配识别，根据tag进行分词。
　　同时分析用户获取的tag。文本转换转换相关图文、视频流式传输，手机端转换为视频，在终端屏幕展示。文本语句识别通过抓取用户查询的句子，对图文语句进行句式识别，并按字段分类。句子包括表达式、词对识别、重复语句识别、疑问语句识别等等。根据文本词对、重复语句、疑问语句等识别相关句子，再进行概括匹配分词。最终将所有句子进行归一化，对词语进行分组，文本将一次性实现对查询的文本一次性的转换。
　　文本聚合识别一段一句转换成文本格式。话术话术可以实现用户的转发和转发，图文等内容。根据用户的重复数据对话术聚合。文本分析识别抓取内容的语言（新浪微博或者知乎等等的各种语言等）。 查看全部

　　实时日志查询服务数据上云的价值是什么？鹰眼平台介绍
　　一、 Hawkeye平台介绍
　　Eagle Eye是一个大型的分布式实时监视和日志分析系统，由PCG技术运营部负责。它支持多语言报告。域名是：
　　Eagle Eye的数据报告是通过ATTA提供的。 ATTA支持多语言报告（JAVA，Python，C ++等）。报告后，Eagle Eye从ATTA系统中提取数据并将其写入ES。行索引机制，快速查询功能，写入功能等
　　
　　Hawkeye利用ES的倒排索引机制和在几秒钟内查询数百亿数据的能力，提供了以下功能：
　　1.实时日志查询服务数据
　　实时日志查询服务数据上报给ATTA后，开发人员可以通过Eagle Eye查询日志及时定位问题，运维可以通过Eagle提供的数据统计界面实时查询业务运行状态。眼睛。
　　
　　2.数据分析能力
　　将Eagle Eye数据存储在数据库中之后，用户可以直接通过API对其进行调用以进行OLAP分析。
　　
　　3.错误日志警告服务
　　如果程序中存在错误，则可以根据Hawkeye规范报告错误日志，Hawkeye将对该单词进行分段，并根据不同的错误代码给出分钟级别的警报。
　　
　　4. grafana实时分析警报
　　通过grafana实时分析并警报报告给Eagle Eye的数据。 （由于ES不支持大型并发查询，因此无法对大数据进行实时分析）
　　
　　二、在云的背景下
　　公司调整了战略，建立了新的云业务小组，成立了内部“技术委员会”，并启动了“开源协作”和“业务到云”的两个主要战略方向。
　　在架构的演变过程中，Hawkeye团队从迁移到云中可以获得什么好处？上云的价值是什么？
　　1.业务价值2.工程师价值3.腾讯云价值三、组件云架构选择
　　为了确保业务的连续性和体系结构的发展，数据导入过程的主要过程没有太大变化。 Kafka直接在云上使用CKAFKA，而ES直接在云上使用ES。
　　
　　ES和Kafka直接使用云组件，其他组件需要重构。
　　1.重构LogSender
　　写给Kafka的生产者程序的性能瓶颈特别大，高峰时期的数据丢失尤其严重。
　　生产者程序的数据写入过程：读取BOSS订阅-> IP解析->写入Kafka。
　　（[1） IP解析性能瓶颈
　　以前，生产者程序是C ++版本。打印日志后，发现高峰时段的IP解析特别耗时。我检查了代码，发现IP分辨率已锁定。因此，高峰时段的数据丢失尤为严重。解决方案是：将IP分辨率更改为二进制搜索算法以找到IP，然后取消锁定以解决它。
　　（[2） Kafka性能瓶颈问题
　　由于我们的生产者程序，一个程序将读取很多很多主题，然后将它们写入Kafka。我们尝试使用一个生产者和多个生产者进行发送，但是性能无法提高。
　　经过源代码调查，发现当Kafka发送时，它将根据主题分区锁定队列。当队列已满时，将发送一批消息。因此解决方案是，每个BOSSID都应有一个独立的发送客户端。
　　
　　优化后：由于程序性能原因，当数据量非常大时，单个节点在一分钟内只能处理大约130,000条数据。改进后，单个节点可以处理大约55w的数据。性能提高了4倍。
　　2.卡夫卡精选
　　总体而言，与较低版本相比，Kafka具有较高版本支持的更多功能，例如事务和磁盘之间的数据传输。写入性能不会降低。这里的选择是最高的版本。
　　当然，CKAFKA没有给我们选择版本的机会。客户端编写时，应注意该版本与Kafka服务器版本一致，以避免不必要的问题。
　　例如，当低版本的客户端编写高版本的Kafka时，如果使用数据压缩，则服务器在接收到数据后将其解压缩，然后根据相应的格式进行压缩（如果版本不同）相同，将不会执行此操作）会增加服务器的运营成本。
　　Kafka上云后，单台机器的性能可以达到400MB / s，而我们自建的Kafka的性能可以达到100MB / s，性能提高4倍。
　　3.重构视频群聊
　　在ES写作部分，该行业收录许多组件。最著名的是Logstach。由于性能不足，我们重新开发了一组读取Kafka并编写ES的组件。
　　
　　核心优化点如下：
　　
　　由于磁盘IO的大幅减少，在极端优化的情况下，性能可以继续提高2倍以上。总体而言，ES写作将性能提高了约6倍。
　　4. ES选择
　　较低版本的ES支持TCP写入和HTTP写入，而较高版本仅支持一种HTTP写入方法。实际测量发现以下差异：
　　因此我们采用了云版本ES 6. 8. 2。
　　上云后的效果：
　　四、出现在云端之后的变化
　　ES / Kafka进入云之后，有超过50个ES集群和12个Kafka集群。
　　1.减少工作量
　　如果您不使用云，那么构建这些集群平均需要为ES集群使用20台计算机。从申请机器到机器初始化，磁盘RAID和安装ES，每个ES平均每天需要3-4个人，因此建设成本它已经需要200多人（62 * 3- 4) /天，并且没有提到集群的运行和维护成本，这远远超出了鹰眼团队的人力。
　　2.降低成本
　　上云后，通过对各个组件的优化，整体性能将提高至少2-3倍，所需资源将比去年减少2-3倍，并且每年成本至少为2kw。
　　3.工作更加集中
　　上云之后：
　　五、后续架构的演变
　　1.监控系统的构建
　　核心模块必须同时具有日志和监视功能。不同模块的监视维度彼此对应，因此核心模块，日志和监视都可用。当业务异常时，可以通过异常的基本数据（如CPU / Mem等），索引数据，日志数据等来构建完整的监控系统。
　　2.体系结构不断升级
　　目前，自行开发的环聊写作只能保证至少一次，但不能保证一次。尝试通过flink的检查点机制确保数据链接的完整性。 查看全部

