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可观测系统实践：基于海量数据的采集优化方案

图1 对于这样的海量数据来说，采集无疑也是一个巨大的技术难题，尤其是要对整个系统的健康情况做到及时的了解，以及对系统中出现的异常和潜在的风险做出及时的响应，既需要数据完整的上报到平台，也需要数据能够及时上报到平台...01 数据采集方案可观测数据采集的原理是通过对指定位置的埋点，将系统进行可观测分析所必要的数据采集出来，并上报到可观测平台。...图2 另一种是将数据存放在本地，由采集组件将数据进行采集之后推送到可观测平台，如图3所示。图3 通过图2和图3的采集架构图可以直观的看出两种采集方案从原理上的区别。...02 数据采集优化基于数据采集的原理，在海量数据的场景下，想要对数据采集进行优化，要保证数据上报的完整性和实时性，那么可以通过对埋点和采集上报两个环节进行优化。...其次是我们在方案选择上，优先考虑通过将数据写入文件，再用采集组件对文件数据进行采集上报的方案，这样可以通过调整采集策略，使数据上报可以尽可能的实时且全面。

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可观测系统实践：基于海量数据的采集优化方案

图1 对于这样的海量数据来说，采集无疑也是一个巨大的技术难题，尤其是要对整个系统的健康情况做到及时的了解，以及对系统中出现的异常和潜在的风险做出及时的响应，既需要数据完整的上报到平台，也需要数据能够及时上报到平台...01 数据采集方案可观测数据采集的原理是通过对指定位置的埋点，将系统进行可观测分析所必要的数据采集出来，并上报到可观测平台。...图2 另一种是将数据存放在本地，由采集组件将数据进行采集之后推送到可观测平台，如图3所示。图3 通过图2和图3的采集架构图可以直观的看出两种采集方案从原理上的区别。...02 数据采集优化基于数据采集的原理，在海量数据的场景下，想要对数据采集进行优化，要保证数据上报的完整性和实时性，那么可以通过对埋点和采集上报两个环节进行优化。...其次是我们在方案选择上，优先考虑通过将数据写入文件，再用采集组件对文件数据进行采集上报的方案，这样可以通过调整采集策略，使数据上报可以尽可能的实时且全面。

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不编程，手把手教你如何从网络采集海量数据

作者：赵一鸣摘自：微信公号“沙漠之鹰” 不少朋友都会问：几十万条租房，二手房，薪酬，乃至天气数据都是从哪里来的？其实这些数据在十几分钟内就可以采集到！...◆ ◆ ◆ 什么是爬虫什么是爬虫互联网是一张大网，采集数据的小程序可以形象地称之为爬虫或者蜘蛛。爬虫的原理很简单，我们在访问网页时，会点击翻页按钮和超链接，浏览器会帮我们请求所有的资源和图片。...回到网页采集这个例子，通过一套有趣的算法，给一个网页的地址，软件就会自动地把它转成Excel! （听不懂吧？听不懂正常，不要在意这些细节！）...◆ ◆ ◆ 破解翻页限制获取了一页的数据，这还不够，我们要获取所有页面的数据！这简单，我们让程序依次地请求第1页，第2页...数据就收集回来了就这么简单吗？...Hawk: Advanced Crawler& ETL tool written in C#/WPF软件介绍 HAWK是一种数据采集和清洗工具，依据GPL协议开源，能够灵活，有效地采集来自网页，数据库，

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Apache Pulsar 技术系列 - 基于 Pulsar 的海量 DB 数据采集和分拣

本文是 Pulsar 技术系列中的一篇，主要介绍 Pulsar 在海量DB Binlog 增量数据采集、分拣场景下的应用。...基于 Pulsar 的采集端采集端架构设计 InLong DBAgent 作为数据的采集端，将采集的数据发送到 Pulsar 集群。...InLong DBAgent 通过两点设计保障数据的完整性和指标数据的准确性。首先，设计 Binlog 位点的确认机制。通过这个机制保证采集拉取过程的连续性，避免采集跳点问题。...比如，采集过程中，因当前连接的 DB 发生故障，采集触发了连接切换，从新的 DB 节点上面拉取数据，如果这个节点上的 Binlog 文件数据存储在断层，即新的节点上 Binlog 不全或者采集位置所在的...还比如，采集过程因数据量较大或采集机器出现了资源瓶颈，出现采集延迟，采集进度赶不上服务器端 Binlog 的清理速度等。

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Json海量数据解析Json海量数据解析

Json海量数据解析前言在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。而这时候，当商品的数量很大的时候，客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...因为是读的文件流，边读边解析数据。基本解决了问题。但通过Android Studio的Monitors发现，解析时候内存不断的在被消耗（汗。。还好没有爆掉）。...20W条数据，内存不断的被消耗。

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海量数据, 为何总是海量垃圾 ?!

