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　　優(yōu)采集平臺(
如何利用云優(yōu)CMS插件讓網(wǎng)站快速收錄關(guān)鍵詞排名-所有網(wǎng)站通用
)
　　云游cms插件-云游cms采集發(fā)布模塊
　　
　　SEO技術(shù)分享2022-02-18
　　如何使用云游cms插件使網(wǎng)站快速收錄關(guān)鍵詞排名-所有網(wǎng)站通用。有無(wú)數種方法可以進(jìn)行 SEO 優(yōu)化。網(wǎng)站做生意最重要的是SEO優(yōu)化，做SEO優(yōu)化最重要的是關(guān)鍵詞優(yōu)化。網(wǎng)站收錄不穩定，網(wǎng)站的排名上下波動(dòng)。也是常見(jiàn)的SEO優(yōu)化問(wèn)題，很可能會(huì )影響關(guān)鍵詞的排名。如何解決這個(gè)問(wèn)題呢？讓seo技術(shù)小編給大家分享一些內容。
　　
　　(1)網(wǎng)站重量
　　之所以把網(wǎng)站的權重放在合適的位置，是因為收錄會(huì )影響網(wǎng)站的權重。尤其是收錄那種突如其來(lái)的跌落變化，想必已經(jīng)找到了跌落的權利。我們也可以根據網(wǎng)站其他數據分析得出相關(guān)結論。
　　(2)文章質(zhì)量
　　影響收錄 的第二大因素是文章 的質(zhì)量。這篇原創(chuàng ) 文章的收錄 速度與偽原創(chuàng ) 和采集 文章的速度有很大不同。如果內容是純 采集 收錄 會(huì )發(fā)生波動(dòng)。因此，我們需要每天至少堅持偽原創(chuàng )原創(chuàng )，雖然不是每篇文章都有價(jià)值，但至少由于原創(chuàng )，百度可以穩定進(jìn)行網(wǎng)站< @網(wǎng)站 @收錄。這是一種快速管理網(wǎng)站的方法。
　　云游cms插件-支持所有網(wǎng)站使用
　　
　　1、通過(guò)云游cms插件采集，根據關(guān)鍵詞采集文章填寫(xiě)內容。（云游cms插件也配置了關(guān)鍵詞采集功能）
　　2、自動(dòng)過(guò)濾其他網(wǎng)站促銷(xiāo)信息/支持其他網(wǎng)站信息替換
　　3、支持多種采集來(lái)源采集（涵蓋所有行業(yè)新聞來(lái)源，海量?jì)热輲?，采集新內容?br /> 　　4、支持圖片本地化或其他平臺存儲
　　5、自動(dòng)批量掛機采集，無(wú)縫對接各大cms發(fā)布者，采集偽原創(chuàng )并自動(dòng)發(fā)布推送到搜索引擎
　　
　　這款云游cms插件工具還配備了很多SEO功能，不僅通過(guò)云游cms插件實(shí)現采集偽原創(chuàng )的發(fā)布，還有很多SEO功能?？梢蕴岣哧P(guān)鍵詞的密度，提高頁(yè)面原創(chuàng )的度數，增加用戶(hù)體驗，實(shí)現優(yōu)質(zhì)內容。
　　1、標題前綴和后綴設置（標題的區別更好收錄）
　　2、內容關(guān)鍵詞插入（合理增加關(guān)鍵詞密度）
　　3、隨機圖片插入（文章如果沒(méi)有圖片可以隨機插入相關(guān)圖片）
　　4、搜索引擎推送（文章發(fā)布成功后，主動(dòng)向搜索引擎推送文章，保證新鏈接能被搜索引擎及時(shí)推送收錄）
　　5、隨機點(diǎn)贊-隨機閱讀-隨機作者（增加頁(yè)面度數原創(chuàng )）
　　6、內容與標題一致（使內容與標題一致）
　　7、自動(dòng)內鏈（發(fā)布任務(wù)時(shí)會(huì )在文章的內容中自動(dòng)生成內鏈，幫助引導頁(yè)面蜘蛛抓取，提高頁(yè)面權限）
　　8、定期發(fā)布（定期發(fā)布網(wǎng)站內容可以讓搜索引擎養成定期抓取網(wǎng)頁(yè)的習慣，從而提升網(wǎng)站的收錄）
　　
　　幾十萬(wàn)個(gè)不同的cms網(wǎng)站可以統一管理。一個(gè)人維護數百個(gè) 網(wǎng)站文章 更新也不是問(wèn)題。
　　1、批量監控不同cms網(wǎng)站數據（你的網(wǎng)站是Empire, Yiyou, ZBLOG, 織夢(mèng), WP, Cyclone, 站群 、PB、Apple、搜外、云游cms等各大cms工具，可同時(shí)管理和批量發(fā)布）
　　2、設置批量發(fā)布次數（可以設置發(fā)布間隔/單日總發(fā)布次數）
　　
　　3、不同關(guān)鍵詞文章可設置發(fā)布不同欄目
　　4、偽原創(chuàng )保留字（當文章原創(chuàng )未被偽原創(chuàng )使用時(shí)設置核心字）
　　5、軟件直接監控是否已發(fā)布、即將發(fā)布、是否為偽原創(chuàng )、發(fā)布狀態(tài)、網(wǎng)址、節目、發(fā)布時(shí)間等。
　　6、每日蜘蛛、收錄、網(wǎng)站權重可以通過(guò)軟件直接查看
　　(3)空間連通性
　　當你查詢(xún)收錄或相關(guān)域時(shí)，百度會(huì )給出空間連通率的數據，從中可以看出空間或服務(wù)器的穩定性。如果空間響應速度慢或者出現宕機，收錄的音量自然會(huì )上下波動(dòng)。
　　(4)網(wǎng)站 被掛或被解析
　　一般解析，查詢(xún)收錄應該不帶3w，現在可以帶3w，所以這種情況可以忽略。如果 網(wǎng)站 被暫停，肯定會(huì )將收入減少到 0。
　　(5)網(wǎng)站修訂
　　網(wǎng)站改版自然會(huì )影響到收錄，畢竟對于蜘蛛來(lái)說(shuō)，如果改版太強的話(huà)，會(huì )被認為是新站，就算進(jìn)入了巡檢期，那布局比較多有利于網(wǎng)站的優(yōu)化。網(wǎng)站結構是影響排名的一個(gè)非常重要的因素。網(wǎng)站結構不合理會(huì )不利于百度蜘蛛的爬取?？赡苡幸恍?網(wǎng)站
　　2、網(wǎng)站 內容更少，更新頻率更低
　　網(wǎng)站除了公司簡(jiǎn)介和提供的服務(wù)之外，幾乎沒(méi)有什么新聞和實(shí)際內容。通過(guò)查看新聞發(fā)布時(shí)間，我們發(fā)現更新頻率不僅很低，而且沒(méi)有規律性。有很多文章在短時(shí)間內發(fā)表，但不是很長(cháng)時(shí)間。
　　3、網(wǎng)站刷流量
　　網(wǎng)站這幾年刷流量這個(gè)方法比較有效，但是因為百度這兩年根據我們的關(guān)鍵詞排名站長(cháng)“量身定做”了應急算法，這個(gè)方法難度很大要想有效，當然不能排除一些高手開(kāi)發(fā)的排名軟件確實(shí)有這種效果。即便是前幾年，“刮排名”的方法雖然奏效，但只要不小心被百度“盯上”，??那網(wǎng)站就被認為是掉進(jìn)了深淵，絕不會(huì )恢復了。
　　4、導出鏈接太多，有降級站點(diǎn)
　　通過(guò)友好的鏈接檢查工具，發(fā)現本站的出口鏈接有30多個(gè)，而且都是單向鏈接。鏈接列表中還有幾個(gè)快照極慢的新站收錄。估計之前技術(shù)人員也不想建站，干脆把它當作資源。太多的外鏈會(huì )分散網(wǎng)站的權重和PR值，這比交換不合理的鏈接還要糟糕?？赐赀@篇文章，如果覺(jué)得不錯，不妨采集一下，或者發(fā)給需要的朋友同事。關(guān)注博主，每天為你展示各種SEO經(jīng)驗，打通你的二線(xiàn)任命和主管！
　　 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(優(yōu)采吧——自采自引的模式是什么)
　　優(yōu)采集平臺在成立之初便提出要以“優(yōu)勢有優(yōu)采”為宗旨，企業(yè)可以使用我們平臺進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)、運營(yíng)活動(dòng)、數據分析等一體化工作，
　　現在優(yōu)采取的是自采自引的模式。自采自引意思就是平臺自己生產(chǎn)、采集客戶(hù)需要的數據源，商家在開(kāi)通會(huì )員后，相關(guān)數據源就可以得到采集，這樣平臺也可以為商家解決數據泄露的問(wèn)題。
　　我以前在優(yōu)采取做過(guò)，
　　進(jìn)去就可以實(shí)現大數據分析，并且數據全部公開(kāi)透明。
　　優(yōu)采源于整合原生態(tài)資源，
　　優(yōu)采吧，你可以考慮下，我同學(xué)在優(yōu)采做過(guò)，講的挺好的，幫他解決了優(yōu)質(zhì)原材料，數據全面共享和費用透明吧，
　　感覺(jué)優(yōu)采采集不僅優(yōu)，而且好，我用他們采集時(shí)沒(méi)有一個(gè)靠譜的后臺，查看不到訂單，采集數據功能太差，有了優(yōu)采之后很多都能采集，
　　優(yōu)采吧，實(shí)現商品源采集，提供產(chǎn)品信息分析，客戶(hù)數據庫。
　　優(yōu)采是什么，
　　推薦一個(gè)，聚達網(wǎng)，在朋友圈有推廣，效果也還不錯，這個(gè)應該是目前體驗最好的，還提供免費的試用。還有廣告精準營(yíng)銷(xiāo)之類(lèi)的，總之一家人都有份。應該是目前業(yè)內最完善，體驗最好的了。
　　優(yōu)采吧可以搜優(yōu)采源，好像是個(gè)新站吧，還可以去站看看， 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(廈門(mén)高捷做什么？是企業(yè)資源匹配平臺，優(yōu)采集)
　　優(yōu)采集平臺是開(kāi)發(fā)的，致力于為銷(xiāo)售、營(yíng)銷(xiāo)、物流、咨詢(xún)等行業(yè)提供海量數據資源?；?0多年的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)經(jīng)驗，通過(guò)公開(kāi)數據分析的精準定位，將目標用戶(hù)鎖定在廈門(mén)特定的產(chǎn)業(yè)園區或傳統制造業(yè)，依托廈門(mén)高捷數據產(chǎn)業(yè)基地龐大的數據沉淀和豐富的應用場(chǎng)景，打造集搜索、分析、挖掘、社交、學(xué)習為一體的電商交易平臺。
　　廈門(mén)高捷做什么？是企業(yè)資源匹配平臺，我們通過(guò)企業(yè)數據管理平臺聚合企業(yè)數據、商品數據、應用數據、技術(shù)數據、營(yíng)銷(xiāo)數據，構建企業(yè)資源智能數據池?？梢詫?shí)現快速溝通和數據獲取，提高人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數據、ai等數字化轉型的技術(shù)水平。官網(wǎng)注冊地址-b2b全國信息采集系統。
　　優(yōu)采集提供的服務(wù)非常全面，從企業(yè)、商家、產(chǎn)品到服務(wù)，很多行業(yè)都可以進(jìn)行采集，資訊類(lèi)：批發(fā)電商專(zhuān)業(yè)電商公眾號介紹產(chǎn)品和相關(guān)數據；個(gè)人行業(yè)電商采集新聞、小說(shuō)、歷史文章等，非常全面；如有某些類(lèi)目，我們還提供“多發(fā)布渠道快速對接”功能，可以說(shuō)是非常貼心了。如果有行業(yè)經(jīng)驗，認識一些大公司的老板，他們基本上都非常愿意將自己企業(yè)的數據共享給我們，我們會(huì )將此作為我們日后合作的源頭。
　　優(yōu)采集也可以通過(guò)預約看相關(guān)行業(yè)的行情數據報告，將專(zhuān)業(yè)的數據分析融入營(yíng)銷(xiāo)數據分析里，以更好的方式發(fā)現自己的市場(chǎng)信息優(yōu)勢。 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(騰訊優(yōu)圖人臉識別效果優(yōu)圖進(jìn)行了無(wú)限制條件下的人臉驗證測試)
　　騰訊優(yōu)圖人臉識別技術(shù)是騰訊優(yōu)圖實(shí)驗室研發(fā)的人臉識別系統。人臉識別的過(guò)程包括：數據采集、人臉檢測、人臉特征定位、人臉預處理、特征提取。這是一個(gè)非常強大的人臉識別系統。
　　騰訊優(yōu)圖人臉識別技術(shù)介紹
　　在國際權威人臉識別數據庫LFW上，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗室在無(wú)限制條件下人臉驗證測試（無(wú)限制標注外部數據）提交的最新分數為99.80%，是99.的提升@>65%的分數，再次刷新了本次測試的記錄，拔得頭籌。百度、Face++等團隊也參與了測試。
　　騰訊優(yōu)圖人臉識別效果
　　優(yōu)圖在不受限制的條件下進(jìn)行了人臉驗證測試。訓練數據來(lái)自?xún)?yōu)圖實(shí)驗室采集的名人數據庫，收錄20000個(gè)身份和200萬(wàn)張人臉圖像。借助多機多卡的Tensorflow集群訓練平臺，優(yōu)圖集成了三個(gè)深度網(wǎng)絡(luò )，深度為360、540、720層，類(lèi)似于Inception-resnet結構，最后一層完全將連接層的輸出作為特征輸出，三個(gè)模型的融合達到了99.80%的準確率。三個(gè)模型中，單個(gè)最強模型的準確率為 99.77%。
