大数据数据采集工具简介

随着大数据技术体系的发展，越来越多的企业应用大数据技术支撑自己的业务发展。数据采集作为大数据的起点，是企业主动获取数据的一种重要手段。数据采集的多样性、全面性直接影响数据质量。

企业获取数据的渠道分为内部和外部两个渠道。内部渠道包含自己建设的业务系统，如电商系统、门户网站、门户论坛等。外部渠道包含爬虫系统爬取的数据、三方合作平台数据、公共社交平台数据等。那么如何从这些渠道获取数据？下面简单地介绍一下常用的数据采集工具。

结构化数据采集工具。

结构化数据在分析型的原始数据占比比较大，大部分经过预处理进入数据仓库进一步多维分析和数据挖掘。常用的数据采集工具有：

1 Apache Flume

支持离线与实时数据导入，是数据集成的主要工具。

2 Apache Sqoop

主要使用JDBC等工具连接关系型数据库与Hadoop生态圈的文件系统，通过配置文件配置双向连接信息后，通过命令完成数据的导入导出。

半结构化数据采集工具

半结构化的数据多见于日志格式。对于日志采集的工具，比较常见的是

1 Logstash

Logstash与ElasticSearch、Kibana并称为ELK，是采集日志的黄金搭档。

2 Apache Flume也多用于日志文本类数据采集。

非结构化数据采集工具

1 DataX

DataX轻量级中间件，在关系型数据库导入导出性能比较优异。支持多种数据类型的导入导出。

流式数据采集工具

1 Kafka

性能优异超高吞吐量。

Binlog日志采集工具

1 Canal

基于MySQL数据库增量日志解析提供增量日志订阅和消费功能。

爬虫采集框架与工具

1 Java栈，Nutch2、WebMagic等。

2 Python栈，Scrapy、PySpider

3 第三方爬虫工具，八爪鱼、爬山虎、后羿等等。

所有的扒站工具都只是拔取网站的一些公开文件如css，js，html代码等，这些工具只不过是对网页文件进行了保存，而网站运用的cms后台，和一些调用的标签是不会被扒下来的，但是你可以扒下网站相应的页面作为模板自己套用cms这样就可以形成自己的网站了

主流爬虫框架通常由以下部分组成：

1种子URL库：URL用于定位互联网中的各类资源，如最常见的网页链接，还有常见的文件资源、流媒体资源等。种子URL库作为网络爬虫的入口，标识出爬虫应该从何处开始运行，指明了数据来源。

2数据下载器：针对不同的数据种类，需要不同的下载方式。主流爬虫框架通畅提供多种数据下载器，用来下载不同的资源，如静态网页下载器、动态网页下载器、FTP下载器等。

3过滤器：对于已经爬取的URL，智能的爬虫需要对其进行过滤，以提高爬虫的整体效率。常用的过滤器有基于集合的过滤器、基于布隆过滤的过滤器等。

4流程调度器：合理的调度爬取流程，也可以提高爬虫的整体效率。在流程调度器中，通常提供深度优先爬取、广度优先爬取、订制爬取等爬取策略。同时提供单线程、多线程等多种爬取方式。

JAVA的工作方向我认为由两个因素决定，一是个人意识，也就是个人的求职意愿；二是技术能力，所谓“没有金刚钻，不揽瓷器活”说的就是这个道理。职位永远同个人业务能力相匹配，同样，只有在自己喜欢、擅长的领域，才能将个人价值和企业效益最大化。

关于Java工作方向的建议，我主要从知识掌握情况和技能胜任度进行举例说明，大致分为四大阶段：Java基础、Javaweb、Java框架、Java+云数据，希望对大家的学习和求职就业有一定帮助。

第一阶段：Java基础

掌握基本语法、面向对象、常用类、正则、集合、Io流、多线程、Nio、网络编程、JDK新特性、函数式编程。

可胜任工作（工作方向）：数据采集与嵌入式交互，负责公司业务平台开发和维护工作，根据需求，独立、快速、高质量完成技术开发编程任务； 参与核心代码编写工作，负责数据库及相关端口的设计及开发等。

