如何对大数据量的数据实时抓取
发布网友
发布时间：2022-04-20 03:09
共6个回答
热心网友
时间：2022-04-10 14:17
在企业级大数据平台的建设中，从传统关系型数据库（如Oracle）向Hadoop平台汇聚数据是一个重要的课题。目前主流的工具有Sqoop、DataX、Oracle GoldenGate for Big Data等几种。Sqoop使用sql语句获取关系型数据库中的数据后，通过hadoop的MapRece把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS，其通过指定递增列或者根据时间戳达到增量导入的目的，从原理上来说是一种离线批量导入技术；DataX 直接在运行DataX的机器上进行数据的抽取及加载，其主要原理为：通过Reader插件读取源数据，Writer插件写入数据到目标 ，使用Job来控制同步作业，也是一种离线批量导入技术；Oracle Goldengate for Big Data抽取在线日志中的数据变化，转换为GGS自定义的数据格式存放在本地队列或远端队列中，并利用TCP/IP传输数据变化，集成数据压缩，提供理论可达到9：1压缩比的数据压缩特性，它简化了向常用大数据解决方案的实时数据交付，可以在不影响源系统性能的情况下将交易数据实时传入大数据系统。对比以上工具及方法，结合数据处理的准确性及实时性要求，我们评估Oracle Goldengate for Big Data基本可以满足当前大数据平台数据抽取的需求。
热心网友
时间：2022-04-10 15:35
模板采集（0基础，简单三步获取数据，纯鼠标和输入文字操作，小白友好）
打开运行在PC端的客户端，直接搜索网站，看看有没有包含您想要采集的目标网站。万一包含，只需要动动鼠标输入文字，采就完事了。
目标采集模板数也是非常多的，基本上主流网站都有包含。
热心网友
时间：2022-04-10 17:09
题主是指类似新闻网站的那种么，不断有新的 新闻出现，我之前用前嗅的ForeSpider采过财联社的，实时采集出现的新闻。
热心网友
时间：2022-04-10 19:01
下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。．合理使用索引索引是数据
热心网友
时间：2022-04-10 21:09
大数据这个词，不管在什么工作，都获得了重视，鉴于在未来很长一段时间，大数据都将会在各行各业影响到我们。不但是企业，同时是个体也会特别依赖大数据的力量。
如今，很多人每天的工作必须与网络打交道。网络爬虫便是很多工作者每日做的任务，网络爬虫是用程序获取目标网站的数据，获得数据后能够 开展分析，来完善自己的网站。
一般反爬虫机制是通过设置访问频率及访问的IP，倘若获取的频率过高，或是一直使用一个IP地址，就非常容易被禁止访问及封IP。应对反爬虫机制，能够 试着以下方法来解决：
首先可以把爬虫的获取速度降低，如此目标网站就没有那么大的压力，也不会到达反爬虫机制设置的目标阈值，不过这种方法也会降低爬虫的工作。
随后能够 直接通过换IP的方法，来避免反爬虫机制*IP的问题，换IP后就可以突破反爬虫机制继续高频率获取了。
不过，鉴于每个网站反扒策略不一样，因此需要实际问题具体分析。不过有一些基本的操作还是要加强的，如下几点：
1、设置好header信息，不仅仅是UserAgent、Referer这两个，也有很多其它的header值
2、处理好Cookie
3、使用爬虫代理加强版代理IP
4、倘若通过header和cookie还不能爬到数据，那么能够 考虑模拟浏览器采集，常见的技术是PhantomJS
5、使用了爬虫代理加强版采集数据返回200不过没返回数据，表明爬虫被反爬了，加强爬虫优化策略
大家也别被这些操作给吓到，实际上网络爬虫只要掌握好了基本操作，是不难的，只不过有部分网站对于自己的数据保护做得比较严密，需要动用一些技巧来突破。
热心网友
时间：2022-04-10 23:33
面对这种大数据量的情况下，可在程序端进行拦截：
1.程序将数据入库后，顺便查询出此行数据，并异步抛到消息队列中
2.编写程序消费来自队列中的数据，并重新入库到仓库中
数据量太大，不建议直接从db读取，而是想办法让交易前置，并建设分布式消息队列。利用队列的性能来缓冲。
我们目前构建了分布式的kafka集群和storm集群来处理前端的实时消息。
抓取用的动态ip可加我，可全国试用