2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...的触发, 而生成数据的。 @ 所采集到的数据, 从 “时间” 的纬度, 必需是要有 “延续性” 的。...因为, 谷歌有 “搜索引擎”⋯ “搜索引擎” 使得谷歌能⋯ @ 分析出产生海量数据, 其背后的用户的目的。 @ 能采集到随着 “时间” 的演进, 而持续生成的数据；人类的行为数据。...所以, 别再采集, 更别再存储： “海量”、“没目的”、“没意义”、“不持续性” 的数据了⋯

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API数据采集_数据采集接口

type=id 使用python代码获取数据、 import json from urllib.request import urlopen def getInformation(id): response...result") print(getInformation("1")[0].get("artist_name")) 结果：曾沛慈说明：通过调用API接口加上JSON格式解析，可以获取我们想要的任何数据

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数据采集网关|工业数据采集网关

数据采集网关|工业数据采集网关随着数据量的不断增速，数据价值也逐步被许多公司所关注，尤其是偏重于业务型的企业，许多数据的发生，在未被挖掘整合的进程中通常被看作是一堆无效且占用资源的；但一旦被发掘，数据的价值将无可估计...近段时刻有幸参与负责了一个大数据项目，今日主要对收集体系做一次简单的复盘：数据收集体系故名思意就是将数据从数据源收集到能够支撑大数据架构环境中，从而实现数据的收集以便后期对数据的二次加工树立数据仓库。...数据采集网关，物通博联数据采集网关相关产品： 1477559252.jpg 1480315233.jpg 一、业务流程整理在业务流程整理的进程中，咱们先预设个场景，如：当公司运营人员提出一个订单转化率的需求...，都需求获取哪些数据，获取到后要收集存储到哪个数据仓库的表中，终究被运用到。...数据源办理数据源一般会分为许多种类型，因而，咱们需求树立数据源类型；如ORECAL、mysql、hive等。

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如何从互联网采集海量数据？租房,二手房,薪酬...

其实我还没告诉你这些数据在十几分钟内就可以采集到！一般我会回答，我用专门的工具，无需编程也能快速抓取。之后肯定又会被问，在哪里能下载这个工具呢？我淡淡的说，我自己写的。。。...什么是爬虫互联网是一张大网，采集数据的小程序可以形象地称之为爬虫或者蜘蛛。爬虫的原理很简单，我们在访问网页时，会点击翻页按钮和超链接，浏览器会帮我们请求所有的资源和图片。...回到网页采集这个例子，通过一套有趣的算法，给一个网页的地址，软件就会自动地把它转成Excel! （听不懂吧？听不懂正常，不要在意这些细节！...总之你知道这是沙漠君设计的就好了）破解翻页限制获取了一页的数据，这还不够，我们要获取所有页面的数据！这简单，我们让程序依次地请求第1页，第2页...数据就收集回来了就这么简单吗？...网站怎么可能让自己宝贵的数据被这么轻松地抓走呢？所以它只能翻到第50页或第100页。链家就是这样： ? 这也难不倒我们，每页有30个数据，100页最多能呈现3000条数据。

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什么是海量数据海量数据与大数据的关系

在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...2、海量数据与大数据的关系海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。

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数据采集器数据采集终端

TS511系列采集终端是集数据采集与2G/3G/4G/5G数据传输功能于一体的环保数据采集终端，完全符合《污染物在线自动监控(监测)系统数据传输标准》(HJ 212-2017) 和(HJ 212-2005...0.jpg 集视频图像监控、数据采集、数据存储、无线通信传输于一体 TS511环保数采仪，集视频图像监控、数据采集、数据存储、无线通信传输于一体;实现环保数据的采集、存储、显示、控制、报警及加密传输等综合功能...;智能采集上报实时采集数据、设备监控数据等数据信息;接口丰富，可扩展性强、功能强大，组网灵活。...多路采集数据存储空间自定义　　支持多路采集数据存储空间自定义配置，每个采集数据的存储空间均支持自定义配置;传感器定制简单可配可选，Modbus RTU传感器不用软件定制可以兼容;海量空间，可在本机循环存储监测数据...提供16MB的数据存储空间，可存储10年以上的采集数据;海量空间，可在本机循环存储监测数据，掉电不丢失;同时支持TF卡存储。大数据高速加密传输，实现高效管理、稳定传输!

