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　　實(shí)時(shí)文章采集(
【干貨】業(yè)務(wù)數據采集工具選型實(shí)時(shí)數倉相關(guān)工具的選型)
　　Flink 實(shí)時(shí)數倉項目-業(yè)務(wù)數據采集
　　前言
　　前面完成日志數據的采集，下面進(jìn)行業(yè)務(wù)數據的采集。
　　一、采集工具選擇
　　實(shí)時(shí)數倉相關(guān)工具的選擇采集在這個(gè)文章中提到：Flink實(shí)時(shí)數倉中各種CDC的比較
　　二、Flink-CDC 學(xué)習
　　業(yè)務(wù)數據采集選擇了Flink-CDC，Flink-CDC的學(xué)習與使用在此：Flink-CDC 2.0 學(xué)習與使用
　　三、MySQL 數據準備
　　前提條件：業(yè)務(wù)數據存儲在MySQL中。首先在MySQL中創(chuàng )建一個(gè)名為gmall2022的數據庫，然后執行相關(guān)的sql文件導入建表語(yǔ)句。
　　1.binlog 配置
　　修改/etc/f文件如下：
　　server-id = 1
log-bin=mysql-bin
binlog_format=row
binlog-do-db=gmall2022
　　這里打開(kāi)gmall2022數據庫的binlog，格式為row。
　　配置完成后重啟MySQL使配置生效：sudo systemctl restart mysqld
　　可以查看/var/lib/mysql目錄下的binlog文件：
　　
　　2.模擬生成數據
　　業(yè)務(wù)數據是用戶(hù)真實(shí)的訂單數據等，所以不可用，所以也使用腳本模擬來(lái)生成真實(shí)數據。
　　1）將生成的數據對應的腳本上傳到/opt/module/gmall-flink/rt_db目錄
　　2）修改application.properties中的數據庫連接信息如下：
　　logging.level.root=info
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall-flink-2022?characterEncoding=utf-8& useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8
spring.datasource.username=root spring.datasource.password=000000
logging.pattern.console=%m%n
mybatis-plus.global-config.db-config.field-strategy=not_null #業(yè)務(wù)日期
mock.date=2021-03-06
#是否重置
mock.clear=1
#是否重置用戶(hù)
mock.clear.user=0
… …
　　3）運行jar包：java -jar gmall2020-mock-db-2020-11-27.jar
　　
　　再次進(jìn)入/var/lib/mysql目錄，可以看到索引文件發(fā)生了變化。
　　四、業(yè)務(wù)數據采集模塊
　　在 IDEA 中新建一個(gè)模塊 gmall2021-realtime，并創(chuàng )建如下包結構：
　　
　　目錄角色
　　應用程序
　　在每一層處理數據的 Flink 程序
　　豆子
　　數據對象
　　常見(jiàn)的
　　公共常數
　　實(shí)用程序
　　工具
　　1.配置文件
　　在 pom.xml 中導入以下依賴(lài)項：
　　
1.8
${java.version}
${java.version}
1.13.0
2.12
3.1.3