　　人臉識別技術(shù)的應用
　　人臉識別不僅是人工智能領(lǐng)域非?；钴S的研究課題，而且在各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應用，影響著(zhù)我們的生活，最近在尋找親人方面發(fā)揮了重要作用。依托優(yōu)圖實(shí)驗室研發(fā)的海量人臉檢索技術(shù)，福建省公安廳與騰訊互聯(lián)網(wǎng)+合作事業(yè)部聯(lián)合發(fā)布的“擔心你”防丟平臺自3月上線(xiàn)短短幾天時(shí)間就上線(xiàn)了今年。福建省找回了三名失蹤人員。優(yōu)圖的高識別率和毫秒級海量檢索能力，極大地提高了失蹤人員信息匹配的準確率。
　　電腦正式版
　　安卓官方手機版
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　　優(yōu)采集平臺(上海人工智能聯(lián)合商湯發(fā)布通用視覺(jué)開(kāi)源平臺OpenGVLab評測基準)
　　今天（25日），上海人工智能實(shí)驗室聯(lián)合商湯科技發(fā)布了面向學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的通用視覺(jué)開(kāi)源平臺OpenGVLab，其超高效的預訓練模型、超大規模的公共數據集和業(yè)界首個(gè)通用視覺(jué)模型。評價(jià)基準。
　　此舉將為全球開(kāi)發(fā)者完善各種下游視覺(jué)任務(wù)模型的訓練，推動(dòng)人工智能技術(shù)的規?；瘧?，推動(dòng)人工智能基礎研究和生態(tài)建設的快速發(fā)展提供重要支撐。
　　此次發(fā)布的通用視覺(jué)開(kāi)源平臺OpenGVLab不僅收錄超高效的預訓練模型，還收錄千萬(wàn)級精細標簽和10萬(wàn)個(gè)標簽的公共數據集；同時(shí)發(fā)布的評估基準將方便開(kāi)發(fā)者評估不同的通用視覺(jué)模型。性能評估水平和連續調整。
　　上海人工智能實(shí)驗室相關(guān)負責人表示：
　　
　　開(kāi)源是一項意義重大的工作。人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展離不開(kāi)十余年來(lái)全球研發(fā)人員的開(kāi)源共建、共享、共享。
　　希望通過(guò)OpenGVLab開(kāi)源平臺的發(fā)布，幫助業(yè)界更好地探索和應用通用視覺(jué)方法，推動(dòng)人工智能發(fā)展中的數據、效率、泛化、認知、安全等諸多瓶頸的系統化解決，推動(dòng)人工智能科研創(chuàng )新，產(chǎn)業(yè)助力發(fā)展。
　　
　　展現出強大的多功能性
　　打麻將、賽車(chē)、香檳、熊貓……也許人們可以很容易地看到圖片的內容，但人工智能可能不會(huì )。
　　盡管人工智能強大到可以識別一切，但很多 AI 模型只能完成單一任務(wù)，比如識別單個(gè)物體，或者識別風(fēng)格更統一的照片。如果你改變類(lèi)型或風(fēng)格，你將束手無(wú)策。
　　
　　去年11月，上海人工智能實(shí)驗室聯(lián)合商湯科技、香港中文大學(xué)、上海交通大學(xué)發(fā)布了通用視覺(jué)技術(shù)系統“學(xué)者”（INTERN），很好的解決了這個(gè)問(wèn)題——具備足夠的通用性和泛性- 轉化能力。
　　通用視覺(jué)開(kāi)源平臺OpenGVLab是建立在“學(xué)者”的基礎上的。其開(kāi)源預訓練模型具有超高性能和通用性。
　　具體來(lái)說(shuō)，與目前最強的開(kāi)源模型（OpenAI于2021年發(fā)布的CLIP）相比，OpenGVLab的模型能夠全面覆蓋分類(lèi)、目標檢測、語(yǔ)義分割、深度估計四大視覺(jué)核心任務(wù)，并且具有較高的準確率和數據使用。效率有了很大的提高。
　　
　　OpenGVLab開(kāi)源模型推理結果：左側為輸入圖像，右側為識別標簽
　　基于相同的下游場(chǎng)景數據，開(kāi)源模型在分類(lèi)、目標檢測、語(yǔ)義分割和深度估計四個(gè)任務(wù)的26個(gè)數據集上的平均錯誤率降低了40.2%和47. 分別。3%、34.8% 和 9.4%。開(kāi)源模型在分類(lèi)、檢測、分割和深度估計方面優(yōu)于其他現有的開(kāi)源模型，只有 10% 的下游訓練數據。
　　使用該模型，研究人員可以大大降低下游數據的成本采集，并且能夠以極少的數據量快速滿(mǎn)足多場(chǎng)景、多任務(wù)的AI模型訓練需求。OpenGVLab還提供了多種不同參數和計算的預訓練模型，以滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的應用。
　　開(kāi)放千萬(wàn)級精準標注數據集
　　高性能模型離不開(kāi)豐富數據集的訓練。
　　除了預訓練模型，上海人工智能實(shí)驗室基于百億級數據總量，構建了超大規模的精細標注數據集，近期將致力于開(kāi)源數據未來(lái)。
　　超大規模精細標注數據集不僅集成了現有的開(kāi)源數據集，還通過(guò)大規模數據圖像標注任務(wù)涵蓋了圖像分類(lèi)、目標檢測、圖像分割等任務(wù)。數據總量近7000萬(wàn)。. 開(kāi)源范圍涵蓋千萬(wàn)級精細標注數據集和10萬(wàn)級標注系統。
　　目前，圖像分類(lèi)任務(wù)數據集已率先開(kāi)源，未來(lái)還將開(kāi)源更多目標檢測任務(wù)等數據集。
　　
　　對于藝術(shù)品，OpenGVLab 預訓練模型表現出很強的泛化能力。比如這幅大熊貓畫(huà)，模特不僅“看出”是“毛筆畫(huà)”和“水粉畫(huà)”，而且因為黑白，模特還給出了“陰陽(yáng)”的猜測。 (yin yang)，也體現了數據集標簽的豐富程度
　　同時(shí)還有一個(gè)超大標簽系統，總標簽訂單量達到10萬(wàn)，不僅覆蓋了幾乎所有現有的開(kāi)源數據集，還在此基礎上擴展了大量細粒度標簽，覆蓋各種類(lèi)型的圖像。狀態(tài)等，極大地豐富了圖像任務(wù)的應用場(chǎng)景，顯著(zhù)降低了下游數據的成本采集。
　　此外，研究人員可以通過(guò)自動(dòng)化工具添加更多標簽，不斷擴展和擴展數據標注體系，不斷提升標注體系的細粒度，共同推動(dòng)開(kāi)源生態(tài)的繁榮發(fā)展。
　　第一個(gè)通用視覺(jué)基準
　　隨著(zhù)OpenGVLab的發(fā)布，上海AI Lab也開(kāi)啟了業(yè)界首個(gè)通用視覺(jué)模型評測基準，填補了通用視覺(jué)模型評測領(lǐng)域的空白。
　　目前業(yè)界現有的評價(jià)基準主要針對單一任務(wù)、單一視覺(jué)維度設計，不能反映通用視覺(jué)模型的整體性能，難以用于橫向比較。新的通用視覺(jué)評估基準通過(guò)在任務(wù)和數據上的創(chuàng )新設計，可以提供權威的評估結果，促進(jìn)統一標準的公平準確評估，加快通用視覺(jué)模型的工業(yè)應用步伐。
　　在任務(wù)設計方面，OpenGVLab提供的通用視覺(jué)評估基準創(chuàng )新性地引入了多任務(wù)評估系統，可以從分類(lèi)、目標檢測、語(yǔ)義分割、深度估計、和行為識別。. 不僅如此，評估基準還增加了只使用10%的測試數據集的評估設置，可以有效評估真實(shí)數據分布下通用模型的小樣本學(xué)習能力。測試結束后，評測基準也會(huì )根據模型的評測結果給出相應的總分，方便用戶(hù)對不同模型進(jìn)行橫向評測。
　　隨著(zhù)人工智能與產(chǎn)業(yè)融合的深入，產(chǎn)業(yè)對人工智能的需求逐漸從單一任務(wù)向復雜的多任務(wù)協(xié)同發(fā)展。迫切需要構建一個(gè)開(kāi)源、開(kāi)放的系統來(lái)滿(mǎn)足海量應用的碎片化和長(cháng)尾化需求。
　　OpenGVLab的開(kāi)源將幫助開(kāi)發(fā)者顯著(zhù)降低通用視覺(jué)模型的開(kāi)發(fā)門(mén)檻，以更低的成本快速開(kāi)發(fā)數百個(gè)視覺(jué)任務(wù)和視覺(jué)場(chǎng)景的算法模型，高效覆蓋長(cháng)尾場(chǎng)景，促進(jìn)泛化大規模應用人工智能技術(shù)。
　　
　　結尾
　　
　　鸚鵡螺工作室
　　作者｜高陽(yáng)
　　圖片｜受訪(fǎng)者供圖
　　編輯 | 布萊斯 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(優(yōu)采集平臺非常不靠譜，給錢(qián)了，不給我采集數據)
　　優(yōu)采集平臺非常不靠譜，給錢(qián)了，不給我采集數據，后來(lái)去問(wèn)他們客服，又提前說(shuō)好了，并且沒(méi)有任何保障。
　　試用一下吧，我上次試用的是攝圖網(wǎng)，準備找去年的版本的軟件，
　　博采智慧網(wǎng)的數據可靠。不過(guò)得要求采集的數據是他們公司官網(wǎng)有的那種，才可靠。
　　當然不靠譜
　　還不錯，不過(guò)我最近換了一個(gè)平臺做數據采集，剛好可以解決我們的問(wèn)題，所以你們也可以了解一下我們的企業(yè)網(wǎng)站博采智慧網(wǎng)，有免費的版本也有收費的版本，你可以免費試用一下，打開(kāi)網(wǎng)站-專(zhuān)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)數據采集平臺，轉載請注明出處，
　　我們就是前兩天剛咨詢(xún)他們，他們軟件是真的不錯，試用了一下，確實(shí)不錯，
　　工業(yè)網(wǎng)上做數據爬蟲(chóng)不靠譜，
　　哎
　　是專(zhuān)業(yè)做的啊，這里我要說(shuō)一下，他們這里不收取任何費用，也不用找網(wǎng)站去做代理，直接是靠自己的技術(shù)做的，哈哈，
　　我用他們是交錢(qián)之后，立馬發(fā)起采集，不用找網(wǎng)站，直接是靠自己的技術(shù)來(lái)做的，
　　不要問(wèn)，趕緊買(mǎi)，后悔的話(huà)也能退。我買(mǎi)了用了一個(gè)月，被騙了4千多元，堅持不給退。 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(不同軟件數據對接方式有哪些？-樂(lè )題庫)
　　1、通過(guò)各軟件廠(chǎng)商開(kāi)放的數據接口，實(shí)現不同軟件數據的互聯(lián)互通。這是目前最常見(jiàn)的數據連接方式。
　　2、優(yōu)點(diǎn)：接口連接方式的數據可靠性和價(jià)值高，一般不會(huì )出現數據重復；可以通過(guò)接口實(shí)時(shí)傳輸數據，滿(mǎn)足數據的實(shí)時(shí)應用需求。
　　3、缺點(diǎn)：①接口開(kāi)發(fā)成本高；②需要與多家軟件廠(chǎng)商協(xié)調，工作量大，容易打不完；③可擴展性不高，如：由于新業(yè)務(wù)需要各個(gè)軟件系統開(kāi)發(fā)新業(yè)務(wù)模塊與大數據平臺之間的數據接口也需要做相應的修改和變化，甚至之前所有的數據接口代碼必須被推翻，這需要大量的工作并且需要很長(cháng)時(shí)間。
　　4、軟件機器人是目前比較前沿的軟件數據對接技術(shù)，不僅可以采集客戶(hù)端軟件數據，還可以采集網(wǎng)站網(wǎng)站軟件數據 。
　　5、常見(jiàn)的是博威小邦軟件機器人，產(chǎn)品設計原則是“所見(jiàn)即所得”，即無(wú)需軟件廠(chǎng)商合作，采集軟件界面上的數據，輸出結果是結構化的數據庫或excel表格。
　　6、如果只需要界面上的業(yè)務(wù)數據，或者軟件廠(chǎng)商不配合/崩盤(pán)，數據庫分析困難，最好使用軟件機器人的數據采集@ >，尤其是詳情頁(yè)的數據采集功能更有特色。
　　7、技術(shù)特點(diǎn)如下： ①無(wú)需與原軟件廠(chǎng)商合作；②兼容性強，可采集聚合Windows平臺各種軟件系統數據；③輸出結構化數據；簡(jiǎn)短、簡(jiǎn)單、高效；⑤配置簡(jiǎn)單，無(wú)需編程，人人都可以DIY一個(gè)軟件機器人；⑥價(jià)格遠低于人工和接口。
　　8、缺點(diǎn)：采集軟件數據的實(shí)時(shí)性有限。
　　9、網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是一種程序或腳本，根據一定的規則自動(dòng)爬取萬(wàn)維網(wǎng)上的信息，模擬客戶(hù)端發(fā)出網(wǎng)絡(luò )請求并接收請求響應。
　　10、爬蟲(chóng)采集數據的缺點(diǎn)：①輸出數據多為非結構化數據；②只能是采集網(wǎng)站數據，容易受網(wǎng)站反爬機制影響；③ 用戶(hù)群窄，需要專(zhuān)業(yè)的編程知識才能玩。
　　11、數據整合，開(kāi)放數據庫是最直接的方式。
