采集工具

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。

极速动车组采集器的 2.0 版本，算是我用过的采集工具里比较顺手的一个了。抓数据快、界面清爽，最适合像这种经常跑脚本采网页信息的人。你只要设置好规则，它基本就能自己跑起来，甚至还能定时自动执行，真是省心。 智能解析的能力挺厉害，像是那种结构乱的网页，它都能准确抓到想要的文本、图片，还能自动适配不同的页面。尤其是图片采集这一块，做得还蛮细的，能批量下载，还能按规则命名，整理起来方便多了。 多个任务同时跑也是常规操作了，不用担心卡顿，性能稳定得。再配合定时任务功能，就像多了个贴心小助手，采集一键托管，省时又省力。 像规则自定义这块，也挺灵活。你可以按自己的需求写规则表达式，抓想要的数据精准。导出也

微博内容定向采集工具 这款工具能够根据您指定的关键词和日期范围，精准抓取微博平台上的相关内容，助力您进行舆情监测、市场调研、竞品分析等工作。 主要功能： 关键词设定：支持设定多个关键词，并可选择包含任意关键词、包含所有关键词或排除特定关键词等匹配模式。 日期范围选择：可设定具体的起始日期和结束日期，精准锁定目标时间段内的微博内容。 数据导出：支持将采集到的微博内容导出为多种格式，方便您进行后续分析和处理。 使用场景： 品牌监测：追踪品牌相关话题的讨论热度和舆论走向，及时了解消费者反馈。 热点事件追踪：快速收集特定事件的相关微博内容，把握事件发展脉络和舆论动态。 市场调研：了解目标用户群体

扫描客户端的配置方式还挺实用的，尤其适合做企业文档采集的项目。打开配置程序有两个方法：从开始菜单点，或者直接在资源管理器里输路径C:\Program Files\SuNing\ScanClient\Config.exe，响应也快，操作也不复杂。配置改起来也蛮简单，点“修改配置”后输入sunxiang104910就能搞定。主要改的几个字段像校验地址、图片上传地址和状态更新地址都列出来了，比如：http://ps7.cnsuning.com/scanUpdateScanStatusService。修改的时候记得别加空格和回车，不然容易出错。用起来挺稳定的，只要你别乱动没提到的配置项就行。还有个小提

Matrox硬件的Image Acquisition Toolbox支持包允许直接从Matrox帧采集器将图像采集到MATLAB和Simulink中。该支持包适用于R2014a及更高版本。

Flume 是 Cloudera 推出的一个好用的分布式日志采集和传输工具，简单来说，它主要用来收集、聚合和传输海量的日志数据。Flume 支持自定义不同的数据发送方，灵活，可以根据需求设计自己的数据流向。它的高可靠性和高可用性也不错，适合大规模日志场景。 如果你正好需要海量日志，Flume 的功能挺全面的，不仅支持灵活配置，还能轻松数据并发送到不同的接收方。比如你可以将日志数据写入 HDFS，或者其他你指定的数据存储。，Flume 是一个稳定且易于扩展的工具，适合用在分布式数据系统中。 不过，Flume 的使用需要一些配置上的小技巧，尤其是数据流向的设置和定制化的部分。如果你刚接触，最好先了

兼容 Hadoop 2.5 的 apache-flume-1.6.0-bin.zip 是个还挺实用的工具，专门用来搞日志采集的。Flume 这东西是 Cloudera 家出的，支持分布式，容错也比较强，部署起来也不算麻烦，基本配置好 source、channel、sink 就能跑。 Flume 的核心思路就是把数据源的日志给拉过来，中间用个 channel 缓一手，再推给你指定的目标，比如 HDFS、Kafka 这些。你可以用 exec source 从 shell 拿日志，也能用 avro 协议做远程采集，灵活得。 如果你平时就在玩 Hadoop，那这个版本跟 2.5 的兼容性还不错，稳定性

该工具箱为MATLAB提供支持，用于从硬件设备采集数据并进行数字分析，特别适用于数字与模拟信号的采集和处理。

20121030版手机号码归属地采集工具提供最新更新，搭配Access数据库使用效果佳。

Scrapy概述Scrapy是一个快速高级的网页抓取和网页抓取框架，用于从网站抓取数据并提取结构化信息。它适用于各种用途，包括数据挖掘、监控和自动化测试。详细功能列表请访问https://scrapy.org。安装简便，仅需Python 3.5.2+，支持Linux、Windows、macOS、BSD。安装方法详见https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html。在线文档可在https://docs.scrapy.org/和docs目录中获取。发布说明请见https://docs.scrapy.org/en/latest/news.htm