核心知识点：

DOS命令，JAVA发展简史，JAVA体系，JAVA的特性

安装jdk， 配置环境变量，安装编译工具，第一个HelloWorld

文档注释,单行注释,多行注释

二进制,进制转换

标识符,命名规则,命名习惯,关键字,保留字

八种基本数据类型,常量,变量,运算符,表达式

执行语句, if 语句, switch case语句

while, do-while 循环

循环,特殊流程控制

方法,方法重载,递归算法

OOP(面向对象的设计思想)

对象的创建和内存,构造方法的定义, this 关键字

封装和集成, static ,super 关键字

方法重写

访问权限,转型和多态, Object 类

final 关键字

Eclipse,数组, Arrays 工具类,可变参数,二维数组,内部类,设计模式

单例设计模式,工厂设计模式

包装类和字符串

正则表达式,枚举

泛型, Iterator 迭代, List 接口, Set,Map,Collections

File,IO 流,转换流

缓冲流,内存流

对象流, Properties 类,装饰者设计模式

多线程的三种实现,线程的常用方法,线程的生命周期,线程同步

网络编程, TCP/IP,UDP

NIO, Channel,Buffer

Selector,FileChannel

JDK8新特性

JDK9新特性

JDK10新特性

反射

第二阶段：Javaweb

掌握数据库(MySQL)、前端(Html5、CSS3、JS、BootStrap、jQuery)、后端技术(Servlet、Filter、Listener、JSP)、会话跟踪技术(Cookie、Session)、版本控制器(SVN)、在线支付等技能。

可胜任工作（工作方向）：能根据产品需求和组长设计的方案独立完成代码编写，熟悉高并发、海量数据系统经验，能持续对自己系统进行调优。

核心知识点：

数据库简介和安装, DML *** 作, DQL 查询数据

数据的完整性，多表查询

视图，索引

SQL 注入,批处理,数据库事务

C3P0连接池, Druid 连接池

DBUtils 工具类封装

Html 简介, Html 基本标签, Html 表单标签

CSS 简介, CSS 导入方式, CSS 选择器, CSS 属性

CSS盒子模型, CSS 扩展属性

Bootstrap

SVN

JavaScript基本语法

函数,d窗函数,事件, JavaScript 正则表达式

JavaScript 的 DOM,BOM

JavaScript 定时任务

Tomcat,XML

Dom4j 解析 XML

SAX 解析

XML 生成

>

Servlet 生命周期

Servlet 跳转

>

Servlet 新特性

Cookie,Session

URL 重写

过滤器 Filter, 监听器 Listener

Jsp,Jsp 内对象

EL 表达式, JSTL

JSON 语法,JSON 解析, JSON 生成

Gson,FastJson,Jackson工具

Ajax 简介, Ajax 工作原理, Ajax 核心

Ajax 综合案例

jQuery概述, jQuery作用,jQuery引用

jQuery语法, jQuery选择器,jQuery时间

jQuery效果, jQuery HTML

jQuery Ajax, jQuery 插件

Validate 插件, Moment 插件

MVC 模式

第三阶段：Java框架

掌握主流的企业级框架，开发和管理工具(Maven、Git、Idea)、Spring、webMVC框架(SpringMVC、Struts2)、ORM框架(Hibernate、MyBatis)、权限管理(Shiro)、工作流(Activite)、POI、Echarts、Spring新特性等。

可胜任工作（工作方向）：常见中小型互联网项目开发, OA/CRM/ERP 系统开发, APP 服务端开发等等，可胜任中高级Java开发工程师。

核心知识点：

Maven 和 Maven私服Nexus

IntellijIDEA

MarkDown

Git

LayUI

Mybatis

Spring5

SpringMVC

Struts2

Hibernate

Hibernate Validate

>

RESTful API

Shiro

Activiti

POI

Echarts

第四阶段：Java+云数据

完成金融/电商类大型分布式项目/APP 服务端项目等。

可胜任工作（工作方向）：可负责开发框架的搭建、改进、跟踪管理方案落地实施，指导开发人员开发工作，管控代码质量。对关键模块的代码编写与集成对java架构体系，主流开源框架有深入研究，对微服务技术有大项目实践经验。熟悉常用的中间件、数据库，对分库分表技术、消息中间件、分布式框架等。