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海量数据处理

海量数据处理是基于海量数据上的存储、处理、操作。所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。...但是面向结构化数据存储的关系型数据库已经不能满足当今互联网数据快速访问、大规模数据分析挖掘的需求。它主要缺点： 1) 对于半结构化、非结构化的海量数据存储效果不理想。...像电子邮件、超文本、标签（Tag）以及图片、音视频等各种非结构化的海量数据。 2）关系模型束缚对海量数据的快速访问能力：关系模型是一种按内容访问的模型。...3）在海量规模下，传统数据库一个致命弱点，就是其可扩展性差。...主要特性：　　● 分布式　　● 基于column的结构化　　● 高伸展性 2 海量数据处理海量数据处理就是如何快速地从这些海量数据中抽取出关键的信息，然后提供给用户

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BitSet处理海量数据

关于BitSet BitSet是java.util下包下，JDK1.0中就已经引入这个数据结构。如果你对数据结构的"位图"比较熟悉，那么BitSet就很好理解了。...位图定义了数据的存在性可以用bit位上的1和0来表示，一个bit有两个值，0或1。而BitSet正是因为采用这种数据结构，在判断“数据是否存在”的场景会经常出现。...因为BitSet内部定义来long数组，而long在内存中占用8个字节，即64bit，BitSet中每一个bit都可以保存一个int数据(准确的说是用0和1来说明int数据是否存在)，那么也就是我们用了...使用BitSet 写这篇文章，也是因为遇到了相关的问题: 我需要获取某一天没有登陆的用户列表最初我的解决方案:用户活跃数据是存在hive中,通过调用接口返回到List中。...然后遍历全部用户，通过list.contains()来进行判断(这可能就是一直没有接触过海量数据造成的)，那么效果就不用说了，挺低的。

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海量数据TopK问题

# 海量数据TopK问题在大规模数据处理中，经常会遇到这类问题：在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数本文主要提供这类问题的基本解决方法假设这样一个场景，一个问题阅读量越高，说明这个问题越有价值...，越应该推送给用户假设数据量有1亿，取Top100 最容易想到的方法是将全部数据进行排序，但如果数据量太大，这显然是不能接受的。...第三种方法是分治法，将1亿个数据分成100份，每份100万个数据，找到每份数据中最大的100个(即每份数据的TopK)，最后在剩下的100*100个数据里面找出最大的100个。...如果100万数据选择足够理想，那么可以过滤掉1亿数据里面99%的数据。...100万个数据里面查找最大的100个数据的方法如下：用快速排序的方法，将数据分为2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成

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海量数据处理

针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法...hash数据结构中的数据对外是杂乱无章的，因此其具体的存储位置以及各个存储元素位置之间的相互关系是无法得知的，但是却可以在常数时间里判断元素位置及存在与否。...上面的数据排序后的结果为1101001011。　　...位图法排序的时间复杂度是O(n)，比一般的排序快，但它是以时间换空间（需要一个N位的串）的，而且有一些限制，即数据状态不是很多，例如排序前集合大小最好已知，而且集合中元素的最大重复次数必须已知，最好数据比较集中...4.数据库优化法这种方法不细致说，因为不是直接的算法，而是通过优化数据库（优化数据库其实也是用的算法）的方式。

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海量数据处理

海量数据，不能一次加载到内存中海量数据topK(最大和最小k个数)，第k大，第k小的数海量数据判断一个整数是否存在其中海量数据找出不重复的数字找出A,B两个海量url文件中共同的url 10亿搜索关键词中热度最高的...k个海量数据topK 最大K使用最小堆，最小K使用最大堆，这里以最大K为例海量数据hash分块维护最小堆的K个数据的数据容器堆中数据是topK大的数据，堆顶的数据是第K大数据先将海量数据hash...* K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆变形第K大不只是topK，此时堆顶数据即是只求最大或最小海量数据不仅仅是整数，也可以是字符串海量数据按照出现的次数或者频率排序，...topK 海量数据按照出现的次数或者频率排序，topK 先将海量数据hash再取模m，分成m个小文件，hash(num)%m 扫描每个小文件的数据，通过hash_map建立值和频率的键值对以出现的频率维护最小堆的...K个数据的数据容器遍历每个小文件中剩余的数据，与堆顶的数据进行比较，更新最小堆中的数据生成m * K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆找出A,B两个海量url文件中共同的url