org.springframework.boot
spring-boot-starter-web


org.projectlombok
lombok
true


org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test


org.apache.flink
flink-java
${flink.version}


org.apache.flink
flink-streaming-java_${scala.version}
${flink.version}


org.apache.flink
flink-connector-kafka_${scala.version}
${flink.version}


org.apache.flink
flink-clients_${scala.version}
${flink.version}


org.apache.flink
flink-cep_${scala.version}
${flink.version}


org.apache.flink
flink-json
${flink.version}


com.alibaba
fastjson
1.2.75



org.apache.hadoop
hadoop-client
${hadoop.version}


mysql
mysql-connector-java
5.1.49


com.ververica
flink-connector-mysql-cdc
2.0.0


org.apache.flink
flink-table-planner-blink_2.12
${flink.version}


org.projectlombok
lombok
1.18.20



org.slf4j
slf4j-api
1.7.25


org.slf4j
slf4j-log4j12
1.7.25


org.apache.logging.log4j
log4j-to-slf4j
2.14.0


　　在資源目錄下創(chuàng )建 log4j.properties 配置文件：
　　log4j.rootLogger=error,stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.target=System.out
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
　　2.代碼實(shí)現
　　實(shí)現目標：使用 Flink-CDC 實(shí)時(shí)監控 MySQL 中的數據，然后封裝變化的數據發(fā)送給 Kafka。
　　主程序代碼如下：
　　public class Flink_CDCWithCustomerSchema {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//1、創(chuàng )建流式執行環(huán)境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
//設置檢查點(diǎn)和狀態(tài)后端
env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new FileSystemCheckpointStorage("hdfs://hadoop102:8020/gmall-flink-20220410/ck"));
env.enableCheckpointing(5000L);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(10000L);
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(2);
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(3000L);
//2、創(chuàng )建Flink-CDC的Source
DebeziumSourceFunction mysqlSource = MySqlSource.builder()
.hostname("hadoop102")
.port(3306)
.username("root")
.password("000000")
.databaseList("gmall-flink-2022")
.startupOptions(StartupOptions.latest())
.deserializer(new MyDeserializationSchema())
.build();
//3、使用CDC Source從MySQL中讀取數據
DataStreamSource mysqlDataStream = env.addSource(mysqlSource);
//4、將從MySQL中讀取到并序列化后的數據發(fā)送到Kafka中
mysqlDataStream.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("ods_base_db"));
//5、執行任務(wù)
env.execute();
}
}
　　自定義序列化器如下：
　　public class MyDeserializationSchema implements DebeziumDeserializationSchema {
/*
數據包裝格式：
{
"database":"",
"tableName":"",
"operation":"",
"before":{"id":"","tm_name":""...},
"after":{"id":"","tm_name":""...},
*/
@Override
public void deserialize(SourceRecord sourceRecord, Collector collector) throws Exception {
//創(chuàng )建JSON對象，用于封裝最終的返回值數據信息
JSONObject result = new JSONObject();
//獲取數據庫名和表名
//topic中包含了數據庫名和表名，格式為: mysql_binlog_source.gmall-flink.z_user_info
String[] fields = sourceRecord.topic().split("\\.");
String database=fields[1];
String tableName = fields[2];
result.put("database",database);
result.put("tableName",tableName);
//獲取操作類(lèi)型
Envelope.Operation operation = Envelope.operationFor(sourceRecord);
