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DataBand(数据帮),快速采集清洗,数据分析,预测分析,人工智能赋能服务,是一站式的大数据平台。我们致力于通过提供智能应用程序、数据分析和咨询服务来提供最优解决方案
上述文件中product文件夹是定制好抓取电子产品价格的数据采集器,MySQL建立数据库见文件
Zabbix 由 Alexei Vladishev 创建,目前由其成立的公司—— Zabbix SIA 积极的持续开发更新维护, 并为用户提供技术支持服务
BeeAPM是一个分布式跟踪和应用性能监控系统。该系统应用JavaAgent技术,使用bytebuddy(基于ASM的框架)进行字节码植入,从而对java应用程序进行相关数据采集和性能监控, 对应用无侵入。
Zabbix是一个企业级的开源分布式监控解决方案,由一个国外的团队持续维护更新,软件可以自由下载使用,运作团队靠提供收费的技术支持赢利。 Zabbix官方网站:http://www.zabbix.com
https://github.com/prometheus/mysqld_exporter
Flume 数据采集 概述: Flume 是一个数据采集工具,主要可以理解为对日志数据或者其他数据的采集。可以对例如日志数据进行采集传输到我们想要传输的地方,比如从本地文件系统采集数据到HDFS的HIVE目录下获取HDFS的其他目录,提供HIVE进行数据分析。 Flume运行方式为Agent Flume,如果有多个数据源,并且文件系统,则需要启动多个Agent Flume 进行数据采集。 组成: Flume有三大组件:Source,Channel,Sink, Source:指定采集数据源,类型:spooldir(本地系统),MySql, Source 不仅仅可以定义数据源信息,还可以定义检索文件类型,或者自定义文件获取方式 Channel:通道,通过Channel连接Source和Sink,中间作缓冲,提供适配,类型:Memery,File,JDBC Channel 还可以指定文件缓存大小 Sink:指定数据输出目标系统,类型:HDFS,Hive,HBase 如果Sink输出为HDFS,Hive,则还可以指定文件大小,文件前后缀,文件读写周期等。 安装: 1. 解压Flume安装包 2. 配置系统配置文件 flume-site.xml(FADOOP_HOME,HDFS_HOME,ZooKeeper_HOME),之所以分开是因为Flume是Cloudra提供的,他把HDFS与MapReduce分开了,他提供了整合了的HADDOOP 大数据平台运行框架,更加方便部署。也有可能需要指定HBASE,HIVE等。 3. 配置数据采集业务配置文件 ***.xml 4. 启动Flume 运行机制:Flume通过Agent 方式运行数据采集,可以部署在多台机器,主要根据数据源存储形态来具体决定,如果数据源为多个文件系统,则需要运行多套Agent来采集,如果数据源为Mysql,则一个Agent就够了。Flume通过配置文件定义数据的采集-Source阶段,数据缓存-Channel阶段,及数据发送-Sink阶段。首先Source读取数据文件到Channel,Channel缓存起来,达到触发条件(触发条件自己定义或者默认)则会发动到Sink端进行保存,Sink端对发送的数据也定义定,包括存储文件大小,名称,前后缀等。 重点: 业务配置文件 ***.xml : 一个xml文件里面可以定制多套 FCS流程,即在定义时可以同时存在几套FCS流程在XML文件中,我们在启动Flume时需要指定FCS流程的名称来区分 多级Agent:我们可以指定多个Agent进行关联操作,即一个Agent的Sink输出为另一个Agent的Source输入。 比如Agent1为Agent2 提供输入,则Agent1 输出类型为:Avro Source,Qgent1的输入类型可以为任何允许的输出,Agent2的 输入类型为 :Avro SinK,Agent2的输出类型为允许的任何输出。 Flume是基于事务的,可以保证数据的传输时发送与接受的一致性。 Sample:
上篇文章我们主要是讲解了使用prometheus-operator来进行部署,其中大部分需要监控的指标我们都可以收集到,但是也是有不完善的地方,例如我们自定义的exporter。本篇文章将会讲解如何自定义监控。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
今天给大家推荐一款PHP开发的采集系统,我试用了一下确实很牛,不仅仅支持常规的文章采集,还支持ajax类型的文章采集,不得不说这个采集器写的很好,若是你熟悉PHP又想学采集的,那么这个系统完全可以做一个参考,看看作者的思路,开阔开阔自己的视野。
下面这个脚本是采集数据库自增主键水位的(遇到过业务主键设置过小,导致出问题的,因此我们必须将自增id的水位线监控起来)
最近,又遇到了慢 SQL,简单的看了下,又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题。SQL 如下:
作为一个 3 月经验用了 3 年的半吊子前爬虫程序员,难免有在采集数据时不想写代码的时候,毕竟轮子天天造,requests.get 都写腻了写烦了。