　　12、優(yōu)點(diǎn)：開(kāi)放數據庫方式可以直接從目標數據庫中獲取需要的數據，準確率高，實(shí)時(shí)性有保證。這是最直接、最方便的方法。
　　13、缺點(diǎn)：開(kāi)放數據庫方式還需要協(xié)調各個(gè)軟件廠(chǎng)商的數據庫開(kāi)放，這取決于對方的意愿。一般出于安全原因，不會(huì )打開(kāi)；如果一個(gè)平臺同時(shí)接入多個(gè)軟件廠(chǎng)商的數據庫，實(shí)時(shí)獲取數據對平臺性能也是一個(gè)巨大的挑戰。 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(解鎖4種埋點(diǎn)“姿勢”讓各個(gè)部門(mén)、各個(gè)角色輕松駕馭數據采集)
　　【IT168評論】在這個(gè)大數據時(shí)代，基于經(jīng)驗的決策方式已經(jīng)成為過(guò)去，數據的重要性不言而喻。數據分析的第一步是從數據源頭做采集工作，我們今天的主題：數據埋點(diǎn)。
　　埋葬：數據分析的第一步
　　大數據，從復雜的數據背后挖掘和分析用戶(hù)的行為習慣和偏好，找出更符合用戶(hù)“口味”的產(chǎn)品和服務(wù)，并根據用戶(hù)需求進(jìn)行自我調整和優(yōu)化，是大數據的價(jià)值。而這些信息的采集和分析，也無(wú)法繞過(guò)“埋點(diǎn)”。諸葛io為企業(yè)提供了一種靈活的數據追蹤方式，讓各個(gè)部門(mén)和角色輕松掌控數據采集：
　　- 代碼（code）追蹤：更精準的數據采集，更專(zhuān)注業(yè)務(wù)價(jià)值的數據采集（諸葛io專(zhuān)業(yè)數據咨詢(xún)團隊可提供定制化追蹤方案，讓數據分析更有針對性）；
　　- 全掩埋：無(wú)需人工掩埋，所有操作自動(dòng)掩埋，按需處理統計數據；
　　- 可視化嵌入：界面化的嵌入管理配置，無(wú)需開(kāi)發(fā)者干預，嵌入更新更方便，生效迅速；
　　關(guān)于“埋點(diǎn)”的小科普
　　埋點(diǎn)就是在需要的地方采集對應信息，就像路上的攝像頭一樣，可以采集到車(chē)輛的屬性，比如：顏色、車(chē)牌號、車(chē)型和其他信息，你也可以采集到車(chē)輛的行為，比如：有沒(méi)有闖紅燈，有沒(méi)有按線(xiàn)，車(chē)速是多少??，司機開(kāi)車(chē)時(shí)有沒(méi)有接電話(huà)等。如果攝像頭分布處于理想狀態(tài)，那么通過(guò)疊加不同位置的攝像頭，所有信息采集信息，可以完整還原某輛車(chē)的路徑和目的地，甚至可以推斷出司機的駕駛情況習慣，是否是老司機等信息。
　　那么，每個(gè)埋點(diǎn)就像一個(gè)攝像頭，采集用戶(hù)行為數據，對數據進(jìn)行多維度的交叉分析，可以真正還原用戶(hù)使用場(chǎng)景，挖掘用戶(hù)需求，從而提升用戶(hù)一生的最大價(jià)值循環(huán)。
　　解鎖4種埋葬“姿勢”
　　為了讓海量數據采集更加精準，為后續打造一個(gè)“純”的數據分析環(huán)境，埋點(diǎn)技術(shù)應運而生。數據基礎是否扎實(shí)，取決于數據的采集方法。埋點(diǎn)有多種方式。根據埋點(diǎn)不同，可以分為前端（客戶(hù)端）埋點(diǎn)和后端（服務(wù)器端）埋點(diǎn)。前端埋點(diǎn)包括：代碼埋點(diǎn)、全埋點(diǎn)、視覺(jué)埋點(diǎn)。.
　　
　　多個(gè)采集方法的比較
　　全埋點(diǎn)：通過(guò)SDK，采集頁(yè)面上所有控件的操作數據，并通過(guò)“統計數據過(guò)濾器”配置待處理數據的特征。
　　優(yōu)點(diǎn)：所有操作都埋，簡(jiǎn)單快捷，無(wú)需埋統計數據按需處理
　　缺點(diǎn)：數據上傳消耗流量大，數據維度單一（只有點(diǎn)擊、加載、刷新）；影響用戶(hù)體驗——用戶(hù)在使用過(guò)程中容易出現卡頓，嚴重影響用戶(hù)體驗；噪聲很多，數據準確率不高，使用方便干擾；無(wú)法自定義埋點(diǎn)采集信息
　　就像衛星拍攝一樣，不需要一個(gè)個(gè)安裝攝像頭，但是數據量巨大，容易漏掉，挖掘關(guān)鍵信息也不容易。所以全埋的方法主要用在簡(jiǎn)單頁(yè)面的場(chǎng)景，比如：登陸頁(yè)面/短期活動(dòng)中的特殊頁(yè)面，需要快速測算點(diǎn)擊分布等效果。
　　JS Visual Embedding：嵌入SDK，可視化圓選擇和定義事件
　　為了方便產(chǎn)品和操作，學(xué)生可以直接在頁(yè)面上簡(jiǎn)單圈選，跟蹤用戶(hù)行為（定義事件），
　　只有采集click（點(diǎn)擊）操作可以節省開(kāi)發(fā)時(shí)間。諸葛 io 最近支持 JS 視覺(jué)嵌入。
　　優(yōu)點(diǎn)：接口配置，無(wú)需開(kāi)發(fā)，埋點(diǎn)更新方便，見(jiàn)效快
　　缺點(diǎn)：對嵌入點(diǎn)自定義屬性支持較差；重構或頁(yè)面更改時(shí)需要重新配置；
　　與衛星航拍一樣，無(wú)需安裝攝像頭，數據量小，支持局部信息采集。所以JS可視化埋點(diǎn)比較適合短、扁平、快的數據采集方式，比如activity/H5等簡(jiǎn)單的頁(yè)面，業(yè)務(wù)人員可以直接圈出操作，沒(méi)有門(mén)檻，技術(shù)人員的介入減少（從現在開(kāi)始世界將是和平的）。這種data采集方式方便業(yè)務(wù)人員盡快掌握頁(yè)面關(guān)鍵節點(diǎn)的變換，但是用戶(hù)行為數據的應用比較淺。無(wú)法支持更深入的分析。
　　另外，如果頁(yè)面臨時(shí)調整，可以靈活添加埋點(diǎn)，可以作為代碼埋點(diǎn)的補充，及時(shí)添加采集數據
　　代碼嵌入：嵌入SDK，定義事件并添加事件代碼，根據需要采集，業(yè)務(wù)信息更完整，數據分析更專(zhuān)注。因此，代碼嵌入是一種基于商業(yè)價(jià)值的行為分析。
　　優(yōu)點(diǎn)：數據采集全面準確，便于后續深入分析（嵌入點(diǎn)準確度順序：代碼嵌入>視覺(jué)嵌入>全嵌入），SDK體積小，對嵌入沒(méi)有影響應用程序本身的體驗
　　缺點(diǎn)：需要研發(fā)人員的配合，有一定的工作量
　　如果不想在 采集 數據時(shí)降低用戶(hù)體驗；如果你不想 采集 得到大量無(wú)用的數據；如果要采集的數據：粒度越細，維度越多，數據分析越準確。那么，考慮到業(yè)務(wù)增長(cháng)的長(cháng)期價(jià)值，請選擇埋碼。
　　服務(wù)端嵌入：可以支持其他業(yè)務(wù)數據采集和集成，比如CRM等用戶(hù)數據，通過(guò)接口調用對數據進(jìn)行結構化。適用于自身具備采集能力的客戶(hù)端，也可與客戶(hù)端采集采集結合使用。
　　喜歡：
　　1、通過(guò)調用API接口，將CRM等數據與用戶(hù)行為數據進(jìn)行整合，對用戶(hù)進(jìn)行全方位、多角度的分析；
　　2、如果企業(yè)有自己的跟蹤系統，可以直接通過(guò)服務(wù)器采集上傳用戶(hù)行為數據到諸葛io平臺進(jìn)行數據分析，無(wú)需維護兩個(gè)跟蹤系統；
　　3、連接歷史數據（埋點(diǎn)前數據）和新數據（埋點(diǎn)后），提高數據準確性。例如訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)端采集后，導入原創(chuàng )歷史數據后，訪(fǎng)問(wèn)平臺的現有用戶(hù)不會(huì )被標記為新用戶(hù)，減少數據錯誤。
　　如何“埋頭苦干”？
　　埋點(diǎn)聽(tīng)起來(lái)“不清楚”，但其實(shí)很簡(jiǎn)單，就像“在路上安裝攝像頭”一樣。
　　1、 梳理產(chǎn)品用戶(hù)行為，確定事件分布
　　埋點(diǎn)方案≈攝像機安裝分布方案
　　童鞋們常問(wèn)諸葛君：數據分析得到什么數據？要回答這個(gè)問(wèn)題，首先要明確目的，明確邏輯。
　　諸葛io數據分析的對象和依據是用戶(hù)行為。選擇記錄和分析哪些用戶(hù)行為將直接影響分析工作的價(jià)值輸出。事件。以電子商務(wù)為例，將流程中的每一個(gè)用戶(hù)行為都定義為一種事件，從中得到事件布局的邏輯。
　　2、記錄事件以了解和分析用戶(hù)行為
　　≈ 判斷攝像頭要記錄的信息，是非法拍照還是測速？
　　整理好需要記錄分析的用戶(hù)行為，完成事件分布表后，接下來(lái)在研發(fā)工程師的協(xié)助下，根據平臺類(lèi)型（iOS、Android、JS）完成SDK接入你的申請。事件的布局會(huì )變成一段很短的程序代碼——當用戶(hù)執行相應的行為時(shí)，你的應用程序會(huì )運行這段代碼并將相應的事件記錄到諸葛io。部署完成并發(fā)布產(chǎn)品后，當用戶(hù)開(kāi)始使用新版本的應用時(shí)，使用行為的數據會(huì )自動(dòng)傳輸到諸葛io，以便您進(jìn)行以下分析。
　　在這一步，諸葛io的CS團隊將為企業(yè)提供支持，協(xié)助技術(shù)團隊順利完成數據采集的第一步。
　　3、通過(guò)識別記錄用戶(hù)身份
　　在諸葛io中，記錄了用戶(hù)的行為，即：用戶(hù)做了什么？在用戶(hù)分析的過(guò)程中，還有一類(lèi)信息非常有用，那就是：用戶(hù)是誰(shuí)（TA的id，姓名），有什么特征（TA的年齡，類(lèi)型...）？您可以通過(guò)諸葛io平臺的識別過(guò)程將用戶(hù)的身份和特征傳遞給諸葛io，并利用識別出的信息進(jìn)行精細化分析：
　　劃分用戶(hù)組：用戶(hù)屬性的一個(gè)很重要的作用就是對用戶(hù)進(jìn)行分組。您可以根據identify 的屬性定義過(guò)濾條件來(lái)劃分用戶(hù)組。比如用“gender=female”這個(gè)條件過(guò)濾掉所有女生，然后分析女生的行為特征和轉化率……
　　基于屬性的比較：分割的重要目的之一是比較?？梢愿鶕靶詣e”進(jìn)行細分，然后比較“女生”和“男生”在行為、轉化、留存等方面的差異；
　　基于屬性的群體畫(huà)像：可以根據用戶(hù)屬性對產(chǎn)品的任意用戶(hù)群進(jìn)行“畫(huà)像分析”——男女比例、區域分布、年齡層級、用戶(hù)類(lèi)型……
　　回到開(kāi)頭的問(wèn)題：埋點(diǎn)最好的方法是什么？
　　正如硬幣有兩面一樣，任何一種埋點(diǎn)方法都有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。試圖通過(guò)簡(jiǎn)單粗暴的代碼行/一次性部署來(lái)埋點(diǎn)，甚至犧牲用戶(hù)體驗，都不是企業(yè)所期望的。
　　因此，data采集只是數據分析的第一步。數據分析的目的是洞察用戶(hù)行為，挖掘用戶(hù)價(jià)值，進(jìn)而促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(cháng)。諸葛io認為，最理想的埋點(diǎn)解決方案是根據不同的業(yè)務(wù)和場(chǎng)景、行業(yè)特點(diǎn)和自身的實(shí)際需求，將埋點(diǎn)相輔相成的組合，比如：
　　1、代碼埋點(diǎn)+全埋點(diǎn)：當需要落地頁(yè)整體點(diǎn)擊分析時(shí)，一個(gè)個(gè)埋點(diǎn)細節的工作量比較大，而且落地頁(yè)頻繁優(yōu)化調整時(shí)，更新埋點(diǎn)的工作量不可小覷，但復雜的頁(yè)面有死點(diǎn)，無(wú)法采集完全嵌入。因此，代碼嵌入可以作為對采集核心用戶(hù)行為的輔助，從而實(shí)現準確的跨部門(mén)用戶(hù)行為分析；
　　2、代碼嵌入+服務(wù)器嵌入：以電商平臺為例，用戶(hù)在支付過(guò)程中會(huì )跳轉到第三方支付平臺。支付是否成功需要通過(guò)服務(wù)器中的交易數據進(jìn)行驗證。這時(shí)候可以通過(guò)結合代碼嵌入和服務(wù)器嵌入來(lái)提高數據的準確性；
　　3、代碼嵌入+可視化嵌入：由于代碼嵌入工作量大，可以使用核心事件代碼嵌入可視化嵌入點(diǎn)，用于追加和補充數據采集。
　　為滿(mǎn)足精細化、精準化數據分析的需要，可以根據實(shí)際分析場(chǎng)景選擇一種或多種采集方法的組合。畢竟采集全量數據不是目的，而是要實(shí)現有效的數據分析，從數據中尋找關(guān)鍵決策信息實(shí)現增長(cháng)才是重中之重。 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(優(yōu)采集平臺shona為例，附上下載步驟圖。)
　　優(yōu)采集平臺是一個(gè)功能齊全的采集工具，可以采集、天貓、拼多多等各大平臺的商品信息，從、天貓采集到的商品信息可以直接上傳到優(yōu)采集的平臺進(jìn)行在線(xiàn)銷(xiāo)售，省去了許多繁瑣的步驟，將花費大量的時(shí)間與精力去尋找商品或者選品后。優(yōu)采集平臺將所有選取的商品信息放入數據倉庫中，通過(guò)百度云下載到本地打開(kāi)即可采集購買(mǎi)，總結來(lái)說(shuō)，你可以直接從平臺下載你需要的商品信息。下面以海淘平臺shona為例，附上下載步驟圖。