//把create類(lèi)型的操作轉化為insert類(lèi)型,方便使用
String s = operation.toString().toLowerCase();
if("create".equals(s)){
s="insert";
}
result.put("operation",s);
//拿到before和after的數據
Struct value = (Struct) sourceRecord.value();
//獲取操作前數據
result.put("before",getValue(value.getStruct("before")));
//獲取操作后數據
result.put("after",getValue(value.getStruct("after")));
//輸出到下游
collector.collect(result.toString());
}
//提取出來(lái)了一個(gè)方法
//將before和after的數據封裝到JSON對象里
public JSONObject getValue(Struct struct){
JSONObject valueJSON = new JSONObject();
//如果里面有數據，就獲取對應的元數據信息，即列名，然后依次將數據放入到JSON對象里
if(struct!=null){
Schema schema = struct.schema();
for (Field field : schema.fields()) {
valueJSON.put(field.name(),struct.get(field));
}
}
return valueJSON;
}
@Override
public TypeInformation getProducedType() {
return BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO;
}
}
　　公開(kāi)課如下：
　　public class MyKafkaUtil {
//Kafka鏈接地址
private static String KAFKA_SERVE="hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092";
//Kafka相關(guān)配置信息
private static Properties properties=new Properties();
static{
properties.setProperty("bootstrap.servers",KAFKA_SERVE);
}
public static FlinkKafkaProducer getKafkaSink(String topic){
return new FlinkKafkaProducer(topic,new SimpleStringSchema(),properties);
}
}
　　至此，MySQL中業(yè)務(wù)數據的采集就完成了。 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(
實(shí)時(shí)數倉：日志數據采集1.的使用流程和使用方法)
　　Flink 實(shí)時(shí)數倉項目——日志數據采集
　　前言
　　實(shí)時(shí)數倉項目的數據源有兩種，一種是用戶(hù)行為日志數據，一種是業(yè)務(wù)數據庫中的業(yè)務(wù)數據。我們需要對這兩部分數據執行采集，首先執行用戶(hù)行為日志數據采集。
　　一、日志數據采集 1.模擬日志生成器的使用
　　由于日志數據是用戶(hù)通過(guò)點(diǎn)擊等操作生成的，因此無(wú)法獲取真實(shí)數據。這里，通過(guò)模擬生成日志數據的方法來(lái)生成日志數據。
　　主要流程：運行生成日志數據的springboot程序，然后通過(guò)接口接受數據，將數據放到磁盤(pán)上，形成日志數據。
　　2.使用流
　　1）將日志數據生成對應的程序文件上傳到/opt/module/rt_applog目錄：
　　[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /opt/module/gmall-flink/rt_applog/
[atguigu@hadoop102 rt_applog]$ ll
總用量 45652
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 952 3 月 6 14:54 application.yml
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 15642393 12 月 29 14:54 gmall2020-mock-log-2020-12-18.jar
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 31094068 2 月 5 15:29 gmall-logger-0.0.1-SNAPSHOT.jar
　　2） 根據實(shí)際需要修改application.yml文件：
　　配置說(shuō)明：
　　mock.date：生成數據的日期
　　mock.url：生成的數據發(fā)送到的地址
　　
　　3）運行jar包：java -jar gmall2020-mock-log-2020-12-18.jar
　　注意：zookeeper從3.5開(kāi)始，AdminServer的端口改成8080，什么意思，你懂的！
　　3.創(chuàng )建日志采集springboot程序
　　1）在IDEA中創(chuàng )建一個(gè)日志采集模塊，依賴(lài)選擇如下：
　　
　　創(chuàng )建最終結果如下：
　　
　　2）Kafka 配置
　　因為要發(fā)送日志數據到Kafka，所以需要在application.propeties中對Kafka進(jìn)行如下配置：
　　# 應用名稱(chēng)
spring.application.name=gmall2022-logger
# 應用服務(wù) WEB 訪(fǎng)問(wèn)端口
server.port=8081
#============== kafka ===================
# 指定 kafka 代理地址，可以多個(gè)
spring.kafka.bootstrap-servers=hadoop102:9092
# 指定消息 key 和消息體的編解碼方式
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
　　注意：要修改web應用的訪(fǎng)問(wèn)端口，否則會(huì )和zookeeper的端口沖突
　　3）日志丟棄配置
　　因為日志數據還需要放在磁盤(pán)上，所以需要配置磁盤(pán)放置，在Resources中添加logback.xml文件。文件內容如下：
　　



