「java开源采集软件」java数据采集系统
本篇文章给大家谈谈java开源采集软件,以及java数据采集系统对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
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logstash 和filebeat 是什么关系
你好
logstash 和filebeat 的关系:
1. logstash和filebeat都是可以作为日志采集的工具,目前日志采集的工具有很多种,如fluentd, flume, logstash,betas等等。甚至最后我决定用filebeat作为日志采集端工具的时候,还有人问我为什么不用flume,logstash等采集工具。
2. logstash出现时间要比filebeat早许多,随着时间发展,logstash不仅仅是一个日志采集工具,它也是可以作为一个日志搜集工具,有丰富的input|filter|output插件可以使用。常用的ELK日志采集方案中,大部分的做法就是将所有节点的日志内容上送到kafka消息队列,然后使用logstash集群读取消息队列内容,根据配置文件进行过滤。上送到elasticsearch。logstash详细信息可前往
3. logstash是使用Java编写,插件是使用jruby编写,对机器的资源要求会比较高,网上有一篇关于其性能测试的报告。之前自己也做过和filebeat的测试对比。在采集日志方面,对CPU,内存上都要比前者高很多。LogStash::Inputs::Syslog 性能测试与优化
4. filebeat也是elastic.公司开发的,其官方的说法是为了替代logstash-forward。采用go语言开发。代码开源。elastic/beats filebeat是beats的一个文件采集工具,目前其官方基于libbeats平台开发的还有Packetbeat, Metricbeat, Winlogbeat。filebeat性能非常好,部署简单。是一个非常理想的文件采集工具。我自己采集工具也是基于beats源码进行的二次开发。
网站信息采集软件
哪有自己些采集系统的,又不稳定,适用范围也会很小
有很多软件因为都是那种没有经过很多测试的,功能叶有很多不足,所以都是固定的只能进入少数种类的数据库。
你需要能够自主定义、进入自己数据库的采集软件,那就可以用乐思采集系统,他们应该国内这个行业研发的领军者,好几年前就在专门研究采集技术的,相关信息。还是你自己去找找看吧
漫谈工业大数据9:开源工业大数据软件简介(上)
今天真是一个美好的时代,有无数的开源系统可以为我们提供服务,现在有许多开发软件可以用到工业大数据中,当然很多系统还不成熟,应用到工业中还需要小心,并且需要开发人员对其进行一定的优化和调整。下面就简单介绍一些开源的大数据工具软件,看看有哪些能够应用到工业大数据领域。
下面这张图是我根据网上流传的一张开源大数据软件分类图整理的:
我们可以把开源大数据软件分成几类,有一些可以逐步应用到工业大数据领域,下面就一一介绍一下这些软件。(以下系统介绍大都来源于网络)
1、数据存储类
(1)关系数据库MySQL
这个就不用太多介绍了吧,关系型数据库领域应用最广泛的开源软件,目前属于 Oracle 旗下产品。
(2)文件数据库Hadoop
Hadoop是大数据时代的明星产品,它最大的成就在于实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed FileSystem),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上,而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。
Hadoop可以在工业大数据应用中用来作为底层的基础数据库,由于它采用了分布式部署的方式,如果是私有云部署,适用于大型企业集团。如果是公有云的话,可以用来存储文档、视频、图像等资料。
(3)列数据库Hbase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
基于Hbase开发的OpenTSDB,可以存储所有的时序(无须采样)来构建一个分布式、可伸缩的时间序列数据库。它支持秒级数据采集所有metrics,支持永久存储,可以做容量规划,并很容易的接入到现有的报警系统里。
这样的话,它就可以替代在工业领域用得最多的实时数据库。
(4)文档数据库MongoDB
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。
MongoDB适合于存储工业大数据中的各类文档,包括各类图纸、文档等。
(5)图数据库Neo4j/OrientDB
图数据库不是存放图片的,是基于图的形式构建的数据系统。
Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、 企业级 的数据库的所有好处。
OrientDB是兼具文档数据库的灵活性和图形数据库管理 链接 能力的可深层次扩展的文档-图形数据库管理系统。可选无模式、全模式或混合模式下。支持许多高级特性,诸如ACID事务、快速索引,原生和SQL查询功能。可以JSON格式导入、导出文档。若不执行昂贵的JOIN操作的话,如同关系数据库可在几毫秒内可检索数以百记的链接文档图。
这些数据库都可以用来存储非结构化数据。
2、数据分析类
(1)批处理MapReduce/Spark
MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。
这些大数据的明星产品可以用来做工业大数据的处理。
(2)流处理Storm
Storm是一个开源的分布式实时计算系统,可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm有很多使用场景:如实时分析,在线机器学习,持续计算,分布式RPC,ETL等等。Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快(在一个小集群中,每个结点每秒可以处理数以百万计的消息)。Storm的部署和运维都很便捷,而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。
(3)图处理Giraph
Giraph是什么?Giraph是Apache基金会开源项目之一,被定义为迭代式图处理系统。他架构在Hadoop之上,提供了图处理接口,专门处理大数据的图问题。
Giraph的存在很有必要,现在的大数据的图问题又很多,例如表达人与人之间的关系的有社交网络,搜索引擎需要经常计算网页与网页之间的关系,而map-reduce接口不太适合实现图算法。
Giraph主要用于分析用户或者内容之间的联系或重要性。
(4)并行计算MPI/OpenCL
OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向 异构系统 通用目的并行编程的开放式、免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算 服务器 、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在 游戏 、 娱乐 、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。