　　如何利用开源的Scrapy爬虫框架来爬取新闻网站的数据
　　在当今的Internet环境中，越来越多地将Internet上的各种业务数据（例如新闻，社交网站，交易，政府公共数据，天气数据等）应用于公司数据。外部数据和内部数据之间的通道，两者相互碰撞。这些数据通常收录大量数据，这是最适合用MaxCompute分析和处理的数据类型。特别是，您可以使用MaxCompute的机器学习功能来完成一些数据挖掘业务场景。本文介绍如何使用开源Scrapy采集器框架。将新闻网站的数据抓取到MaxCompute中。
　　
　　一、 Scrapy简介
　　Scrapy是一个用Python编写的Crawler框架，简单，轻巧，非常方便。
　　Scrapy使用Twisted（一个异步网络库）来处理网络通信。它具有清晰的体系结构，并包括各种中间件接口，可以灵活地满足各种要求。整体结构如下图所示：
　　
　　绿线是数据流向。首先，调度程序将从初始URL开始，将其交给下载器进行下载，然后在下载之后将其交给Spider进行分析。 Spider分析的结果有两个：一个是需要进一步的爬网，例如，到之前分析的“下一页”的链接，这些东西将被发送回调度程序。另一个是需要保存的数据，然后将它们发送到项目管道，这是对数据的后处理（详细的分析，过滤，存储等）。另外，可以在数据流通道中安装各种中间件以执行必要的处理。
　　二、 Scrapy环境安装系统环境要求：
　　Linux
　　软件环境要求：已安装：Python 2. 7（下载链接：）已安装：pip（请参阅：安装Scrapy安装
　　执行安装命令：
　　pip install Scrapy
　　草率验证
　　执行命令：
　　scrapy
　　执行结果：
　　
　　ODPS Python安装
　　执行安装命令：
　　pip install pyodps
　　ODPS Python验证
　　执行命令：
　　python -c "from odps import ODPS"
　　执行结果：如果未报告任何错误，则说明安装成功
　　三、创建一个Scrapy项目
　　在要创建Scrapy项目的目录中，执行：
　　scrapy startproject hr_scrapy_demo
　　在Scrapy创建项目后查看目录结构：
　　hr_scrapy_demo /
scrapy.cfg # 全局配置文件
hr_scrapy_demo / # 项目下的Python模块，你可以从这里引用该Python模块
__init__.py
items.py # 自定义的Items
pipelines.py # 自定义的Pipelines
settings.py # 自定义的项目级配置信息
spiders/ # 自定义的spiders
__init__.py
　　四、创建OdpsPipelines
　　在hr_scrapy_demo / pipelines.py中，我们可以自定义数据处理管道。以下是我之前写过的OdpsPipeline。此管道可用于将我们采集的项目保存到ODPS，但还有几点需要说明：
　　ODPS中的表必须已经预先创建。 Spider中采集的项目必须收录表的所有字段，并且名称必须一致，否则将引发异常。支持分区表和非分区表。
　　在您的项目中将以下代码替换为pipelines.py
　　
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/lates ... .html
from odps import ODPS
import logging
logger = logging.getLogger('OdpsPipeline')
class OdpsPipeline(object):
collection_name = 'odps'
records = []
def __init__(self, odps_endpoint, odps_project,accessid,accesskey,odps_table,odps_partition=None,buffer=1000):
self.odps_endpoint = odps_endpoint
self.odps_project = odps_project
self.accessid = accessid
self.accesskey = accesskey
self.odps_table = odps_table
self.odps_partition = odps_partition
self.buffer = buffer
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(
odps_endpoint=crawler.settings.get('ODPS_ENDPOINT'),
odps_project=crawler.settings.get('ODPS_PROJECT'),
accessid=crawler.settings.get('ODPS_ACCESSID'),
accesskey=crawler.settings.get('ODPS_ACCESSKEY'),
odps_table=crawler.settings.get('ODPS_TABLE'),
odps_partition=crawler.settings.get('ODPS_PARTITION'),
buffer=crawler.settings.get('WRITE_BUFFER')
)
def open_spider(self, spider):
self.odps = ODPS(self.accessid,self.accesskey,project=self.odps_project,endpoint=self.odps_endpoint)
self.table = self.odps.get_table(self.odps_table)
if(self.odps_partition is not None and self.odps_partition != ""):
self.table.create_partition(self.odps_partition,if_not_exists=True)