zabbix监控介绍 C/S架构,基于C++开发,监控中心支持web界面配置和管理 zabbix软件,是C/S架构:有一个服务端,去客户端抓数据。在客户端必须要有一个服务启动运行才可以抓取数据;数据可以主动的上报服务端,也可以让服务端去连接客户端获取(通过抓取数据方式,数据获取分两个模式,一个主动模式,一个被动模式),zabbix软件基于C++开发,监控中心需要一个PHP的web环境,因为要开启一个web界面配置和管理 单台server节点(即一台server),理论上 可以支持上万台客户端 瓶颈:在于
高可靠、高性能、具备全方位可观测性的采集引擎,与面向应用的易管控、易观测、易治理的管理平台,大幅降低日志数据采集接入成本,大幅提升日志数据采集接入效率。
监控服务Zabbix 一、Zabbix简介 Zabbix是一个企业级的开源分布式监控解决方案,由C语言编写而成的底层架构(server端和agent端),由一个团队持续维护更新,软件可以自由下载使用,
yum install elasticsearch-5.6.0.rpm kibana-5.6.0-x86_64.rpm logstash-5.6.0.rpm
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起,特别是近年来,智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球,同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛,越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务(LBS)等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足,分析了在移动互联网流量剧增的背景下,用户数据采集系统的需求,研究在多种访问
作者简介 王小波,携程技术中心框架研发部高级工程师,主要负责用户行为数据采集系统及相关数据产品研发设计工作。之前主要从事互联网广告、RTB相关系统研发和设计工作。 一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起,特别是近年来,智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球,同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛,越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务(LB
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起,特别是近年来,智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球,同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛,越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务(LBS)等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足,分析了在移动互联网流量剧增的背景下,用户数据采集系统的需求,研究在多种访
Zabbix 是一个高度集成的网络监控解决方案,可以提供企业级的开源分布式监控解决方案,由一个国外的团队持续维护更新,软件可以自由下载使用,运作团队靠提供收费的技术支持赢利。
我们知道zabbix在监控界占有不可撼动的地位,功能强大。但是对容器监控显得力不从心。为解决监控容器的问题,引入了prometheus技术。
在zabbix客户端的配置文件zabbix_agentd.conf中添加上自定义的“UserParameter”,目的是方便zabbix调用我们上面写的那个脚本去获取待监控服务的信息。
收集数据库信息可以帮助我们快速找到问题, 官方提供了个存储过程 sys.diagnostics 来帮助我们采集信息
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候,也涉及到数据集成交换的事情,但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中,对于数据采集的实时性要求出现变化,对于数据采集集成的类型也出现多样性,这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
问题1:程序已提交YARN,但是无法运行,报错:Application is added to the scheduler and is not activated. User’s AM resource limit exceeded.
Cloudera Data Flow(CDF)作为Cloudera一个独立的产品单元,围绕着实时数据采集,实时数据处理和实时数据分析有多个不同的功能模块,如下图所示:
明星的一条微博的点赞数可能有几十万,甚至百万以上。那么这个「点赞功能」(会记录谁点了赞),新浪微博的数据库是如何设计的呢?