　　1）打開(kāi)優(yōu)采集平臺
　　2）商品分類(lèi)
　　3）下載，點(diǎn)擊右下角的高級選項，
　　4）更多設置
　　5）選擇你下載的網(wǎng)站，
　　6）會(huì )自動(dòng)獲取你在優(yōu)采集平臺采集到的商品信息，另外優(yōu)采集平臺針對海淘平臺shona也有專(zhuān)屬收益。
　　可以關(guān)注我們網(wǎng)站。真的很不錯?？梢灾苯訌倪@個(gè)商家下單。
　　如果你有比較好的海淘服務(wù)，可以選擇“優(yōu)采集”，如果你沒(méi)有比較好的海淘服務(wù)，不如就“寄采網(wǎng)”吧。
　　我們網(wǎng)站可以幫你找到好多可以下單購買(mǎi)的商品.
　　之前的知乎也就評論過(guò)一次，剛好我們也做商品的話(huà)，可以定制分享折扣商品，帶商品二維碼，有意向我們可以主動(dòng)私信，祝你購物愉快。
　　推薦你看看優(yōu)采集，對商品編輯有自己獨特的一些玩法。我用過(guò)，挺不錯。你可以關(guān)注優(yōu)采集看看他們有沒(méi)有我們的任務(wù)。 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(如何追溯網(wǎng)上重點(diǎn)內容的傳播途徑？——銥星在線(xiàn))
　　環(huán)境概述 Internet 上的網(wǎng)頁(yè)數量每天都在以數百萬(wàn)的速度增長(cháng)。在我國，3000多家有影響力的大眾媒體、行業(yè)媒體、專(zhuān)業(yè)媒體和網(wǎng)絡(luò )媒體每天在線(xiàn)實(shí)時(shí)發(fā)布信息超過(guò)8000萬(wàn)條。論壇、博客、微博等新興媒體發(fā)布的信息量與日俱增。目前，網(wǎng)絡(luò )輿情正成為政府行政部門(mén)或企業(yè)決策的重要依據。因此，在新形勢下，如何在互聯(lián)網(wǎng)上盡快采集相關(guān)輿情信息，跟蹤事態(tài)發(fā)展，及時(shí)通知相關(guān)部門(mén)，在每次突發(fā)事件發(fā)生后迅速做出反應，是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。問(wèn)題需要解決。如何追蹤關(guān)鍵內容的在線(xiàn)傳播？網(wǎng)絡(luò )輿論可以“查出來(lái)”！【及時(shí)全面】如何預測這些輿情信息的未來(lái)走勢？如何有效引導和積極化解網(wǎng)絡(luò )輿論危機？【及時(shí)全面】如何充分把握社會(huì )形勢和輿論？如何為相關(guān)上級部門(mén)推送在線(xiàn)輿情簡(jiǎn)報和專(zhuān)題報道？據統計，2010年從事網(wǎng)絡(luò )輿情監測的企業(yè)不下100家。其中一些公司提供了一套完整的監控軟件，而另一些公司則提供了一個(gè)在線(xiàn)平臺。政府和企業(yè)如何有效判斷產(chǎn)品和服務(wù)的優(yōu)劣？如何選擇適合您的工具？監控工作包括三個(gè)處理過(guò)程：采集、整理處理、分發(fā)。采集作為監控軟件的基本功能，全面性、準確性和及時(shí)性應該是評價(jià)各種產(chǎn)品和服務(wù)的依據。
　　銥星在線(xiàn) 銥星在線(xiàn)從2002年開(kāi)始立項開(kāi)發(fā)互聯(lián)網(wǎng)信息監控產(chǎn)品。十年來(lái)，銥星能夠根據企業(yè)和政府機構的需求，為客戶(hù)提供一整套解決方案。產(chǎn)品和服務(wù)貫穿信息工作的全過(guò)程，包括：采集->存儲/分類(lèi)->組織外部信息處理統計->傳播/歸檔。銥星輿情監測3.1 技術(shù)實(shí)現流程圖 系統實(shí)現分為三個(gè)步驟3.1.1 信息采集 信息采集系統由一個(gè)海量信息采集由服務(wù)器集群組成。這些服務(wù)器安裝在中國聯(lián)通、電信機房、和香港和美國的服務(wù)器，形成龐大的信息采集服務(wù)器群，724小時(shí)不間斷采集全球互聯(lián)網(wǎng)信息，支持中文、英文、日文、韓文、法文、德文信息采集. 日處理信息量超過(guò)2000萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)，日存儲信息量超過(guò)50萬(wàn)條。3.1.2 信息匯總 信息匯總系統的主要功能包括：去重處理、信息分類(lèi)、各監控平臺數據庫中每條信息的分布和存儲，方便前端- 最終用戶(hù)檢索和使用。3.1.3 前端展示 依靠前兩步的素材排列，用戶(hù)可以通過(guò)網(wǎng)頁(yè)和客戶(hù)端前端顯示，隨時(shí)方便地展示全面、實(shí)時(shí)的更新信息。3.2結合具體工作3.2.1信息采集25萬(wàn)戶(hù)網(wǎng)站724小時(shí)不間斷運行采集每日存儲50多1萬(wàn)條信息，70萬(wàn)條轉載信息。
　　服務(wù)器分布在多個(gè)國家。沒(méi)有強大的采集系統，信息的全面性和及時(shí)性是無(wú)法保證的。3.2.2 信息分類(lèi)3.2.2.1 信息分類(lèi) 銥星系統提供了非常豐富的信息分類(lèi)方法，多達12種?？蛻?hù)可以任意組合選擇信息類(lèi)別，鎖定信息，為客戶(hù)提供良好的信息篩選功能。是國內最具特色的信息篩選機制。1.性質(zhì)：正面、中性、負面2.語(yǔ)言：中文、英文、日文、韓文3.類(lèi)別：市場(chǎng)、技術(shù)、戰略、生產(chǎn)、財務(wù)、人力資源、文化、公關(guān)、安全4.格式：文字、圖片、視頻、音頻、
　　信息分類(lèi)分類(lèi)方式豐富，多達12種信息類(lèi)別可任意組合，鎖定信息，國內最具特色的信息篩選機制。每月或每日自動(dòng)生成簡(jiǎn)報（WORD格式）、打印輸出、演示或存檔處理媒體系統提供豐富的圖形統計功能，包括直方圖、曲線(xiàn)圖、餅圖、直方圖曲線(xiàn)混合顯示分析根據用戶(hù)需要，生成任意任意時(shí)段輿情統計報告郵件傳播情況定期監測郵件：每日郵件、每周郵件、每月郵件通過(guò)手機彩信的方式將用戶(hù)門(mén)戶(hù)中最重要的10條信息發(fā)送到用戶(hù)手機。鎖定您要跟蹤的主題，系統將全天724小時(shí)監控該話(huà)題。一旦發(fā)現新信息，將立即通過(guò)短信發(fā)送到用戶(hù)的手機。操作風(fēng)險為試用體驗提供了充足的時(shí)間。Iridium Online 專(zhuān)注于監控領(lǐng)域。近10家客戶(hù)是國內各領(lǐng)域的佼佼者。輿情監測在中國方興未艾，給用戶(hù)帶來(lái)很大的實(shí)施風(fēng)險。而銥星是一個(gè)實(shí)用簡(jiǎn)單的信息采集系統，可以快速實(shí)現相關(guān)人員的信息監控和采集功能。在我們的客戶(hù)中，有很多公司已經(jīng)購買(mǎi)了軟件產(chǎn)品，但是已經(jīng)放棄使用了。例如，海爾和巨化保持直接面向用戶(hù)。大部分技術(shù)維護工作由銥星完成，避免大量人力投入服務(wù)器維護。, 數據維護和更新工作需要專(zhuān)門(mén)的技術(shù)人員來(lái)維護，同時(shí)對硬件的配置要求比較高，網(wǎng)絡(luò )需要更多的安全集中采集，獨立的數據庫用戶(hù)可以保證信息的質(zhì)量. 輿論的導向和關(guān)注的結果是有保障的。輿論信息分布在互聯(lián)網(wǎng)的各個(gè)角落，是公共信息。中心化的采集-獨立數據庫解決方案，在保證隱私的基礎上，可以獲得全面、及時(shí)的數據信息。硬件對配置要求比較高，網(wǎng)絡(luò )對安全性要求比較高采集，獨立的數據庫用戶(hù)可以保證信息的質(zhì)量。輿論的導向和關(guān)注的結果是有保障的。輿論信息分布在互聯(lián)網(wǎng)的各個(gè)角落，是公共信息。中心化的采集-獨立數據庫解決方案，在保證隱私的基礎上，可以獲得全面、及時(shí)的數據信息。硬件對配置要求比較高，網(wǎng)絡(luò )對安全性要求比較高采集，獨立的數據庫用戶(hù)可以保證信息的質(zhì)量。輿論的導向和關(guān)注的結果是有保障的。輿論信息分布在互聯(lián)網(wǎng)的各個(gè)角落，是公共信息。中心化的采集-獨立數據庫解決方案，在保證隱私的基礎上，可以獲得全面、及時(shí)的數據信息。這是公共信息。中心化的采集-獨立數據庫解決方案，在保證隱私的基礎上，可以獲得全面、及時(shí)的數據信息。這是公共信息。中心化的采集-獨立數據庫解決方案，在保證隱私的基礎上，可以獲得全面、及時(shí)的數據信息。 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(石家莊中公優(yōu)就業(yè)IT培訓--大數據核心技術(shù)內存性能不如內存)
　　大數據采集平臺來(lái)源：石家莊中工友就業(yè)IT培訓時(shí)間：2022/1/19 10:14:17 大數據核心技術(shù)主要涉及區塊：大數據采集處理；大數據分析；大數據 數據存儲、組織和管理。
　　每年，大數據領(lǐng)域涌現出大量新技術(shù)，成為大數據獲取、存儲、處理、分析或可視化的有效手段。大數據技術(shù)可以挖掘出海量數據中隱藏的信息和知識，為人類(lèi)社會(huì )經(jīng)濟生活提供基礎，提高各個(gè)領(lǐng)域的運行效率，乃至整個(gè)社會(huì )經(jīng)濟的集約化。
　　大數據采集平臺
　　Flume 是 Apache 下的一個(gè)開(kāi)源、高可靠、高擴展、易于管理、客戶(hù)可支持的數據采集 系統。Flume 是使用 JRuby 構建的，因此它依賴(lài)于 Java 運行時(shí)環(huán)境。
　　Flume 最初是由 Cloudera 工程師設計的用于合并日志數據的系統，后來(lái)逐漸發(fā)展為處理流數據事件。
　　
　　來(lái)源
　　Source 負責接收輸入數據并將數據寫(xiě)入管道。Flume 的 Source 支持 HTTP、JMS、RPC、NetCat、Exec、Spooling Directory。其中，Spooling 支持監視目錄或文件，并解析其中新生成的事件。
　　渠道
　　通道存儲和緩存從源到接收器的中間數據。Channel可以使用不同的配置，如內存、文件、JDBC等。使用內存性能高但不耐用，可能會(huì )丟失數據。使用文件更可靠，但性能不如內存。
　　下沉
　　Sink 負責從管道中讀取數據并將其發(fā)送到下一個(gè) Agent 或最終目的地。Sink 支持的不同目標類(lèi)型包括：HDFS、HBASE、Solr、ElasticSearch、文件、記錄器或其他 Flume 代理。
　　獲得試聽(tīng)課
　　每日名額有限，先到先得
　　尊重原創(chuàng )文章，轉載請注明出處和鏈接：違者必究！以上是石家莊中工友就業(yè)IT培訓小編為大家整理的大數據采集平臺的全部?jì)热荨? 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(優(yōu)采集平臺是百度優(yōu)化助手（云計算在線(xiàn)精準采集）的第二個(gè)平臺)
　　優(yōu)采集平臺是百度優(yōu)化助手（云計算在線(xiàn)精準采集）的第二個(gè)平臺，目前我只上了原創(chuàng )采集采集，自動(dòng)生成標題，不知道原創(chuàng )還有什么其他的操作，不知道這個(gè)是不是適合你，
　　我剛剛遇到的問(wèn)題是，我寫(xiě)的文章，一開(kāi)始排名在第2，然后突然就掉到第7，一直到第10。然后百度搜索結果以第7為最佳。第10為最差。
　　寫(xiě)文章的話(huà)百度本身就有推薦機制，排在前面的都是百度認可的優(yōu)質(zhì)內容，你寫(xiě)的再爛，如果排在前面，就會(huì )有流量。但是不同內容其相同的詞匯排在不同的位置也是有原因的，前期你文章寫(xiě)得多，多打廣告就會(huì )形成優(yōu)質(zhì)內容的聚集效應，再加上打廣告的文章標題優(yōu)化肯定有效果，不過(guò)這些前期不需要做太大，
　　看到百度每天都會(huì )更新大量的原創(chuàng )文章，其實(shí)這也是百度搜索引擎的一大特色，希望用戶(hù)能夠更快更全面的搜索到自己想要的信息，吸引用戶(hù)，從而提高用戶(hù)數量和粘性。寫(xiě)文章可以按照百度里的一些寫(xiě)作技巧，投稿的方式，在百度寫(xiě)作也是有非常的容易操作的。不知道百度要上線(xiàn)還是還是需要再對網(wǎng)站進(jìn)行診斷，最好能夠詳細了解一下，如果對原創(chuàng )要求高的可以找一個(gè)專(zhuān)業(yè)的原創(chuàng )網(wǎng)站來(lái)寫(xiě)，網(wǎng)站慢慢用，每天也是可以產(chǎn)生大量的原創(chuàng )文章的，網(wǎng)站才會(huì )更有價(jià)值，每天產(chǎn)生的文章原創(chuàng )度以及質(zhì)量是非常關(guān)鍵的。 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(優(yōu)采集平臺融合了大量知名企業(yè)以及創(chuàng )新企業(yè)，采集國內優(yōu)質(zhì)企業(yè))