def close_spider(self, spider):
self.write_to_odps()

'''
将数据写入odps
'''
def write_to_odps(self):
if(len(self.records) is None or len(self.records) == 0):
return
if(self.odps_partition is None or self.odps_partition == ""):
with self.table.open_writer() as writer:
writer.write(self.records)
logger.info("write to odps {0} records. ".format(len(self.records)))
self.records = []
else:
with self.table.open_writer(partition=self.odps_partition) as writer:
writer.write(self.records)
logger.info("write to odps {0} records. ".format(len(self.records)))
self.records = []

def isPartition(self,name):
for pt in self.table.schema.partitions:
if(pt.name == name):
return True
return False

def process_item(self, item, spider):
cols = []
for col in self.table.schema.columns:
if(self.isPartition(col.name)):
continue
c = None
for key in item.keys():
if(col.name == key):
c = item[key]
break
if(c is None):
raise Exception("{0} column not found in item.".format(col.name))
cols.append(c)
self.records.append(self.table.new_record(cols))
#logger.info("records={0} : buffer={1}".format(len(self.records),self.buffer))
if( len(self.records) >= int(self.buffer)):
self.write_to_odps()
return item
　　将管道注册到hr_scrapy_demo / setting.py并将ITEM_PIPELINES的值修改为：
　　# Configure item pipelines
# See http://scrapy.readthedocs.org/ ... .html
ITEM_PIPELINES = {
'hr_scrapy_demo.pipelines.OdpsPipeline': 300,
}
#300代表Pipeline的优先级，可以同时存在多个pipeline，依据该数值从小到大依次执行pipeline
　　五、配置ODPS基本信息
　　在hr_scrapy_demo / setting.py中，添加如下参数：
　　六、创建自己的蜘蛛
　　Spider主要用于采集 网站数据，并分析网站数据并将其转换为相应的项目，然后由管道对其进行处理。对于需要采集的每个网站，我们需要分别创建一个相应的Spider。
　　以下是基于采集南方新闻网的重要新闻的蜘蛛示例。
　　
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
import logging
logger = logging.getLogger('NanfangSpider')
class NanfangSpider(scrapy.Spider):
name = "nanfang"

'''
设置你要采集的其实网址，可以是多个.
此处以南方新闻网-要闻-首页为例.
'''
start_urls = [
'http://www.southcn.com/pc2016/yw/node_346416.htm'
]

'''
[ODPS配置信息]
ODPS_TABLE：ODPS表名
ODPS_PARTITION：ODPS表的分区值（可选）
WRITE_BUFFER：写入缓存（默认1000条）
'''
custom_settings = {
'ODPS_TABLE':'hr_scrapy_nanfang_news',
#'ODPS_PARTITION':'pt=20170209',
'WRITE_BUFFER':'1000'
}

'''
ODPS Demo DDL:
drop table if exists hr_scrapy_nanfang_news;
create table hr_scrapy_nanfang_news
(
title string,
source string,
times string,
url string,
editor string,
content string
);
'''

'''
对start_urls的url的解析方法，返回结果为item.
关于具体解析API可参考：https://doc.scrapy.org/en/late ... .html
'''
def parse(self, response):

#查找网页中DIV元素，且其class=j-link，并对其进行遍历
for quote in response.css("div.j-link"):
#查找该DIV中的所有<a>超链接，并获取其href
href = quote.css("a::attr('href')").extract_first()