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数据采集来源有哪些？数据采集方式有哪些？数据采集怎么做？

数据采集是指获取和收集数据的过程。数据采集来源多种多样，包括以下几个主要方面：1....数据采集方式有多种，根据数据来源和采集需求的不同，可以采用以下几种常见的数据采集方式：1. 手动输入：人工手动输入数据，适用于数据量较小、频次较低，且无法自动获取的情况。2....针对数据采集的具体步骤，可以按照以下几个阶段进行：1. 规划阶段：明确数据采集目标和需求，确定数据源和采集方式，制定采集计划和时间表。2....数据采集执行：根据采集计划和方法，执行数据采集操作，确保数据按照预定的频率和规模被获取。5....在进行数据采集时，需要明确采集目标、选择合适的数据源和采集方式，进行数据准备和清洗，进行有效的数据采集和质量控制，并确保数据的安全和隐私保护。

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数据采集：如何自动化采集数据？

上一节中我们讲了如何对用户画像建模，而建模之前我们都要进行数据采集。数据采集是数据挖掘的基础，没有数据，挖掘也没有意义。...那么，从数据采集角度来说，都有哪些数据源呢？我将数据源分成了以下的四类。 ? 这四类数据源包括了：开放数据源、爬虫抓取、传感器和日志采集。它们各有特点。开放数据源一般是针对行业的数据库。...火车采集器火车采集器已经有13年历史了，是老牌的采集工具。它不仅可以做抓取工具，也可以做数据清洗、数据分析、数据挖掘和可视化等工作。...同时很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa、Cloudera的Flume、Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能够满足每秒数百...另一方面根据我们的需求，需要采集的数据也不同，比如交通行业，数据采集会和摄像头或者测速仪有关。对于运维人员，日志采集和分析则是关键。所以我们需要针对特定的业务场景，选择适合的采集工具。

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爬虫数据采集

这都是爬虫数据采集的功劳。...这篇文章我总结了爬虫数据采集的说有流程，从最开始的最简单的基本爬虫，到爬虫所采集到的数据如何存储，以及我们如何绕过一些反爬措施，来获取我们需要的数据，进行爬虫的数据采集：爬虫介绍：主要介绍了什么是爬虫...爬虫所带来的道德风险与法律责任：这篇文章主要介绍了我们在做数据采集的时候，什么可以采集，什么不能采集，由于不当采集给我们带来的法律风险，我们需要注意的一些问题。...使用 API：我们在进行数据采集的时候，另外的一种方法，可以大大简化我们数据采集的难度，同时有些网站只提供 API 我们应该如何去获取数据。...数据清洗：这篇文章主要介绍了我们采集的数据，如何清洗大做进一步的处理，来达到项目的要求。数据标准化：这篇文章主要介绍了数据清洗之后如何标准化，来达到可以做数据分析的要求。

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Mysql海量数据处理

一说海量数据有人就说了直接用大数据，那只能说不太了解这块，为此我们才要好好的去讲解一下海量的处理海量数据的处理分为两种情况 1）表中有海量数据，但是每天不是很快的增长 2）表中有还流量数据，而且每天很快速的增长...海量数据的解决方案 1）使用缓存 2）页面静态化技术 3）数据库优化 4）分离数据库中活跃的数据 5）批量读取和延迟修改 6）读写分离 7）使用NoSql和Hadoop等技术 8）分布式部署数据库...9）应用服务和数据库分离 10）使用搜索引擎搜索数据库中的数据 11）进行业务的拆分千万级数数据，mysql实际上确实不是什么压力，InnoDB的存贮引擎，使用B+数存储结构，千万级的数据量...，将我们存放在同一个数据库中的数据分散的存放到多个数据库中，以达到分散单台数据库负载的效果，即为分库分表分表把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。...，写操作效率提高了 * 查询一次的时间短了 * 读写缩影的数据变小 * 插入数据需要重新建立索引的数据减少分库将一个应用中对应的一个数据库分解成多个数据库，且可以这多个数据库可以存在同一个服务器上

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