(5)分析框架Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
(6)分析框架Pig
Apache Pig 是apache平台下的一个免费开源项目,Pig为大型数据集的处理提供了更高层次的抽象,很多时候数据的处理需要多个MapReduce过程才能实现,使得数据处理过程与该模式匹配可能很困难。有了Pig就能够使用更丰富的数据结构。[2]
Pig LatinPig Latin 是一个相对简单的语言,一条语句 就是一个操作,与数据库的表类似,可以在关系数据库中找到它(其中,元组代表行,并且每个元组都由字段组成)。
Pig 拥有大量的数据类型,不仅支持包、元组和映射等高级概念,还支持简单的数据类型,如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。并且,还有一套完整的比较运算符,包括使用正则表达式的丰富匹配模式。
开源爬虫框架各有什么优缺点
开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的?这里按照我的经验随便扯淡一下:上面说的爬虫,基本可以分3类:1.分布式爬虫:Nutch
2.JAVA单机爬虫:Crawler4j、WebMagic、WebCollector
3. 非JAVA单机爬虫:scrapy
第一类:分布式爬虫
爬虫使用分布式,主要是解决两个问题:
1)海量URL管理
2)网速
现在比较流行的分布式爬虫,是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说,Nutch是这几类爬虫里,最不好的选择,理由如下:
1)Nutch是为搜索引擎设计的爬虫,大多数用户是需要一个做精准数据爬取(精抽取)的爬虫。Nutch运行的一套流程里,有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说,用Nutch做数据抽取,会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发,来使得它适用于精抽取的业务,基本上就要破坏Nutch的框架,把Nutch改的面目全非,有修改Nutch的能力,真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。
2)Nutch依赖hadoop运行,hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少,爬取速度反而不如单机爬虫快。
3)Nutch虽然有一套插件机制,而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件,提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道,Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件,使得程序的编写和调试都变得异常困难,更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点,而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的,并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件,都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的,这个挂载点其实是为了解析链接(为后续爬取提供URL),以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text文本)。
4)用Nutch进行爬虫的二次开发,爬虫的编写和调试所需的时间,往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高,何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。
5)很多人说Nutch2有gora,可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。很多人其实理解错了,这里说的持久化数据,是指将URL信息(URL管理所需要的数据)存放到avro、hbase、mysql。并不是你要抽取的结构化数据。其实对大多数人来说,URL信息存在哪里无所谓。
6)Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1,但是这个版本绑定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch(大多数人用nutch2就是为了用hbase),只能使用0.90版本左右的hbase,相应的就要将hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比较有误导作用,Nutch2的教程有两个,分别是Nutch1.x和Nutch2.x,这个Nutch2.x官网上写的是可以支持到hbase 0.94。但是实际上,这个Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本,这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定(一直在修改)。
所以,如果你不是要做搜索引擎,尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队就喜欢跟风,非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫,其实是冲着Nutch的名气(Nutch作者是Doug Cutting),当然最后的结果往往是项目延期完成。
如果你是要做搜索引擎,Nutch1.x是一个非常好的选择。Nutch1.x和solr或者es配合,就可以构成一套非常强大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的话,建议等到Nutch2.3发布再看。目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。
第二类:JAVA单机爬虫
这里把JAVA爬虫单独分为一类,是因为JAVA在网络爬虫这块的生态圈是非常完善的。相关的资料也是最全的。这里可能有争议,我只是随便扯淡。
其实开源网络爬虫(框架)的开发非常简单,难问题和复杂的问题都被以前的人解决了(比如DOM树解析和定位、字符集检测、海量URL去重),可以说是毫无技术含量。包括Nutch,其实Nutch的技术难点是开发hadoop,本身代码非常简单。网络爬虫从某种意义来说,类似遍历本机的文件,查找文件中的信息。没有任何难度可言。之所以选择开源爬虫框架,就是为了省事。比如爬虫的URL管理、线程池之类的模块,谁都能做,但是要做稳定也是需要一段时间的调试和修改的。
对于爬虫的功能来说。用户比较关心的问题往往是:
1)爬虫支持多线程么、爬虫能用代理么、爬虫会爬取重复数据么、爬虫能爬取JS生成的信息么?