#进入该href链接，此处跳转到方法：parse_details，对其返回HTML进行再次处理。
yield scrapy.Request(response.urljoin(href),callback=self.parse_details)

#查找下一页的连接，此处用xpath方式获取，因css语法简单，无法获取
nexthref = response.xpath(u'//div[@id="displaypagenum"]//center/a[last()][text()="\u4e0b\u4e00\u9875"]/@href').extract_first()

#如找到下一页，则跳转到下一页，并继续由parse对返回HTML进行处理。
if(nexthref is not None):
yield scrapy.Request(response.urljoin(nexthref),callback=self.parse)

'''
新闻详情页处理方法
'''
def parse_details(self, response):
#找到正文
main_div = response.css("div.main")

#因新闻详情也可能有分页，获取下一页的链接
next_href = main_div.xpath(u'//div[@id="displaypagenum"]/center/a[last()][text()="\u4e0b\u4e00\u9875"]/@href').extract_first()

#获取正文内容，仅取DIV内所有<p>元素下的文本。
content = main_div.xpath('//div[@class="content"]//p//text()').extract()
content = "\n".join(content)

if(next_href is None):
#最后一页，则获取所有内容，返回item
title = main_div.css('div.m-article h2::text').extract_first()
source = main_div.css('div.meta span[id="pubtime_baidu"]::text').extract_first()
times = main_div.css('div.meta span[id="source_baidu"]::text').extract_first()
url = response.url
editor = main_div.css('div.m-editor::text').extract_first()
item = {}
if('item' in response.meta):
item = response.meta['item']
item['title'] = title
item['source'] = source
item['times'] = times
item['url'] = url
item['editor'] = editor
if('content' in item):
item['content'] += '\n'+content
else:
item['content'] = content
yield item

else:
#非最后一页 ，则取出当前页content，并拼接，然后跳转到下一页
request = scrapy.Request(response.urljoin(next_href),
callback=self.parse_details)
item = {}
if('item' in response.meta and 'content' in response.meta['item']):
item = response.meta['item']
item['content'] += '\n'+content
else:
item['content'] = content
request.meta['item'] = item
yield request
　　七、运行Scrapy
　　切换到您的项目目录并执行以下命令：
　　Scrapy crawl nanfang –loglevel INFO
执行结果如下图所示：
　　
　　八、验证抓取结果
　　完成数据采集后，登录到DATA IDE以查看采集的内容：
　　
　　本文仅演示一个简单的案例。实际生产中还需要考虑多线程处理，网站验证，分布式爬网等。 查看全部

　　采集系统上云，看哪个系统做的更好吧
　　采集系统上云，其中涉及到商家所提供的部分信息，大致可分为：基础数据云和营销云等。1、基础数据数据从商家直接下发，一般由财务统计，联系商家后，经培训，一般由cpa营销系统，通过对接到api接口服务商，或者第三方服务商，从而实现获取用户信息。通过云获取有多种选择，从自己数据库下发和目标客户群体通过公开数据获取，一般采取自己数据自己处理，自己归档，以解决数据统计和归档问题。
　　从多个渠道获取的渠道有数据汇聚系统、大数据分析系统等等，从其他地方统计到的则更多，像手机的监控app，运营商的大数据信息系统，医院系统的分诊系统等等。云获取用户的方式多样，除了以上两种，还有像在线智能推荐等。2、营销场景营销场景上，主要有线上营销系统，线下营销场景；这些系统所获取的用户信息则需要专门的用户交互系统，运营人员还需要和营销专员进行协同。
　　综上所述，通过各方面渠道获取的数据，有了一定程度了解。相信会有不少商家放出信息来，看哪个系统做的更好吧。
　　简单说，记得我当年校园招聘前面的面试是基于58同城和智联招聘的数据去做搜索推荐来评估前端用户的属性。现在想起来， 查看全部

　　采集系统上云服务器要收20000块钱，是整机部署还是分成机房部署？
　　采集系统上云服务器要收20000块钱，是整机部署还是分成机房部署？具体看公司业务自己组装比云服务便宜一些，
　　二七八的还是新建站程序程序外挂一体的月费不贵的，像你们这种配置做外挂服务器2000搞定建站服务器你就少花一点钱找靠谱的店家或者别人买个二手的，
　　组上几台云服务器吗，年费上万了。百度搜索阿里云云服务器，具体看怎么配置。实体带宽可用外地，但是提供宽带和维护。
　　把配置部署起来一般不会超过2000元。
　　要定制化设计，配置的话可以找我，一站式服务就可以给你解决，
　　40000块钱足够搞定带宽容量，付一部分程序服务费，用户打开网站都是同一个ip，
　　我用的是路由器或者nas，云服务器就是每次开通各种服务器时收费100或者1000，还有其他好多收费，而且中国要用ip最好备案上服务器，
　　路由器大概两千块左右，nas差不多三千左右，你看看这个意思。
　　个人建议自己联机，新旧电脑装几个程序可以互传东西。
　　没接触过电商直接提供是有点难的
　　两千或者两千0左右搞定系统服务器， 查看全部