大数据时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发,大数据价值在越来越多的场景中被挖掘,随着大家都在使用欧冠大数据,大数据平台的搭建门槛也越来越低。
埋点又称为事件追踪(Event Tracking),指的是针对特定用户行为或流程事件进行捕获,处理和发送的相关技术及其实施过程。
在 Kubernetes 中,监控和日志属于生态的一部分,它并不是核心组件,因此大部分的能力依赖上层的云厂商的适配。Kubernetes 定义了介入的接口标准和规范,任何符合接口标准的组件都可以快速集成。
了不起学弟:前台,后台,中台。。。数据中台,业务中台。。。学长怎么这么多概念啊,一下子把我搞蒙了都。
ELK Stack 日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉,Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Kibana。
运维监控工具千千万,仅开源的解决方案就有流量监控(MRTG、Cacti、SmokePing、Graphite等)和性能告警(Nagios、Zabbix、Zenoss Core、Ganglia、OpenTSDB等)可供选择。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发,大数据价值在越来越多的场景中被挖掘,随着大家都在使用欧冠大数据,大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量,任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,和架构,你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
roc,腾讯高级工程师,Kubernetes Contributor,热爱开源,专注云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持,根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践,为客户业务保驾护航。
数据储存技术、网络技术的迅猛发展,为大数据时代的到来准备了物质基础。物联网的本质就是更多采集数据的入口和节点;云计算培养了服务的商业模式和集中建设降低单位计算和存储成本。大数据在如此的社会背景下产生并逐渐发展。接下来,我们具体聊一下大数据的方法与技术。
轻便式Redis Monitor面向研发人员图形可视化监控工具,借鉴了LEPUS(天兔)监控平台以及redis-cli info命令输出的监控指标项,去掉了一些不必要看不懂的监控项,目前采集了数据库连接数、QPS、内存使用率统计和同步复制延迟时长,以及列出当前所有慢查询命令。
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能,支持增、删、改数据同步,本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss,可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据,经过数据转换处理后,再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
Beats 是 Elastic Stack 的一部分,它是一系列轻量级的数据采集器。Beats 可以在你的服务器上采集各种类型的数据,并将这些数据发送到 Elasticsearch 或者 Logstash 进行后续处理。
小伙伴们选择大数据平台,想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求,面临着海量数据的存储和计算问题。
Categraf 是夜莺监控的默认数据采集 Agent,主打开箱即用和all-in-one,同时支持对metrics、log、trace 的收集,由夜莺监控核心开发团队开发。
由于公司计划要从idc迁移上云,前期准备工作之一就是要先梳理清楚当前主机间的调用关系链。
最近公司正在往云原生进行转型,想拥有一套适合当前项目的监控系统,基于这个出发点,我们团队考虑使用 Prometheus 和 Grafana 组件。本篇将会以图解的方式剖析 Prometheus 的原理。
roc,腾讯高级工程师,Kubernetes Contributor,热爱开源,专注云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持,根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践,为客户业务保驾护航。 概述 MySQL 是常用的关系型数据库,MariaDB 作为 MySQL 的分支版本,兼容 MySQL 协议,也越来越流行。在 Kubernetes 环境中如何使用 Prometheus 来对它们进行监控呢?通常是借助开源的 mysqld-exporter 来实现,本文将围绕这个主题展开详细介绍下。
大数据平台的采集功能是从外部数据源采集数据存储到hive,采集方式分为全量采集、增量采集,增量采集适用于数据规模较大情况,有很多使用场景,但是在增量采集时,平台只能感知数据新增、更新,无法感知到数据删除,为了解决这个问题,本文选用了常用的外部数据源mysql为例进行binlog采集方案介绍。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发,大数据价值在越来越多的场景中被挖掘,随着大家都在使用欧冠大数据,大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量,任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
平台目前大多数任务都是Spark任务,用户在提交Spark作业的时候都要进行的一步动作就是配置spark executor 个数、每个executor 的core 个数以及 executor 的内存大小等,这项配置目前基本靠用户个人经验,在这个过程中,有的用户就会设置非常不合理,比如配置的内存非常大,实际上任务运行时所占用的内存极少. 基于此,希望能有工具来针对任务进行分析,帮助用户来监控和调优任务,并给出一些建议,使任务更加有效率,同时减少乱配资源影响其他用户任务运行的情况。
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