项目架构演进

Linux 常用命令

Linux 安装 JDK,MySQL

Nginx 安装, 负载均衡,反向代理

Redis 安装,常见数据类型

Redis 集群,高可用

SpringDataRedis

Zookeeper

Dubbo

WebMagic

Quartz

FreeMarker

OSS

CAS 单点登录

SpringBoot

Thymeleaf

MyCat

KeepAlive

Elasticsearch

Solr

ActiveMQ

RabbitMQ

RocketMQ

FastDFS

Oracle

Docker

SpringCloud Eureka

SpringCloud Ribbon

SpringCloud  Feign

SpringCloud Hystrix

SpringCloud  Zuul

SpringCloud Config

SpringCloud ZipKin

SpringCloud Sleuth

SpringBoot Admin

Jenkins

ELK

GitLab Runner

Kuberntes

Zbus

微信小程序

微信公众号

微信支付

微信提现

爬虫技术

爬虫主要针对与网络网页，又称网络爬虫、网络蜘蛛，可以自动化浏览网络中的信息，或者说是一种网络机器人。它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。它们可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以便程序做下一步的处理。

我们绝大多数人每天都使用网络 - 用于新闻，购物，社交以及您可以想象的任何类型的活动。但是，当从网络上获取数据用于分析或研究目的时，则需要以更技术性的方式查看Web内容 - 将其拆分为由其组成的构建块，然后将它们重新组合为结构化的，机器可读数据集。通常文本Web内容转换为数据分为以下三个基本步骤 ：

爬虫：

Web爬虫是一种自动访问网页的脚本或机器人，其作用是从网页抓取原始数据 - 最终用户在屏幕上看到的各种元素（字符、）。 其工作就像是在网页上进行ctrl + a（全选内容），ctrl + c（复制内容），ctrl + v（粘贴内容）按钮的机器人（当然实质上不是那么简单）。

通常情况下，爬虫不会停留在一个网页上，而是根据某些预定逻辑在停止之前抓取一系列网址 。 例如，它可能会跟踪它找到的每个链接，然后抓取该网站。当然在这个过程中，需要优先考虑您抓取的网站数量，以及您可以投入到任务中的资源量（存储，处理，带宽等）。

解析：

解析意味着从数据集或文本块中提取相关信息组件，以便以后可以容易地访问它们并将其用于其他 *** 作。要将网页转换为实际上对研究或分析有用的数据，我们需要以一种使数据易于根据定义的参数集进行搜索，分类和服务的方式进行解析。

存储和检索：

最后，在获得所需的数据并将其分解为有用的组件之后，通过可扩展的方法来将所有提取和解析的数据存储在数据库或集群中，然后创建一个允许用户可及时查找相关数据集或提取的功能。

1、网络数据采集

利用爬虫自动采集互联网中的信息（、文字、链接等），采集回来后进行相应的储存与处理。并按照一定的规则和筛选标准进行数据归类形成数据库文件的一个过程。但在这个过程中，首先需要明确要采集的信息是什么，当你将采集的条件收集得足够精确时，采集的内容就越接近你想要的。

2、大数据分析

大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，通过爬虫技术可以获得等多的数据源。在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的网站获得，也可以从某些文献或内部资料中获得，但从这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求，此时就可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取需要的数据内容，并将这些数据内容作为数据源，从而进行更深层次的数据分析。

3、网页分析

通过对网页数据进行爬虫采集，在获得网站访问量、客户着陆页、网页关键词权重等基本数据的情况下，分析网页数据，从中发现访客访问网站的规律和特点，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动和运营中可能存在的问题和机遇，并为进一步修正或重新制定策略提供依据。

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