　　分布式爬虫与SaaS模式有机结合,节点管理方案
　　随着Internet和数据挖掘技术的飞速发展，Internet上网页数据的价值日益突出。现有的Web爬网程序技术具有以下缺点：不易使用且不易于为网页数据进行自定义采集。本文将云计算技术和Web爬虫技术相结合，基于软件即服务（SaaS）服务模型，设计并实现了云数据采集系统中的云爬虫子系统。不同的用户可以根据自己的需求，在由云采集器子系统提供的独立采集器群集服务上方便地执行数据采集任务。为了实现分布式爬虫和SaaS模型的有机结合，本文主要研究云爬虫子系统中的两个关键问题：爬虫节点管理和链接抓取任务调度。在爬虫节点管理方面，提出了一种在etcd的辅助下的爬虫节点管理方案，该方案规定了子系统中所有爬虫节点的一系列常见行为，从而可以混合部署每个集群的爬虫节点。互相替换。该解决方案支持在运行时更新采集器节点配置，在运行时支持每个采集器集群的节点动态增加或减少，以及及时检测集群故障节点，以确保采集器集群服务的可靠性。在链路提取任务调度方面，提出了一种基于跳跃一致性哈希算法的改进的调度方案OJCH。 OJCH使用跳转一致性哈希算法来计算节点，并获得与跳转一致性算法相似的性能，并使用重新哈希故障节点的方法来克服跳转一致性哈希无法处理任何节点故障的缺点。已通过实验验证。此外，本文还提出了一种支持周期性链接提取任务的重复数据删除方案。从那时起，本文将介绍云采集器子系统的总体设计以及每个功能模块的详细设计和实现，其中包括集群控制模块，网站服务模块，任务队列模块，任务调度模块，任务处理模块和节点管理模块 。然后根据相关测试案例对已实现的云爬虫子系统进行测试，并对云爬虫子系统的功能进行验证。最后，全文进行了总结。 查看全部

　　名人真人真照片来筛选你好好说清楚你要筛选的人是谁怎么来的
　　采集系统上云平台可以基于.netweb服务器做一个地区全国人员身份采集上传登录系统页面后面，提交身份证扫描件即可实现验证，现在国家对实名制管控越来越严格，这样做是合法的！！！但有利有弊，利是微信和手机号码身份证绑定，采集成功率更高。弊端是，财务人员每天要做好上传，切断了很多原本应该人工采集的流量，本地物理节点采集或者有损失！！。
　　即提供名人真人真照片来提供筛选你好好说清楚你要筛选的人是谁怎么来的，是不是黄牛。利益相关的说清楚，行好利益。
　　简单啊，现在有很多推荐身份证绑定的兼职类网站，从年龄到消费水平到收入水平到生活状态包罗万象，需要这些信息的话直接注册登录就行了。不是什么高端人才，也不收取费用，对大多数人都是足够用的，但每个人有不同的标准，所以，有时候筛选身份证的任务招标会挺让人头疼的。
　　请告诉我哪个网站？别人还让绑定银行卡呢，没问题。
　　你好，谢谢邀请，那请问在哪个方面呢？我在我们团队帮助客户做过很多此类问题的处理。可以参考我们的具体方案：帮助企业客户做一些大型的信息采集的话，目前线上办公的团队线上任务收集并且将问题反馈给线下的问题回收中心，收集问题及时解决，确保问题处理效率和质量。 查看全部