　　優(yōu)采集平臺融合了大量知名企業(yè)以及創(chuàng )新企業(yè)，采集國內優(yōu)質(zhì)企業(yè)。優(yōu)采集用戶(hù)可以通過(guò)在優(yōu)采集平臺注冊、使用，獲得免費使用機會(huì )。一旦注冊并發(fā)布需求，即可在多個(gè)平臺尋找滿(mǎn)足需求的企業(yè)和個(gè)人。
　　可以去試試append，創(chuàng )立將海量產(chǎn)品知識數據挖掘、生成整合、分享、推廣的社會(huì )化營(yíng)銷(xiāo)系統。上線(xiàn)第一個(gè)產(chǎn)品就獲得了vdef金獎，3000多位append開(kāi)發(fā)者來(lái)參與append社區的社區運營(yíng)。
　　可以去append尋找，優(yōu)采集整合了知乎站內的優(yōu)質(zhì)內容，
　　優(yōu)采集自己開(kāi)發(fā)了一套采集系統，不僅能采集知乎，還能采集百度知道的回答，里面的回答高質(zhì)量，知乎上知友的討論回答很火，同時(shí)還能采集游戲平臺中的文章，比如人人網(wǎng)。采集環(huán)境是ubuntu系統，支持多套采集。有多套采集服務(wù)器，可以采集168個(gè)國家，最多可采集50t文件，無(wú)需配置，免費。目前在售的是采集知乎的企業(yè)版采集專(zhuān)用版，采集高峰日一天一千萬(wàn)文件，不限文件數量，無(wú)需登錄。
　　現在，已經(jīng)可以采集到知乎了，
　　可以去看下優(yōu)采集，知乎采集采集深度體驗版，是優(yōu)采集自行開(kāi)發(fā)，去采集官網(wǎng)無(wú)需開(kāi)放權限，但是需要下載公眾號的app才可以，支持多種需求，有視頻，知乎等全站采集，經(jīng)過(guò)訓練，也能采集到pv300以上的知乎，通過(guò)tomcat云服務(wù)，有官方搭建的收費服務(wù)器采集，也有免費采集。 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(優(yōu)采集平臺的存在必然要改變傳統的外貿里的利好)
　　優(yōu)采集平臺的存在必然要改變傳統的外貿情況，極大的減輕了外貿人的工作負擔，也提高了外貿人的生產(chǎn)力，未來(lái)的競爭也會(huì )越來(lái)越小，可謂是傳統外貿里的利好。優(yōu)采集平臺相比較其他平臺，從服務(wù)精細化，數據分析，到政策支持，以及資金方面的支持，擁有全方位的外貿形式，新外貿領(lǐng)域更為成熟和完善，平臺提供高效而便捷的軟件技術(shù)支持與客戶(hù)服務(wù)。共同提高產(chǎn)品、外貿品牌的透明度和公信力，為外貿發(fā)展創(chuàng )造促進(jìn)作用。
　　網(wǎng)站可以上，外貿里面的數據也可以。優(yōu)采集的話(huà)，你可以和優(yōu)采集的網(wǎng)站合作，現在市面上能搜到的數據分析網(wǎng)站基本都不能直接采集到，必須通過(guò)優(yōu)采集調用才能采集，
　　這個(gè)是有用的，我用的是fancy，后期貨源補單了之后就能直接用優(yōu)采集去跟工廠(chǎng)談了，反正數據最終是你們公司用。
　　用得可以??！比如我們家做的服裝，怎么從阿里的庫存數據中挖掘利潤呢？?jì)?yōu)采集總能幫你。其實(shí)我們一直用優(yōu)采集的數據做生意，上個(gè)月開(kāi)始用優(yōu)采集補貨，這個(gè)月開(kāi)始推出社群培訓，又有了新的產(chǎn)品目標，思路明確后，賣(mài)貨效率非常高，總體經(jīng)營(yíng)中一直保持平穩，原來(lái)不賺錢(qián)的貨，依靠?jì)?yōu)采集賣(mài)斷， 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(易優(yōu)采集建設采集站并不難的幾種方法介紹及技巧)
　　EasyYou采集，是一個(gè)全平臺網(wǎng)頁(yè)采集器，不需要懂技術(shù)知識，就可以看到采集，簡(jiǎn)單方便，永久免費，功能強大，智能無(wú)處不在。EasyYou采集構造采集站并不難，最簡(jiǎn)單的網(wǎng)站Data采集就是直接識別目標網(wǎng)站，原來(lái)手動(dòng)復制粘貼操作，后來(lái)發(fā)展到使用半自動(dòng)化或自動(dòng)化的工具，比如Yiyou采集。采集站通過(guò)易友采集的主要工作是百度增加網(wǎng)站文章的收錄，這基本離不開(kāi)< @文章 該工具支持原創(chuàng )短語(yǔ)和單詞的隨機組合。不難做到文章收錄，但需要一定的技巧。颶風(fēng)算法之后，站采集還能做到嗎？毫無(wú)疑問(wèn)，當然。
　　
　　
　　1、先找到需要采集的數據源，找到收錄好，權重排名好，文章大量數據源通過(guò)EasyYou處理采集采集。
　　2、寫(xiě)一個(gè)規則采集或者指定一個(gè)網(wǎng)站一鍵采集，這個(gè)采集的網(wǎng)站垃圾郵件越來(lái)越少了。
　　3、建議保持掛機自動(dòng)輪訓采集，一般每個(gè)站每天發(fā)幾百上千條，掛機自動(dòng)采集一個(gè)站就夠了隨意發(fā)布文章。
　　4、文章插入關(guān)鍵詞布局，標題：關(guān)鍵詞或關(guān)鍵詞+title，用準備好的詞庫TAG標記。
　　
　　
　　1、偽原創(chuàng )處理，易優(yōu)采集通過(guò)批量翻譯智能修改功能，優(yōu)化文章標題和內容原創(chuàng )，可以設置指定字為不修改后，此函數處理 文章原創(chuàng ) 具有高度的可讀性和 收錄 效果。
　　2、插入關(guān)鍵詞，每個(gè)文章只插入一個(gè)關(guān)鍵詞，但是這個(gè)關(guān)鍵詞可以插入多次，比如在標題末尾插入一次, 文章 隨機插入 6 到 8 次（文章 個(gè)詞在 1000 個(gè)詞內）。
　　3、插入圖片，建議建圖片庫。每個(gè)網(wǎng)站組織50到100張圖片組成一個(gè)圖片庫。在@文章中，建議插入3張圖片，這樣百度搜索結果中就會(huì )出現縮略圖。
　　Yiyou采集 與主動(dòng)推送配對。很多人說(shuō)這個(gè)功能沒(méi)有效果。如果不行，說(shuō)明他們沒(méi)有堅持做這件事，也沒(méi)有找到技巧。這是搜索引擎提供的開(kāi)放接口。目的是為了吸引蜘蛛獲得文章收錄。如果文章的質(zhì)量不錯，那么收錄的可能性就比較高。但不是 100% 收錄。想要穩定的蜘蛛，除了定期提交，前提是定期定量更新文章，然后定期提交，才能吸引穩定的百度蜘蛛。如果你推百度，肯定沒(méi)有效果。
　　總結：通過(guò)易友采集做到以上四點(diǎn)，網(wǎng)站過(guò)一段時(shí)間就會(huì )看到效果。如果超過(guò)6個(gè)月還是不行，那就需要檢查一下是不是你的域名有問(wèn)題，還是網(wǎng)站內容有問(wèn)題。手機碼直播 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(舉例說(shuō)明網(wǎng)絡(luò )大數據在不同行業(yè)的利用價(jià)值分析與應用)
　　據賽迪顧問(wèn)統計，在近萬(wàn)件技術(shù)領(lǐng)域專(zhuān)利中常見(jiàn)的關(guān)鍵詞專(zhuān)利中，數據采集、存儲介質(zhì)、海量數據、分布式成為技術(shù)領(lǐng)域最熱門(mén)的詞匯。其中，data采集 是被提及最多的詞。
　　
　　數據采集是大數據分析的前提和必要條件，在整個(gè)數據利用過(guò)程中占有重要地位。共有三種數據采集方法：系統日志采集方法、網(wǎng)絡(luò )數據采集方法和其他數據采集方法。隨著(zhù)Web2.0的發(fā)展，整個(gè)Web系統覆蓋了大量有價(jià)值的數據。目前，Web系統的數據采集通常是通過(guò)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)來(lái)實(shí)現的。本文將圍繞網(wǎng)絡(luò )大數據和網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)做一個(gè)系統描述。
　　什么是網(wǎng)絡(luò )大數據
　　網(wǎng)絡(luò )大數據是指非傳統數據源，例如通過(guò)搜索引擎爬取獲取的不同形式的數據。網(wǎng)絡(luò )大數據也可以是從數據聚合器或搜索引擎網(wǎng)站 購買(mǎi)的數據，用于改進(jìn)定向營(yíng)銷(xiāo)。這種類(lèi)型的數據可以是結構化的或非結構化的（更有可能），可以由網(wǎng)絡(luò )鏈接、文本數據、數據表、圖像、視頻等組成。
　　網(wǎng)絡(luò )構成了當今提供給我們的大部分數據，根據許多研究，非結構化數據占其中的 80%。盡管這些形式的數據早些時(shí)候被忽略了，但競爭加劇和對更多數據的需求使得使用盡可能多的數據源成為必要。
　　網(wǎng)絡(luò )大數據可以用來(lái)做什么？
　　互聯(lián)網(wǎng)擁有數十億頁(yè)的數據，網(wǎng)絡(luò )大數據作為潛在的數據源，具有巨大的行業(yè)戰略業(yè)務(wù)發(fā)展潛力。
　　以下舉例說(shuō)明網(wǎng)絡(luò )大數據在不同行業(yè)的利用價(jià)值：
　　
　　此外，在《Web Scraping 如何通過(guò)應用改變世界》文章中，詳細列出了網(wǎng)絡(luò )大數據在制造、金融研究、風(fēng)險管理等諸多領(lǐng)域的應用價(jià)值。
　　如何采集網(wǎng)絡(luò )數據
　　目前網(wǎng)絡(luò )數據采集有兩種方式：一種是API，一種是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)方式。API，又稱(chēng)應用程序接口，是網(wǎng)站的管理者為方便用戶(hù)編寫(xiě)的編程接口。目前新浪微博、百度貼吧、Facebook等主流社交媒體平臺均提供API服務(wù)，相關(guān)DEMO可在其官網(wǎng)開(kāi)放平臺獲取。但是，API 技術(shù)畢竟受到平臺開(kāi)發(fā)者的限制。為了減少網(wǎng)站（平臺）的負載，一般平臺都會(huì )限制日常接口調用的上限，給我們帶來(lái)很大的不便。為此，我們通常采用第二種方式——網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。
　　利用爬蟲(chóng)技術(shù)采集網(wǎng)絡(luò )大數據
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是指按照一定的規則自動(dòng)爬取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。該方法可以從網(wǎng)頁(yè)中提取非結構化數據，存儲為統一的本地數據文件，并以結構化的方式存儲。支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件可以自動(dòng)與文本關(guān)聯(lián)。
　　在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)主要為搜索引擎提供最全面、最新的數據。在大數據時(shí)代，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)更是采集互聯(lián)網(wǎng)數據的利器。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的原理
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是根據一定的規則自動(dòng)抓取網(wǎng)絡(luò )信息的程序或腳本。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可以自動(dòng)采集所有可以訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面內容，為搜索引擎和大數據分析提供數據源。在功能上，爬蟲(chóng)一般具有網(wǎng)絡(luò )數據采集、處理和存儲三個(gè)功能，如圖：
　　
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)采集