不支持多线程、不支持代理、不能过滤重复URL的,那都不叫开源爬虫,那叫循环执行http请求。
能不能爬js生成的信息和爬虫本身没有太大关系。爬虫主要是负责遍历网站和下载页面。爬js生成的信息和网页信息抽取模块有关,往往需要通过模拟浏览器(htmlunit,selenium)来完成。这些模拟浏览器,往往需要耗费很多的时间来处理一个页面。所以一种策略就是,使用这些爬虫来遍历网站,遇到需要解析的页面,就将网页的相关信息提交给模拟浏览器,来完成JS生成信息的抽取。
2)爬虫可以爬取ajax信息么?
网页上有一些异步加载的数据,爬取这些数据有两种方法:使用模拟浏览器(问题1中描述过了),或者分析ajax的http请求,自己生成ajax请求的url,获取返回的数据。如果是自己生成ajax请求,使用开源爬虫的意义在哪里?其实是要用开源爬虫的线程池和URL管理功能(比如断点爬取)。
如果我已经可以生成我所需要的ajax请求(列表),如何用这些爬虫来对这些请求进行爬取?
爬虫往往都是设计成广度遍历或者深度遍历的模式,去遍历静态或者动态页面。爬取ajax信息属于deep web(深网)的范畴,虽然大多数爬虫都不直接支持。但是也可以通过一些方法来完成。比如WebCollector使用广度遍历来遍历网站。爬虫的第一轮爬取就是爬取种子集合(seeds)中的所有url。简单来说,就是将生成的ajax请求作为种子,放入爬虫。用爬虫对这些种子,进行深度为1的广度遍历(默认就是广度遍历)。
3)爬虫怎么爬取要登陆的网站?
这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies,模拟登陆主要是靠cookies。至于cookies怎么获取,不是爬虫管的事情。你可以手动获取、用http请求模拟登陆或者用模拟浏览器自动登陆获取cookie。
4)爬虫怎么抽取网页的信息?
开源爬虫一般都会集成网页抽取工具。主要支持两种规范:CSS SELECTOR和XPATH。至于哪个好,这里不评价。
5)爬虫怎么保存网页的信息?
有一些爬虫,自带一个模块负责持久化。比如webmagic,有一个模块叫pipeline。通过简单地配置,可以将爬虫抽取到的信息,持久化到文件、数据库等。还有一些爬虫,并没有直接给用户提供数据持久化的模块。比如crawler4j和webcollector。让用户自己在网页处理模块中添加提交数据库的操作。至于使用pipeline这种模块好不好,就和操作数据库使用ORM好不好这个问题类似,取决于你的业务。
6)爬虫被网站封了怎么办?
爬虫被网站封了,一般用多代理(随机代理)就可以解决。但是这些开源爬虫一般没有直接支持随机代理的切换。所以用户往往都需要自己将获取的代理,放到一个全局数组中,自己写一个代理随机获取(从数组中)的代码。
7)网页可以调用爬虫么?
爬虫的调用是在Web的服务端调用的,平时怎么用就怎么用,这些爬虫都可以使用。
8)爬虫速度怎么样?