　　汇总:黑客渗透前奏，信息收集之域名采集
　　2、Web界面查询：
　　
　　输入您要查询的域名，然后单击查询以获取网站管理员的手机号码，名称，电子邮件地址，域名注册商和其他信息。
　　3、命令行界面查询：
　　Kali Linux系统随附Whois命令行查询功能。您可以打开命令终端窗口并输入以下命令进行查询：
　　谁的域名
　　
　　例如：查询语句的whois信息：
　　与网页图形界面的查询方法相比，kali命令行查询的结果不是很好。
　　二、子域查询：
　　1、子域介绍：
　　子域也是第二级域名，它指的是顶级域名下的域名。通常，我们访问的域名通常是一个大型站点（为了划分功能和便于管理），通常会创建不同的站点。
　　这些站点可能是，并且这些域名称为子域。这些域名与主要网站密不可分。有些可能具有相同的后台登录密码和数据库连接密码，而有些可能都位于同一服务器或同一网段中。因此，穿透中子域也是我们不容忽视的捷径。
　　当主站点找不到漏洞时，您可以使用该工具查询网站的子域，一个接一个地分析每个子站点的漏洞，并利用现有漏洞。
　　2、层子域挖掘机：
　　在Windows操作系统下，您可以使用图层（图形界面工具）来枚举和分解子域。
　　
　　当您指定域名和端口并单击“开始”时，将执行子域枚举和爆炸。在返回的结果中，您可以清楚地看到子域名和相应的开放端口，Web服务器以及域名的其他信息。
　　3、第三方网络工具查询：
　　为了简单快捷，您还可以使用相关的网络工具进行子域查询
　　
　　此外，还有各种查询方法，例如子域爆炸工具和搜索引擎界面，但是使用的方法相似。对于初学者，请掌握以上两种查询方法。
　　三、域名注册信息查询：
　　通过查询网站归档信息，您可以获得公司/个人信息，并可以一步使用（社会工程学）。同时，您可以检查网站的信誉和真实程度。
　　
　　在Web工具中输入需要查询的域名，单击查看并分析，即可获取与该域名对应的注册信息（记录号，网站负责人，记录单位，等）。
　　四、摘要：
　　通过上述方法，目标站点的域名信息采集可以获得大量的资产信息，从而扩大了攻击面，提高了渗透测试的成功率。尽管域名信息采集的处理过程非常漫长且嘈杂，但早期的域名信息采集对于后续的渗透非常有用。
　　[云栖在线课堂]每天，产品技术专家分享！
　　课程地址：
　　立即加入社区，与专家面对面，并紧跟课程中的最新动态！
　　[云栖在线教室社区] 查看全部

　　鹰眼|分布式日志系统上云的体系结构和实践
　　简介|经过930的改革，公司明确了公司的“开源协作，自主开发和云化”的技术战略，通过自主开发业务到云，整合资源使用，提升互补架构能力，促进了自主开发业务与云产品协同发展，同时实现产业互联网发展战略，促进腾讯云业务的拓展与壮大。该公司还成立了组织结构部门，以将公司级业务大力推广到云中。为了响应这一呼吁，分布式日志系统（Eagle Eye）也在积极探索将原创业务迁移到云的解决方案。
　　内容
　　一、 Hawkeye平台介绍
　　二、在云的背景下
　　三、组件云架构优化和云组件选择
　　四、进入云端之后的变化
　　五、后续体系结构的演进和监控系统的改进。
　　一、 Hawkeye平台介绍
　　Eagle Eye是由PCG技术运营部运营的大型分布式实时监视和日志分析系统，支持多语言报告。
　　域名是：
　　Eagle Eye的数据报告：
　　Eagle Eye的数据报告是通过ATTA提供的。 ATTA支持多语言报告（JAVA，Python，C ++等）。报告后，Eagle Eye从ATTA系统中提取数据并将其写入ES。行索引机制，快速查询功能，写入功能等
　　
　　Hawkeye利用ES的倒排索引机制和在几秒钟内查询数百亿数据的能力，提供了以下功能：
　　1.将实时日志查询服务数据报告给atta后，开发人员可以通过Eagle Eye查询登录时间以定位问题，O＆M可以通过数据统计界面实时查询业务运行状态由鹰眼提供。
　　
　　2.数据分析功能：将Eagle Eye数据存储在数据库中后，用户可以直接通过API对其进行调用以进行OLAP分析。
　　
　　3.错误日志警告服务。
　　如果程序中存在错误，则可以根据Hawkeye规范报告错误日志，Hawkeye会对单词进行分段，并根据不同的错误代码发出分钟级别的警报。
　　
　　4.通过grafana实时分析和警报报告给Eagle Eye的数据。
　　（由于ES不支持大型并发查询，因此无法对非常大的数据进行实时分析）
　　
　　二、在云的背景下
　　930进行了调整，建立了新的云业务小组，在内部成立了“技术委员会”，并启动了“开源协作”和“业务到云”的两个主要战略方向。
　　在架构的演变过程中，Hawkeye团队从迁移到云中可以获得什么好处？上云的价值是什么？
　　1、商业价值
　　2、工程师价值
　　3、腾讯云价值
　　三、组件云架构选择
　　为了确保业务的连续性和体系结构的发展，数据导入过程的主要过程没有太大变化。 Kafka直接在云上使用CKAFKA，而ES直接在云上使用ES。
　　
　　ES和Kafka直接使用云组件，而其他组件则需要重构。
　　重构LogSender：
　　写给Kafka的生产者程序的性能瓶颈特别大，高峰时期的数据丢失尤其严重。
　　在生产者程序中写入数据的过程如下：
　　读取BOSS订阅-> IP分辨率->写入Kafka。
　　IP解析性能瓶颈：以前的生产程序是C ++版本。打印日志后，发现高峰时段的IP解析特别耗时。我检查了代码，发现IP分辨率已锁定。因此，高峰时段的数据丢失尤为严重。
　　将IP分辨率更改为二进制搜索算法以找到IP，然后取消锁定并解决它。
　　Kafka的性能瓶颈：由于我们的生产者计划，一个程序将读取很多主题，然后将它们写入Kafka。我们尝试使用一个生产者和多个生产者进行发送，但是性能无法提高。
　　在对源代码进行调查之后，发现当Kafka发送时，它将根据主题分区锁定队列。当队列已满时，将发送一批消息。因此解决方案是，每个BOSSID都应有一个独立的发送客户端。
　　
　　1.大量数据，有多个kafka客户端
　　2.一批带有少量数据的主题可以共享一个Kafka生产者。
　　优化后：当数据量非常大时，由于程序性能的原因，单个节点在一分钟内只能处理大约130,000条数据。改进后，单个节点可以处理大约55w的数据。性能提高了4倍。
　　Kafka选择：
　　通常，与较低版本相比，Kafka支持更多功能，例如磁盘之间的事务和数据传输。写入性能不会降低。此处选择的最高版本。
　　当然，ckafka没有给我们选择版本的机会。客户端编写时，我们仍然必须注意与Kafka服务器相同的版本，以避免不必要的问题。
　　例如，当较低版本的客户端编写较高版本的Kafka时，如果使用了数据压缩，则服务器在接收到数据后将其解压缩，然后根据相应的格式进行压缩（如果版本为一致，就不会有这样的操作）来增加服务器的运营成本。
　　Kafka上云后，单台机器的性能可以达到400MB / s，而我们自建的Kafka的性能可以达到100MB / s，性能提高4倍。
　　重构视频群聊：
　　在ES写作部分，行业中有许多组件。最著名的是logstach。由于性能不足，我们重新开发了一组可读取Kafka和可编写ES的组件。
　　组件
　　单机测试（BX 1)
　　备注
　　Logstash
　　30000
　　后端日志采集这层logstash用jruby编写。众所周知，像jruby这样的动态语言实际上更适合于Web 网站的快速开发（ror），例如log 采集后端应用程序需要负责日志采集和解析，尤其是在解析日志时将消耗cpu，因此数据量很大，很容易达到顶峰
　　Heka
　　12000
　　与logstash相比，它的数据处理过程消耗更少的机器性能并且“重量更轻”，但是其官方测试数据直接输出到stdout，并且没有太多的适配程序，编码过程和单个heka实例处理。速度只有30000 / s
　　自行开发的视频群聊
　　200000
　　1.通过多个线程读取不同的Kafka分片，对客户端进行分组，充分利用CPU资源，并达到10w / s的写入速度。
　　2.通过批量请求路由机制，每批数据使用相同的路由值。 ES服务器接收到该数据后，会将这批数据发送到一个节点，这可以减少网络传输。压力（在ES需要在发送之前分解一批数据之前），充分利用磁盘顺序读写的能力，并将写入性能提高到20w / s
　　核心优化要点简介：
　　
　　由于磁盘IO的大幅减少，在极端优化下性能可以继续提高2倍以上。
　　总体而言，ES写作将性能提高了约6倍。
　　ES选择：
　　较低版本的ES支持tcp写入和http写入，而较高版本仅支持一种http写入方法。实际测量发现以下差异： 查看全部