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)通過(guò)定義采集字段來(lái)抓取網(wǎng)頁(yè)中的文字信息、圖片信息等。此外，網(wǎng)頁(yè)中還收錄一些超鏈接信息，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)系統通過(guò)網(wǎng)頁(yè)中的超鏈接信息不斷獲取網(wǎng)絡(luò )上的其他網(wǎng)頁(yè)。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)從一個(gè)或多個(gè)初始網(wǎng)頁(yè)的URL開(kāi)始，獲取初始網(wǎng)頁(yè)上的URL。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)從網(wǎng)頁(yè)中提取并保存需要提取的資源，同時(shí)提取存在于網(wǎng)站中的其他網(wǎng)站鏈接，發(fā)送請求后，收到網(wǎng)站響應，再次解析頁(yè)面，然后從網(wǎng)頁(yè)中提取出需要的資源……以此類(lèi)推，通過(guò)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，
　　數據處理
　　數據處理是分析和處理數據（數值和非數值）的技術(shù)過(guò)程。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)爬取的初始數據需要進(jìn)行“清理”。在數據處理步驟中，對各種原創(chuàng )數據進(jìn)行分析、整理、計算、編輯等處理，從數據中提取和導出有價(jià)值的、有意義的數據。
　　數據中心
　　所謂數據中心也是一個(gè)數據存儲，是指在獲得需要的數據并分解成有用的組件后，采用一種可擴展的方式，將所有提取和解析的數據存儲在一個(gè)數據庫或集群中，然后創(chuàng )建a 允許用戶(hù)及時(shí)找到相關(guān)數據集或提取的功能。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工作流程
　　如下圖所示，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本工作流程如下。首先選擇種子 URL 的一部分。
　　
　　總結
　　當前，網(wǎng)絡(luò )大數據規模和復雜性的快速增長(cháng)，對現有IT架構的處理和計算能力提出了挑戰。大數據將成為行業(yè)數字化、信息化的重要驅動(dòng)力。 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(優(yōu)采集平臺上也有一些價(jià)格詳細的資料優(yōu)晶石價(jià)格)
　　優(yōu)采集平臺上面很多價(jià)格明細都是可以編輯的，不管是鋼鐵采集還是石英石的自采，好多都可以查看價(jià)格的，但是不保證是全網(wǎng)最低價(jià)，需要看一下目標石英石的產(chǎn)地，石材的等級等等其他要素，才能判斷這個(gè)石英石的價(jià)格是不是最低，
　　謝邀。直接加上級別應該就能到最低價(jià)了。
　　試試去優(yōu)采集平臺看看啊，
　　很多東西是這樣的，石英石中的黑晶石價(jià)格最低了，低于這個(gè)的不建議采購。我個(gè)人是這樣以工廠(chǎng)為主，百度石材相關(guān)的企業(yè)可以簡(jiǎn)單聯(lián)系，比如千山石一號青海又一工業(yè)園這樣的主要針對黑晶石家具。
　　主要原因是石材沒(méi)有防偽碼，維權難，設備出問(wèn)題要搬石頭，品質(zhì)也一般?，F在全球石材市場(chǎng)的主要材料就是黑晶石。
　　優(yōu)采集平臺上也有一些價(jià)格詳細的資料
　　優(yōu)采集是一個(gè)一站式物流平臺！國內上千家石材企業(yè)，都會(huì )在優(yōu)采集平臺上開(kāi)通標準賬號，找到你想要的石材，直接發(fā)給你，
　　優(yōu)采集平臺上石材價(jià)格是可以看到的。還有一些是直接打印的表格。直接就可以編輯查看了，可以選擇等級是黑晶石和低級別，這個(gè)可以查看出來(lái)的。
　　云南很多大的石材廠(chǎng)就可以進(jìn)貨，優(yōu)采集可以直接采購，省去中間環(huán)節，價(jià)格最便宜。
　　南紅南紅正常存在于我國各地各種宗教中，可以分為品相、質(zhì)地以及油份多少。常見(jiàn)的有珊瑚紅，柿子紅，柿子黃，雞油黃等。南紅并不是玉石。也不是玉髓。但是由于之前紅珊瑚火爆，目前市場(chǎng)上見(jiàn)到很多冒充南紅的珊瑚南紅。 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(深圳優(yōu)采集平臺小編的精選可否滿(mǎn)足你呢？)
　　優(yōu)采集平臺小編的精選可否滿(mǎn)足你呢？接下來(lái)推薦一下，深圳市優(yōu)采集平臺的網(wǎng)站和app每天訪(fǎng)問(wèn)量突破10萬(wàn)以上，而且用戶(hù)也特別多的。.在這里，只要你有需求，就可以找到我們，我們會(huì )竭誠為你提供。大家可以通過(guò)查詢(xún)網(wǎng)址進(jìn)入優(yōu)采集平臺咨詢(xún)一下，問(wèn)問(wèn)客服能否提供相關(guān)資源。我們也可以?huà)呙柘路蕉S碼進(jìn)入優(yōu)采集平臺直接獲取資源。
　　里面也有代理電影票啊，價(jià)格便宜質(zhì)量好。
　　有的，優(yōu)采集，
　　可以上問(wèn)問(wèn)有沒(méi)有能打包送票的
　　哈哈，上搜下有沒(méi)有，
　　完美代理，低價(jià)票代理，代理市場(chǎng)有，百度、微信、qq、抖音、qq空間都有，
　　有呀，謝天謝地電影票市場(chǎng)快飽和了，
　　有這個(gè)問(wèn)題。我找代理。
　　我是被騙的。全國代理被坑的很多，本來(lái)手里有票卻賣(mài)不出去，還白白花錢(qián)買(mǎi)東西。很心痛。說(shuō)白了，就是割韭菜，年年代理都不好。我們走的是代理的路，廣告做的狠了，
　　有，
　　有代理服務(wù)可以找我了解一下
　　價(jià)格不要去比較，要看市場(chǎng)需求量和貨源。去年國家文化部規定，全國動(dòng)畫(huà)、影視劇和衍生品（游戲，周邊），都不可以代理銷(xiāo)售了。但是短視頻和玩具（軟件）卻是可以的。 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(優(yōu)采集平臺會(huì )幫您優(yōu)選7-10條高價(jià)值內容)
　　優(yōu)采集平臺會(huì )幫您優(yōu)選7-10條高價(jià)值內容，為您保駕護航，新用戶(hù)首發(fā)免費發(fā)布大尺寸分享給大家哈哈，優(yōu)采集平臺真的很給力，物超所值，
　　知乎機構號運營(yíng)優(yōu)惠券這么差勁，機構號優(yōu)惠券也沒(méi)多少人用知乎運營(yíng)必推送問(wèn)答知乎運營(yíng)必推送發(fā)文提醒社群控制垃圾廣告問(wèn)題非常6-8人群控制多人，
　　對新注冊的公眾號發(fā)放的流量主廣告優(yōu)惠，可以搜索工具"快幫推"申請，目前已經(jīng)正式推廣3個(gè)月。
　　你好，對于開(kāi)通收費的公眾號，先開(kāi)通流量主再推送廣告。
　　流量主的廣告購買(mǎi)目前來(lái)看，最方便的是我這邊qq群里面就有人在做，免費開(kāi)通流量主。
　　請問(wèn)可以推薦微信公眾號流量主嗎？方便去優(yōu)化，不用去找廣告平臺。無(wú)前綴流量主，只有三個(gè)推送渠道，1，文章底部；2，文章內容尾部，打開(kāi)率3%不到；3，
　　大家互相交流
　　1.互助公眾號運營(yíng)小工具?。焊鶕娞柕姆劢z數量精準匹配，但有限制公眾號大小，畢竟流量不是很多，推送的話(huà)可以從第三方平臺購買(mǎi)流量，比如你可以去我們v+的營(yíng)銷(xiāo)中心看看看看可以注冊看看看看2.定期圖文推送：目前比較好用的是關(guān)注公眾號生成海報的功能，這個(gè)現在粉絲基數不夠的話(huà)不好做，主要是圖文文案功底要好，如果做得好，收到的推文會(huì )質(zhì)量很高！3.聊天送流量：雖然現在用戶(hù)回復關(guān)鍵詞送流量，流量主推薦的也是對關(guān)鍵詞有回復的，不過(guò)回復量的問(wèn)題，沒(méi)有可以文字直接回復，更容易群眾回復量。
　　4.線(xiàn)下地推活動(dòng)：線(xiàn)下地推推廣這種方式有一定的用處，畢竟是人流量，不是流量就像北京的大黑環(huán)公司剛開(kāi)始那樣，流量主在每天用戶(hù)都打算點(diǎn)擊進(jìn)公眾號后還要收費來(lái)吸引用戶(hù)。再就是可以可以在公眾號里面做自定義菜單，免費給點(diǎn)什么服務(wù)，5.官方工具：微軟營(yíng)銷(xiāo)助手，精準精準精準，可能大家做得不多，不過(guò)很實(shí)用的工具，可以看看我上面這一張圖。
　　6.禮物說(shuō)對接，這種對接以前我也做過(guò)一段時(shí)間，不過(guò)這種不是常規的禮物說(shuō)，我們可以去商家那邊加對方，然后選擇使用對方的工具來(lái)對接，然后每天就可以加對方10來(lái)個(gè)粉絲，雖然量不是很大，但是精準，長(cháng)期來(lái)看粉絲還是很精準的！7.阿貓阿狗微云：大家都知道微信每天會(huì )產(chǎn)生很多文章，比如文章定時(shí)定點(diǎn)的發(fā)給微信好友，那么我們都知道什么時(shí)候發(fā)送的是最新的文章，那么我們就要借助阿貓阿狗微云來(lái)保存最新的文章，同時(shí)也可以看到這個(gè)文章大概的閱讀量，點(diǎn)贊評論等等，方便我們做文章的時(shí)候可以借助這些數據，效果才會(huì )有保障。 查看全部

　　優(yōu)采集平臺(
而成，文末還有好書(shū)送哦~~（講師介紹）)
　　
　　本文基于dbaplus社區第170期在線(xiàn)分享，文末有好書(shū)~
　　導師
　　
　　陸標
　　技術(shù)專(zhuān)家
　　百度百科：
　　數據交換平臺是指通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )，將多個(gè)單獨搭建的應用信息系統集成起來(lái)，構建的信息交換平臺，使多個(gè)應用子系統能夠傳輸和共享信息/數據，提高信息資源的利用率，成為信息化建設的基本目標是保證分布式異構系統之間的互聯(lián)互通，建立中央數據庫，完成數據的抽取、集中、加載和展示，構建統一的數據處理和交換。
　　筆者認為，數據交換平臺是構建分布式系統的三駕馬車(chē)之一。這些三駕馬車(chē)是基于RPC的服務(wù)調用、基于MQ的事件驅動(dòng)和基于數據同步的數據共享。
　　推動(dòng)數據交換平臺出現和發(fā)展的根本動(dòng)力是：交換空間換時(shí)間。
　　一、說(shuō)說(shuō)交流平臺
　　1、服務(wù)場(chǎng)景
　　綜上所述，數據交換平臺可以服務(wù)的場(chǎng)景可以分為三類(lèi)：基礎設施、容災備份、異構重構。
　　基礎設施
　　場(chǎng)景一：EDA
　　通過(guò)數據交換平臺，將數據庫Log事件（如MySQL Binlog）發(fā)送到MQ，然后被不同的消費者消費，驅動(dòng)不同的業(yè)務(wù)流程（如：刷新緩存，構建搜索引擎，放置后發(fā)送短信下單，付款后通知發(fā)貨等），基于這種架構，業(yè)務(wù)端省去了定義領(lǐng)域事件和發(fā)送事件的工作，大大節省了工作量。
　　更重要的是，基于數據庫自身的Log機制，數據一致性更有保障，其他的容錯處理、HA等機制只能靠數據交換平臺來(lái)保證。
　　當然，如果事件定義比較復雜，無(wú)法表達普通業(yè)務(wù)表對應的LogEvent，那么還是需要自己設計領(lǐng)域事件。這時(shí)候我們可以定義一個(gè)通用的事件表來(lái)保存自定義事件；而發(fā)送事件的操作對應于將事件表的插入操作與業(yè)務(wù)操作一起放在一個(gè)事務(wù)中。交易提交后，交易平臺拉取事件表的日志，然后提取事件內容并發(fā)送給MQ。
　　
　　有很多事情可以通過(guò)使用數據庫日志來(lái)完成。我們的團隊正在開(kāi)發(fā)一個(gè)基于 MySQL-Binlog 消費的事件平臺。一般架構如下：
　　
　　事件平臺提供事件訂閱、事件配置等基礎支持（如：是否實(shí)時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作或倒計時(shí)觸發(fā)下一個(gè)操作，下一個(gè)操作是接口回調還是新事件等） 、事件調度、實(shí)時(shí)監控等，用戶(hù)只需要提供配置規則和開(kāi)發(fā)回調接口，免去了各個(gè)研發(fā)團隊各自為政、重復建設的各種問(wèn)題。
　　此外，該平臺最大的特點(diǎn)之一是引入了事件驅動(dòng)的定時(shí)器機制。在這種機制之前，當涉及到與時(shí)間要素相關(guān)的判斷時(shí)（如：未結算的訂單下單后多久自動(dòng)失效，租車(chē)一定時(shí)間后，結算類(lèi)型自動(dòng)從短租轉產(chǎn)品到長(cháng)租產(chǎn)品等），業(yè)務(wù)研發(fā)團隊需要編寫(xiě)大量定時(shí)任務(wù)掃描數據庫來(lái)計算時(shí)間間隔，不僅開(kāi)發(fā)成本巨大，而且往往存在較大的性能問(wèn)題。.