单机开源爬虫的速度,基本都可以讲本机的网速用到极限。爬虫的速度慢,往往是因为用户把线程数开少了、网速慢,或者在数据持久化时,和数据库的交互速度慢。而这些东西,往往都是用户的机器和二次开发的代码决定的。这些开源爬虫的速度,都很可以。
9)明明代码写对了,爬不到数据,是不是爬虫有问题,换个爬虫能解决么?
如果代码写对了,又爬不到数据,换其他爬虫也是一样爬不到。遇到这种情况,要么是网站把你封了,要么是你爬的数据是javascript生成的。爬不到数据通过换爬虫是不能解决的。
10)哪个爬虫可以判断网站是否爬完、那个爬虫可以根据主题进行爬取?
爬虫无法判断网站是否爬完,只能尽可能覆盖。
至于根据主题爬取,爬虫之后把内容爬下来才知道是什么主题。所以一般都是整个爬下来,然后再去筛选内容。如果嫌爬的太泛,可以通过限制URL正则等方式,来缩小一下范围。
11)哪个爬虫的设计模式和构架比较好?
设计模式纯属扯淡。说软件设计模式好的,都是软件开发完,然后总结出几个设计模式。设计模式对软件开发没有指导性作用。用设计模式来设计爬虫,只会使得爬虫的设计更加臃肿。
至于构架,开源爬虫目前主要是细节的数据结构的设计,比如爬取线程池、任务队列,这些大家都能控制好。爬虫的业务太简单,谈不上什么构架。
所以对于JAVA开源爬虫,我觉得,随便找一个用的顺手的就可以。如果业务复杂,拿哪个爬虫来,都是要经过复杂的二次开发,才可以满足需求。
第三类:非JAVA单机爬虫
在非JAVA语言编写的爬虫中,有很多优秀的爬虫。这里单独提取出来作为一类,并不是针对爬虫本身的质量进行讨论,而是针对larbin、scrapy这类爬虫,对开发成本的影响。
先说python爬虫,python可以用30行代码,完成JAVA 50行代码干的任务。python写代码的确快,但是在调试代码的阶段,python代码的调试往往会耗费远远多于编码阶段省下的时间。使用python开发,要保证程序的正确性和稳定性,就需要写更多的测试模块。当然如果爬取规模不大、爬取业务不复杂,使用scrapy这种爬虫也是蛮不错的,可以轻松完成爬取任务。
对于C++爬虫来说,学习成本会比较大。而且不能只计算一个人的学习成本,如果软件需要团队开发或者交接,那就是很多人的学习成本了。软件的调试也不是那么容易。
还有一些ruby、php的爬虫,这里不多评价。的确有一些非常小型的数据采集任务,用ruby或者php很方便。但是选择这些语言的开源爬虫,一方面要调研一下相关的生态圈,还有就是,这些开源爬虫可能会出一些你搜不到的BUG(用的人少、资料也少)
End.
常用的大数据工具有哪些?
未至科技魔方是一款大数据模型平台,是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台,其采用分布式文件系统对数据进行存储,支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术,支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具,支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术,很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集,数据模型的搭建,数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程,平台主要包括数据采集部分,模型配置部分,模型执行部分及成果展示部分等。
未至科技小蜜蜂网络信息雷达是一款网络信息定向采集产品,它能够对用户设置的网站进行数据采集和更新,实现灵活的网络数据采集目标,为互联网数据分析提供基础。
未至科技泵站是一款大数据平台数据抽取工具,实现db到hdfs数据导入功能,借助Hadoop提供高效的集群分布式并行处理能力,可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中,能有效解决大数据传统抽取导致的作业负载过大抽取时间过长的问题,为大数据仓库提供传输管道。
未至科技云计算数据中心以先进的中文数据处理和海量数据支撑为技术基础,并在各个环节辅以人工服务,使得数据中心能够安全、高效运行。根据云计算数据中心的不同环节,我们专门配备了系统管理和维护人员、数据加工和编撰人员、数据采集维护人员、平台系统管理员、机构管理员、舆情监测和分析人员等,满足各个环节的需要。面向用户我们提供面向政府和面向企业的解决方案。
未至科技显微镜是一款大数据文本挖掘工具,是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术,
包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop
MapReduce的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。CKM的一个重要应用领域为智能比对,
在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。
未至科技数据立方是一款大数据可视化关系挖掘工具,展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式,为使用者提供全方位的信息展现方式。
关于java开源采集软件和java数据采集系统的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。
发布于:2022-12-20,除非注明,否则均为
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