　　TKE集群日志解决方案之日志采集
　　TKE日志采集的场景及构架
　　日志采集功能是容器服务为用户提供的集群内日志采集工具，可以将集群内服务或集群节点特定路径文件的日志发送至 Kafka、Elasticsearch 或者 腾讯云日志服务（CLS）。日志采集功能适用于须要对 Kubernetes 集群内服务日志进行储存和剖析的用户。
　　架构图如下:
　　tke-log.png
　　日志采集功能须要为每位集群自动开启。日志采集功能开启后，日志采集 Agent 会在集群内以 DaemonSet 的方式运行，并按照用户通过日志采集规则配置的采集源和消费端，从采集源进行日志采集，将日志内容发送到消费端
　　T
　　KE 日志采集支持以下采集方式:
　　业务应用场景
　　常规业务场景:
　　公网域名--&gt;入口Nginx(ingress) --&gt; 业务应用容器
　　我们使用nginx的容器标准输出给你们演示标准输出的采集方式
　　通过业务应用容器内的文件日志演示容器内的文件日志采集方式
　　untitled.png
　　操作步骤
　　环境:
　　为什么采用CLS而不是ELK, 对于中小企业自建一套ELK维护成本比较高，对技术人员的要求也高,
　　而且扩容不是太便利, CLS具有一下优势:
　　稳定可靠简单高效生态扩充
　　具体的操作流程我们通过短视频来给你们演示
　　视频内容常见问题全文索引和键名索引有哪些区别？日志集和日志主题的区别是哪些？
　　日志服务提供两层概念逻辑：日志集和日志主题，一个日志集收录多个日志主题，如同一个项目收录多个应用服务。一般而言，每个服务的日志格式都不相同，因此日志主题作为采集、检索等配置管理的最小单元。
　　总结
　　这里给你们简单分享了下TKE中采集应用日志的具体操作流程, 在这里给你们演示的日志系统是使用的CLS, CLS功能十分强悍，简单易用。当详尽的日志使用文档可以参考CLS的官方文档或则在本专栏中给我们留言。
　　欢迎你们关注本栏目，我们专注于Kubernetes生态，持续给你们分享。 查看全部