　　有了定時(shí)器機制，業(yè)務(wù)側只需要配置時(shí)間規則，事件平臺分布式，可以提供更高的性能支持。
　　場(chǎng)景二：CQRS（Command Query Responsibility Segregation）
　　這里是DDD領(lǐng)域的一個(gè)概念CQRS，具體介紹可以參考鏈接：
　　CQRS的思想本質(zhì)上是為同一條數據創(chuàng )建兩組模型（或視圖）：
　　CQRS 架構模型的開(kāi)源實(shí)現是 Axon-Framework?；贏(yíng)xon，可以構建自己的領(lǐng)域模型、領(lǐng)域事件、事件倉庫、查詢(xún)視圖等，提供聚合根定義、事件回放、事件消費、數據鏡像等基礎支持，應用其架構圖如下：
　　
　　理想是豐滿(mǎn)的，現實(shí)是骨感的。DDD已經(jīng)提出很多年了，但是由于實(shí)踐的難度，大部分公司還停留在通過(guò)數據庫表建模的階段，但是CQRS的想法非常好。
　　所以?huà)侀_(kāi)DDD，基于表模型來(lái)理解CQRS：數據表模型也是領(lǐng)域模型，但不是面向對象的領(lǐng)域模型。數據庫日志也是事件，但表達能力不如DDD中的領(lǐng)域事件豐富。
　　在此基礎上，依靠數據庫管理模型和事件，加上一個(gè)事件轉發(fā)和消費的數據交換平臺，可以構建一個(gè)廣泛的CQRS架構，如下圖：
　　
　　場(chǎng)景三：數據采集并返回
　　很多企業(yè)正在或已經(jīng)搭建了自己的大數據平臺，其中數據采集和回流是不可或缺的一環(huán)。一般小公司在采集層面做數據相對碎片化，各種開(kāi)源產(chǎn)品堆積起來(lái)完成采集相關(guān)工作，大公司會(huì )考慮平臺化，放數據采集@ > 在整個(gè)數據交換平臺的規劃中，以提高效率和降低成本。
　　下圖是我們團隊的數據交換平臺與大數據平臺的關(guān)系示意圖：
　　
　　災難恢復備份
　　場(chǎng)景示例1：多個(gè)機房
　　多中心、多備份、異地雙活、異地多活等是很多大公司正在實(shí)踐或已經(jīng)實(shí)踐的技術(shù)難題。這其中的核心是一套完整的數據同步解決方案。
　　場(chǎng)景二：數據鏡像
　　通過(guò)數據交換平臺，可以創(chuàng )建各種類(lèi)型的DB鏡像，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的使用需求。
　　場(chǎng)景三：數據歸檔
　　通過(guò)增量交換，同步時(shí)忽略刪除事件，實(shí)現實(shí)時(shí)歸檔。
　　異構重構
　　場(chǎng)景示例一：數據庫升級、搬遷、拆遷、整合
　　數據庫的升級，數據庫的搬遷、拆除、整合等日常運維操作都會(huì )涉及到數據遷移。如果有平臺，遷移工作就會(huì )變得非常簡(jiǎn)單。
　　場(chǎng)景二：資產(chǎn)復用
　　公司越大，負擔越重。許多公司擁有各種類(lèi)型的數據庫和存儲產(chǎn)品。為了復用這些資產(chǎn)，涉及到各種場(chǎng)景下的數據同步。統一的數據交換平臺將使這些場(chǎng)景變得不同。同步變得容易多了。
　　2、施工思路
　　一千個(gè)讀者將擁有一千個(gè)哈姆雷特，一千個(gè)建筑師將擁有一千個(gè)建筑理念。數據交換平臺的建設沒(méi)有靈丹妙藥。不同的團隊面對的場(chǎng)景不同，演進(jìn)的架構也不同。在這里，結合自己的經(jīng)驗和體會(huì )，談?wù)剶祿粨Q平臺建設中的一些方法論和注意事項。
　　架構選擇
　　數據同步過(guò)程是生產(chǎn)者-消費者模型的典型表現。生產(chǎn)者負責從不同的數據源拉取數據，消費者負責將數據寫(xiě)入不同的數據源。生產(chǎn)者和消費者之間可以存在一對一的關(guān)系。該關(guān)系也可以是一對多關(guān)系。
　　那么，數據交換平臺是串聯(lián)連接生產(chǎn)者和消費者的樞紐，可以控制串聯(lián)過(guò)程中的過(guò)程。簡(jiǎn)而言之，就是數據集成。
　　數據整合是數據交換平臺最基本的工作。架構的選擇和設計應該只關(guān)注這個(gè)基本點(diǎn)。只有便于快速集成的架構才能支持不斷變化的數據同步需求。
　　在設計架構時(shí)，需要考慮的要點(diǎn)總結如下：
　　許多公司正在構建自己的基于消息中間件的數據交換平臺（有些稱(chēng)為數據總線(xiàn)）。生產(chǎn)者向MQ發(fā)送數據，消費者從MQ消費數據，數據可以自描述。這是一個(gè)典型的開(kāi)源實(shí)現是Kafka-Connect的模型，其架構圖如下：
　　
　　優(yōu)勢：
　　缺點(diǎn)：
　　無(wú)論如何，架構模型都非常優(yōu)秀，可以滿(mǎn)足60%到70%的應用場(chǎng)景。但是我們團隊并沒(méi)有直接應用這個(gè)架構，而是針對它的缺點(diǎn)，受到了Kafka-Connect思想的啟發(fā)，實(shí)現了基于消息中間件和直連同步的混合架構，如下圖（即DataLink架構） ：
　　
　　在Kafka-Connect架構中，由于Kafka作為數據中轉站，運行的Task要么是SourceTask要么是SinkTask，DataLink中的Task可以是Reader和Writer的任意組合（理論上）。
　　基于這個(gè)特性，構建基于消息中間件的同步，結合Mq-Writer和Mq-Reader就足夠了；構建直連同步，繞過(guò)Mq，直接組合源Reader和目標Writer。根據不同的場(chǎng)景選擇不同的模式，更加靈活。
　　無(wú)論是消息中間件解決方案還是混合解決方案，針對的場(chǎng)景大多是實(shí)時(shí)增量同步（雖然在某些場(chǎng)景也支持全同步，但畢竟不是它的主業(yè)），針對離線(xiàn)全同步場(chǎng)景，目前使用最廣泛的解決方案是阿里開(kāi)源的DataX。有興趣的可以研究一下。
　　簡(jiǎn)而言之，沒(méi)有最好的架構，只有最合適的架構?；谙⒅虚g件構建數據交換平臺是目前比較流行的架構模型，但也有其自身的不足。它結合各種技術(shù)，揚長(cháng)避短，解決自身的問(wèn)題和痛點(diǎn)。找到適合自己的方案才是最合理的方案。
　　方式方法
　　如果結構選擇是為了制定戰略，那么方法和方法就是具體的戰術(shù)。從同步行為上變化點(diǎn)，可以分為實(shí)時(shí)增量同步和離線(xiàn)全量同步。
　　前者的可行策略主要有觸發(fā)器、日志解析和基于時(shí)間戳的數據提?。ó斎徊煌腄B也會(huì )有自己的一些特殊解決方案，比如Oracle的物化視圖機制、SQL Server的CDC等），后者是可行的，主要策略是文件轉儲和API提取。
　　實(shí)時(shí)增量同步
　　先說(shuō)實(shí)時(shí)增量同步?；谟|發(fā)器獲取數據比較傳統，而且由于運維繁瑣，性能差，使用越來(lái)越少。
　　但是，在某些特定場(chǎng)景中仍有應用空間。有一個(gè)代號為SymmetricDS的開(kāi)源產(chǎn)品，可以自動(dòng)管理觸發(fā)器，提供統一的數據采集和消費機制。如果你想基于觸發(fā)器同步數據，可以參考這個(gè)產(chǎn)品。
　　基于日志分析的同步目前最為流行，如MySQL、HBase等，提供日志重放機制，協(xié)議開(kāi)源。
　　這種方法的主要優(yōu)點(diǎn)是：零侵入業(yè)務(wù)表，異步日志解析沒(méi)有性能問(wèn)題，實(shí)時(shí)性比較高。
　　日志解析很漂亮，但并不是所有的DB都提供這樣的機制（比如SQL Server）。當觸發(fā)器和日志解析不固定時(shí)，通過(guò)時(shí)間戳字段（如modify_time）定時(shí)掃描表，獲取變化的數據，同步也是常用的方法。
　　這種方法有幾個(gè)明顯的缺點(diǎn)：實(shí)時(shí)性比較低，需要業(yè)務(wù)端保證時(shí)間戳字段不能漏更新，常規的表掃描查詢(xún)也可能帶來(lái)一些性能問(wèn)題。
　　離線(xiàn)完全同步
　　再說(shuō)說(shuō)離線(xiàn)全同步。文件轉儲方式一般用于同構數據源之間的同步場(chǎng)景，需要DB自身的導入導出機制支持，可以服務(wù)的場(chǎng)景比較單一。API提取方法更通用、更靈活。同構和異質(zhì)都可以通過(guò)編碼實(shí)現。如果做得好，它還可以通過(guò)靈活的參數控制提供各種高級功能，例如開(kāi)源產(chǎn)品DataX。
　　
　　難題
　　將數據從一處移動(dòng)到另一處，如何保證數據在同步過(guò)程中沒(méi)有任何問(wèn)題（不丟失、不重、不亂）或者出現問(wèn)題后快速恢復，需要考慮的點(diǎn)很多，非常復雜，這里結合自己的經(jīng)驗說(shuō)說(shuō)主要的難點(diǎn)和常見(jiàn)的解決辦法。
　　一：種類(lèi)繁多的API
　　好像沒(méi)什么難的，不就是調用API進(jìn)行數據操作嗎？事實(shí)上，市面上的存儲產(chǎn)品有上百種，常用的存儲產(chǎn)品有幾十種。產(chǎn)品特性差異極大。
　　為了構建一個(gè)高效可靠的平臺，需要對這些產(chǎn)品的API及其內部機制進(jìn)行深入研究（例如：是否支持事務(wù)？事務(wù)粒度是表級還是記錄級？是否支持隨機讀寫(xiě)還是只能支持Append？操作API的時(shí)候有沒(méi)有客戶(hù)端緩存？HA是怎么實(shí)現的？性能瓶頸在哪里？調優(yōu)參數是什么？?jì)戎玫腞eplication機制是怎么實(shí)現的?等），否則平臺只會(huì )停留在可用階段。
　　以我們自己的經(jīng)驗為例：在搭建大數據平臺時(shí)，我們需要一個(gè)數據交換平臺，將MySQL和HBase的數據實(shí)時(shí)同步到HDFS?；贒ataLink，我們開(kāi)發(fā)了HDFS Writer插件，在實(shí)踐過(guò)程中走了不少彎路。
　　要解決這個(gè)難題，沒(méi)有捷徑可走。只有提升自己的硬實(shí)力才能取得突破。
　　二：同步關(guān)系治理
　　對于服務(wù)框架，隨著(zhù)服務(wù)數量的不斷增加，我們需要服務(wù)治理；對于數據交換平臺，隨著(zhù)同步關(guān)系的不斷增加，同步關(guān)系也需要進(jìn)行治理。
　　需要治理的要點(diǎn)是：
　　為了避免環(huán)回同步，一般添加DAG檢測機制就足夠了。
