数据采集方案

Python 中有几种方法可以实现网络数据采集：1. 使用 requests 库采集网络数据：- 安装 requests 库：pip install requests- 采集网页数据：import requestsresponse = requests.get('网址')data = response.text2. 使用 BeautifulSoup 库采集 HTML 数据：- 安装 BeautifulSoup 库：pip install beautifulsoup4

Flume采集数据到Kafka 配置Flume Source: 从数据源(如文件系统、网络端口)采集数据。 配置Flume Channel: 选择内存或文件通道缓存数据。 配置Flume Sink: 将数据发送至Kafka，需指定Kafka Broker地址、Topic等信息。 Kafka接收数据 创建Kafka Topic: 为Flume准备接收数据的主题。 启动Kafka Broker: 确保Kafka服务正常运行。 从Kafka读取数据存储到HDFS 配置Kafka Consumer: 创建Kafka消费者，读取指定Topic的数据。 配置HDFS Sink: 将读取

新浪微博的数据抓取一直是个让人头大的事，尤其是 API 的限制多、返回内容也不全。但这个方案挺聪明的，API 和页面解析双管齐下，互补得刚刚好。逻辑上也得比较细，像是合理控制 API 调用频率、解析 JSON 数据这些，都做得蛮到位。 新浪微博的 API 接口确实好用，能拿到用户信息、评论、转发啥的，但受限太多，调用频率和返回条数卡得紧。方案里用了个比较巧的办法，通过程序控制调用频次，还把结果转成JSON格式去，数据结构清晰，响应也快。 页面解析这块也没落下，用爬虫去抓网页 HTML，了 API 拿不到的动态加载内容。像那些通过JavaScript渲染的评论区，API 搞不定，但页面解析就能上

FlumeNG数据采集方式 FlumeNG支持多种数据采集方式，包括： 1. RPC (Avro) 利用Avro RPC机制发送文件数据。 示例命令： $ bin/flume-ng avro-client -H localhost -p 41414 -F /usr/logs/log.10 2. 命令执行 通过执行命令获取输出作为数据源。 支持单行输出，包括回车符(r)或换行符( )。 可通过此方式间接实现tail功能。 3. 网络流 支持多种流行的日志流协议： Avro (数据序列化系统) Syslog Netcat (使用TCP或UDP协议读写数据)

NiFi 是一款实时离线数据采集工具，架构清晰，具备单点及集群部署能力。其处理器功能丰富，支持多种数据来源和变量表达式。广泛应用于数据集成、ETL 处理等场景。

随着互联网的快速发展，Python成为了数据采集的热门选择。利用Python，可以轻松高效地从各种网站和数据库中提取所需信息，为数据分析和商业决策提供重要支持。不仅如此，Python还通过其丰富的库和工具，使得数据采集变得更加灵活和可靠。

该项目提供一系列Python脚本，用于从主流社交网络平台（如RSS、Facebook、Twitter和LinkedIn）爬取和挖掘数据。

超声数据采集技术涉及数据从超声换能器传输至TDS2014C示波器，然后集成至MATLAB分析。

全国工商数据的每日采集，用这个EXE工具挺省事儿，解压就能跑，省了自己写爬虫的功夫，响应也快。 Python 爬虫啥的都玩过吧？嗯，用过requests的都懂，自己写麻烦，直接下个工商数据采集工具，SQL 和 EXCEL 都能导出，想存库直接丢到MySQL就行。 想自己改造也方便，配合Flume或NiFi，搞个自动化流程，定时跑，省心。之前我还用过crontab调度，效果还不错。 顺带一提，别忘了看看Python相关的爬虫文章哦，比如基于 Python 爬虫的全国工商数据采集与系统，思路比较清晰，能学到不少。 如果你懒得自己搭环境，直接下工商数据采集工具.zip，点开就用，挺省心。

提供结构化和非结构化数据的完整采集器插件。