　　北京数据采集
　　大数据生命周期
　　其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被注重，数据采集的挑战也变的尤为突出。我们明天就来瞧瞧大数据技术在数据采集方面采用了什么方式：
　　‘搜客’---搜客数据采集APP的优势
　　一、‘搜客’是哪些？
　　‘搜客’是一款高智能客源信息采集平台，本质上是一款市场营销系统，能够帮助使用人确切的采集所须要搜集的会员顾客信息。
　　二、‘搜客’是如何的一个行业定位？
　　‘搜客’做为大数据营销软件，定位为垂直搜索引擎。即专注于信息采集垂直领域，搜索引擎只能调阅数据信息，不形成任何交易环节。
　　三、‘搜客’所提供的数据信息是否真实合法？
　　‘搜客’以数十家小型网站为搜索基础。所有数据信息皆从网站调取，真实性毋庸置疑，至于所采集的信息也都是全网公开的信息，并且由本人上传，在主观意愿上是选择公开的，‘搜客’所采集的信息，属于网路公开信息，真实合法。
　　四、‘搜客’的采集源从何而至？
　　‘搜客’采集源来自于百度地图、高德地图、360网、赶集网等搜索引擎。全网搜索采集各行业类别信息，包括各类别店家的地址信息，联系方法，经营信息等网站公开信息，切实做到信息有效、更新及时的问题，并且具体化至区域搜索，精确到市区内采集，真实有效的提供了精准的行业布满
　　五、‘搜客’的功能都有什么？
　　搜索精确：在软件全网采集站点里输入想要的行业和地区 就可以搜索到精准的顾客信息资源。
　　产品推广：主要功能是可以发布广告信息，针对信息情况来选择信息分类。收录推广图片，以及文字进行详尽的描述介绍。
　　一键添加：搜索下来的资源信息通过一键添加可以直接导出到手机通讯录里。
　　同城客源：基于归属地大数据，可按照规则一键生成海量目标号码。营销宝典：搜集互联网精品的营销课程，让您用的过程中也才能学习。
　　一键清空：将添加的客源信息，一键删掉。只删掉从搜客软件添加的信息，不会影响任何自动保存的信息。提供精准对口行业资源信息；有针对性的做业务，提高效率；提供建立的埋点采集规范，调用 API 接收埋点数据；支持导出第三方或线下数据，丰富数据源进行剖析；提供统一的埋点指标管理平台，便捷管理埋点指标。
　　六、‘搜客’相比同类产品的优势？
　　1、搜索内容的随意性大，不用局限于软件里现有的行业，用户能想到的都可以搜索。
　　2、客源的区域性更细化。用户可以依照自己的需求选择区或则市区。
　　3、可以根据行业分类导出手机通讯录。让手机通讯录里的客源信息分类更明晰。并且可以同步陌陌和QQ软件，灵活多样的做业务推广。
　　4、可以根据行业分类导入execl表格。
　　5、短信群发功能，选择一个地区的某个行业后，用户以邮件的形式顿时发送给对方，针对性强，推广速度快。
　　6、推广功能，用户可以把自己的产品推广到软件里，并且可以分享到陌陌好友和朋友圈。
　　7、私人定制，用户可以按照自己的行业须要订做软件。
　　8、只须要一部手机，通过搜客系统即可开发全省市场。
　　七、‘搜客’系统未来会怎样优化？
　　目前‘搜客’仅可作为营销工具使用，但在不断建立更新的过程中，会逐渐进行除营销工具意外的调整，自身调整包括上线‘搜客’商城，系统功能在‘搜客’完善过程中通过大数据信息流调整出行业并立的搭建式系统，推广者虽然任何事情都不做，也会带来大的产品销量。
　　
　　任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：（如果对大数据生命周期认识不够清晰，可参考还不懂哪些是大数据？大数据的生命周期求婚）
　　数据的采集是挖掘数据价值的步，当数据量越来越大时，可提取下来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便才能保证数据剖析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。
　　
　　全的大数据采集方法分类，你想知道的都在这里
　　
　　对于企业生产经营数据上的顾客数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统插口等相关方法采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据剖析，还是数据的安全性和保密性，都做得挺好。
　　
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　　欢迎来到河南搜客网络科技有限公司网站， 具体地址是河南省郑州市金水区兴业大厦2606，联系人是秦。 查看全部