　　保證schema一致性的方法一般有兩種：一是在同步過(guò)程中，從源端獲取的DDL語(yǔ)句自動(dòng)同步到目標端；二是平臺提供了同步關(guān)系檢測機制供外部系統使用。前者在異構數據源中比較。在很多情況下，實(shí)現起來(lái)比較困難（腳本轉換、性能問(wèn)題、冪等判斷等），也不是所有的解決方案都能得到ddl語(yǔ)句，后者更加通用和可行。
　　目前我們內部的計劃是，當SQL腳本上線(xiàn)時(shí)，數據交換平臺會(huì )進(jìn)行SQL分析，然后將同步關(guān)系樹(shù)返回給DBA團隊的DBMS系統，然后DBMS系統會(huì )根據到同步關(guān)系提示。
　　同步關(guān)系樹(shù)示意圖如下：
　　
　　第三：數據質(zhì)量
　　保證數據質(zhì)量是數據交換平臺的核心使命。在同步過(guò)程中，不丟失、不重、不亂。通過(guò)數據檢查可以快速發(fā)現問(wèn)題；發(fā)現問(wèn)題后可以快速修復。
　　如果事前、事中、事后三個(gè)階段都能控制好，那么平臺就達到了極好的水平。
　　事前階段依靠完善的設計和測試，事中階段依靠三維監控和報警，事后階段依靠功能豐富的修復工具。但是，由于場(chǎng)景的靈活性和復雜性，每個(gè)階段都不容易實(shí)踐，例如：
　　目前，我們的團隊還在不斷探索的道路上。沒(méi)有絕對完美的解決方案。找到最合適的解決方案，才是針對我們自己的場(chǎng)景和數據一致性要求程度的正確解決方案。下圖展示了數據質(zhì)量的設計要點(diǎn)：
　　
　　第四：可擴展性
　　科技發(fā)展日新月異，業(yè)務(wù)演進(jìn)也日新月異。為了應對這些變化，平臺也必須變化，但如何用最小的變化帶來(lái)最大的收益，是判斷一個(gè)平臺或一個(gè)產(chǎn)品是否成熟的關(guān)鍵。指數。
　　作者信奉一句名言：建筑是進(jìn)化的，不是設計的；但同時(shí)，我也相信另一句名言：好的設計是成功的一半。兩者并不矛盾，主要是如何妥協(xié)。
　　構建平臺和構建工具之間的一個(gè)重要區別在于，前者應側重于抽象、建模和參數化，以提供靈活的可擴展性。
　　那么可擴展性應該考慮到什么程度呢？一句話(huà)概括：在搭建平臺的過(guò)程中，我們要不斷的總結、修正、抽象、迭代、推演，對已知的事物進(jìn)行建模，使未知的事物可以預見(jiàn)而不是去做。過(guò)度設計，也是充分設計。
　　在開(kāi)源的數據同步中間件中，擴展性比較好：阿里的DataX好，KafKa-Connect好，基于觸發(fā)器的SymmetricDS也好。我們最近開(kāi)源的DataLink，下面要介紹的，在這方面也做了很多考慮。.
　　3、開(kāi)源產(chǎn)品
　　以下是數據同步相關(guān)的開(kāi)源產(chǎn)品列表，供參考學(xué)習：
　　
　　二、實(shí)戰項目介紹
　　1、DataLink 項目介紹
　　名稱(chēng)：DataLink['deit? li?k]
　　翻譯含義：數據鏈，數據（自動(dòng)）傳送器
　　語(yǔ)言：純Java開(kāi)發(fā)（JDK1.8+）
　　定位：滿(mǎn)足各種異構數據源之間的實(shí)時(shí)增量同步，分布式、可擴展的數據同步系統
　　開(kāi)源地址：
　　這個(gè)開(kāi)源是去掉內部依賴(lài)后的版本（開(kāi)源是增量同步子系統）。DataLink和阿里集團內的DataX也進(jìn)行了深度融合，增量（DataLink）+全量（DataX）共同構成了一個(gè)統一的數據交換平臺（打個(gè)比方，DataLink也算是DataX的增量版） ，平臺架構如下：
　　
　　2、項目背景
　　隨著(zhù)神州優(yōu)車(chē)集團業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，各種數據同步場(chǎng)景層出不窮，原有的系統架構難以支撐復雜多變的業(yè)務(wù)需求。于是，從2016年底開(kāi)始，團隊開(kāi)始醞釀DataLink產(chǎn)品。
　　著(zhù)眼于未來(lái)，我們的目標是打造一個(gè)滿(mǎn)足各種異構數據源之間實(shí)時(shí)增量同步，支持公司業(yè)務(wù)快速發(fā)展的新平臺。在深入研究的基礎上，我們發(fā)現沒(méi)有任何開(kāi)源產(chǎn)品可以輕松實(shí)現我們的目標。每個(gè)產(chǎn)品都有明顯的缺點(diǎn)和局限性，所以最后的選擇是“自己設計”。
　　然而，自我設計并不是憑空設計的?，F有的數據交換平臺、現有的經(jīng)驗、大大小小的開(kāi)源產(chǎn)品是我們設計的基礎。與其說(shuō)是自我設計，不如說(shuō)是站在巨人的肩膀上。進(jìn)行了一次飛躍。于是，像DataLink這樣的產(chǎn)品誕生了，其產(chǎn)品特點(diǎn)主要有以下幾點(diǎn)：
　　3、申請狀態(tài)
　　DataLink于2016年12月開(kāi)始立項，2017年5月推出第一個(gè)版本，在神州優(yōu)車(chē)集團內服務(wù)至今，基本滿(mǎn)足了公司各業(yè)務(wù)線(xiàn)的同步需求。目前內部同步規模大致如下：
　　4、架構模型
　　基礎設施
　　
　　DataLink是典型的Master-Slave架構，Manager（管理節點(diǎn)）+Worker（worker節點(diǎn)），以下是基礎架構的關(guān)鍵模塊概覽：
　　經(jīng)理
　　Manager是整個(gè)DataLink集群的大腦，具有三個(gè)核心功能：
　　團體
　　工人
　　任務(wù)
　?。ㄖ匦拢┢胶?br /> 　　(Re-)Balance的定義：通過(guò)一定的負載均衡策略，將任務(wù)平均分布在Worker節點(diǎn)上。(Re-)Balance的單位是Group，一個(gè)組中(Re-)Balance的發(fā)生不會(huì )影響其他組的正常運行。
　　當（重新）平衡發(fā)生時(shí)：
　　插入
　　插件模型最大的意義在于解耦和復用。只需要提供一個(gè)基礎框架，開(kāi)發(fā)一系列同步插件即可。通過(guò)配置組合，可以支持“無(wú)限多”的同步場(chǎng)景。
　　插件有兩種：Reader插件和Writer插件。插件通過(guò)Task串聯(lián)起來(lái)。Task運行時(shí)，每個(gè)插件都有自己獨立的Classloader，保證插件之間JAR包的隔離。
　　MySQL
　　DataLink 的操作依賴(lài)于各種配置信息，這些信息存儲在 MySQL 中。DataLink在運行過(guò)程中動(dòng)態(tài)生成監控和統計數據，這些數據也統一存儲在MySQL中。
　　存儲的配置信息主要包括：同步任務(wù)信息、工作節點(diǎn)信息、分組信息、數據源配置信息、映射規則信息、監控信息、角色權限信息等。
　　動(dòng)物園管理員
　　Manager的高可用需要依賴(lài)ZooKeeper，通過(guò)搶占和監控“/datalink/managers/active”節點(diǎn)，實(shí)現二級Switch。
　　注意：Worker 的高可用不依賴(lài)于 ZooKeeper。只要Manager能保證高可用，Worker就是高可用。
　　任務(wù)會(huì )將運行時(shí)信息注冊到 ZooKeeper。注冊信息主要有兩種類(lèi)型：
　　詳情請參考維基：
　　整體架構
　　概念模型
　　
　　一句話(huà)概括概念模型：高度可擴展、松散的模型，可以對接任何存儲之間的數據同步。這個(gè)模型在架構選擇章節已經(jīng)介紹過(guò)，這里不再贅述。
　　領(lǐng)域模型
　　
　　合同
　　契約是規范，是對不同領(lǐng)域的數據類(lèi)型的高級抽象。它在Datalink中的主要表現形式是Record，比如關(guān)系型數據庫的RdbEventRecord，Hbase的HRecord。
　　在整個(gè)產(chǎn)品規劃中，契約處于最頂層，無(wú)論什么樣的基礎設施，什么樣的商業(yè)模式，什么樣的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，契約都是一套獨立的規范。合約是連接Reader和Writer的紐帶，Reader和Writer互不感知，它們通過(guò)識別一個(gè)共同的合約來(lái)實(shí)現數據交換。
　　商業(yè)模式
　　業(yè)務(wù)模型是數據交換業(yè)務(wù)場(chǎng)景的高級抽象。它總結歸納了不同場(chǎng)景的共同需求，抽象出一套統一的模型定義。
　　當然，它也不是萬(wàn)能的，它不可能收錄所有的需求點(diǎn)，它會(huì )隨著(zhù)場(chǎng)景的增加而不斷進(jìn)化。但這是必要的。統一的模型抽象可以支持80%場(chǎng)景的功能復用。
　　主要模型定義如下：
　　詳情請參考維基：
　　深入領(lǐng)域
　　插件型號
　　
　　插件系統：一般由Framework+Plugin兩部分組成。DataLink中的Framework主要指的是【TaskRuntime】，Plugin對應的是各種類(lèi)型的【TaskReader&TaskWriter】。
　　TaskRuntime：提供Task的高層抽象，Task的運行環(huán)境，Task的插件規范。
　　TaskReader&TaskWriter：具體的數據同步插件，符合Task插件規范，功能自主，與TaskRuntime完全解耦。理論上可以無(wú)限擴展插件的數量。
　　Task：DataLink中數據同步的基本單位是Task。一批任務(wù)可以在一個(gè) Worker 進(jìn)程中運行。一個(gè)正在運行的Task由一個(gè)TaskReader和至少一個(gè)TaskWriter組成，即有：
　　詳情請參考維基：
　　深入的插件
　　5、項目未來(lái)
　　DataLink 項目借鑒了許多開(kāi)源產(chǎn)品的想法。我們要感謝的產(chǎn)品有：Canal、Otter、DataX、Yugong、Databus、Kafka-Connect、Ersatz。
　　站在巨人的肩膀上，我們進(jìn)行開(kāi)源，一方面是回饋社會(huì )，另一方面是我們在發(fā)家致富。展望未來(lái)，我們希望這個(gè)項目能夠活躍起來(lái)，為社區做出更大的貢獻。各種新的內部功能也將盡快同步到開(kāi)源版本。我們也希望有更多的人參與。
　　目前內部正在規劃的功能包括：雙機房（中心）同步、通用審計功能、各種同步工具和插件、實(shí)時(shí)數據倉庫、更多現有開(kāi)源產(chǎn)品的全功能特性，以及深入各種大數據架構的集成等等。
　　實(shí)時(shí)回放
　　復活節彩蛋來(lái)了
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