%msg%n



${LOG_HOME}/app.log

${LOG_HOME}/app.%d{yyyy-MM-dd}.log


%msg%n










　　上面指定的位置是服務(wù)器的目錄/opt/module/gmall-flink/rt_applog/logs，同時(shí)在控制臺打印。
　　4）創(chuàng )建一個(gè)controller包，寫(xiě)一個(gè)LoggerController類(lèi)來(lái)處理日志數據，把數據放到磁盤(pán)上的同時(shí)發(fā)送給Kafka
　　@RestController //相當于@Controller+@ResponseBody
@Slf4j
public class LoggerController {
@Autowired
private KafkaTemplate kafkaTemplate;
@RequestMapping("applog")
public String getLogger(@RequestParam("param")String jsonStr){
//落盤(pán)
log.info(jsonStr);
//寫(xiě)入Kafka的ods_base_log主題
kafkaTemplate.send("ods_base_log",jsonStr);
return "success";
}
}
　　4.Nginx 配置
　　因為有多個(gè)服務(wù)器，為了提高性能，可以配置 Nginx 進(jìn)行負載均衡。
　　流程：模擬生成數據的腳本會(huì )將數據發(fā)送到nginx中指定的地址，然后nginx會(huì )進(jìn)行負載均衡，將數據轉發(fā)到配置的多臺服務(wù)器上。
　　在nginx的conf目錄下，修改nginx.conf如下：
　　http {
# 啟動(dòng)省略
upstream logcluster{
server hadoop102:8081 weight=1;
server hadoop103:8081 weight=1;
server hadoop104:8081 weight=1;
}
server {
listen 80;
server_name localhost;
#charset koi8-r;
#access_log logs/host.access.log main;
location / {
#root html;
#index index.html index.htm;
# 代理的服務(wù)器集群 命名隨意, 但是不能出現下劃線(xiàn)
proxy_pass http://logcluster;
proxy_connect_timeout 10;
}
# 其他省略
}
　　創(chuàng )建了一個(gè)名為 logcluster 的代理。當nginx在localhost的80端口監聽(tīng)請求時(shí)，nginx會(huì )依次將請求發(fā)送到hadoop102:8081、hadoop103:8081、hadoop104:8081
　　5.日志采集過(guò)程測試
　　1）先修改模擬日志生成的配置，配置向hadoop102發(fā)送請求：
　　# 外部配置打開(kāi)
#logging.config=./logback.xml
#業(yè)務(wù)日期
mock.date=2020-07-13
#模擬數據發(fā)送模式mock.type=http
#http 模式下，發(fā)送的地址
mock.url=http://hadoop102/applog
=
　　2）在hadoop102上啟動(dòng)配置好的Nginx：/opt/module/nginx/sbin/nginx
　　3）在hadoop102上運行kafka consumer，觀(guān)察是否可以消費topic ods_base_log的數據
　　4）分別分發(fā)springboot程序處理日志采集的jar包，在三臺服務(wù)器上運行：java -jar gmall2022-logger-0.0.1 -SNAPSHOT.jar
　　5）在hadoop102上運行生成日志數據的jar包：java -jar gmall2020-mock-log-2020-12-18.jar
　　最后，可以觀(guān)察到Kafka可以消費數據。 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(實(shí)時(shí)采集Kafka如何實(shí)時(shí)寫(xiě)入到MySQL的一些坑點(diǎn)，完整源碼就不貼出來(lái))
　　文章目錄
　　01 簡(jiǎn)介
　　最近在做實(shí)時(shí)采集Kafka發(fā)布內容到MySQL，本文記錄重點(diǎn)，不詳述，希望對大家有所幫助。
　　02 實(shí)現2.1 添加依賴(lài)
　　在項目中，除了添加基本的Flink環(huán)境依賴(lài)外，還需要添加flink-connector-kafka的依賴(lài)：
　　
org.apache.flink
flink-connector-kafka_2.11
1.13.6
　　另外，由于 Flink 使用 Kafka 作為源，讀取到的字符串都會(huì )被解析。本文主要使用“json”方式，所以需要引入序列化包，但是flink-connector -kafka已經(jīng)自帶了，就不用再介紹了。
　　好的，這里，如果我們寫(xiě)FlinkSQL來(lái)啟動(dòng)它，它只會(huì )閃退，為什么？因為我們缺少了'kafka-clients-2.1.0.jar'這個(gè)包，但是沒(méi)有必要導入它，因為它已經(jīng)收錄在flink-connector-kafka中了。
　　為什么在這里特別提到“序列化包”和“kafka-clients 包”？因為如果我們部署 Flink On Yarn，這兩個(gè)包需要放在 HDFS 中，如下：
　　
　　2.2 Flink SQL
　　好了，關(guān)鍵的FlinkSQL來(lái)了，怎么寫(xiě)？
　　先看Source，也就是我們的Kafka，如下：
　　CREATE TABLE t_student (
id INT,
name STRING
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'cdc_user',
'properties.bootstrap.servers' = '10.194.166.92:9092',
'properties.group.id' = 'flink-cdc-mysql-kafka',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'format' = 'json'
)
　　然后sink輸出，我這里需要輸出到MySQL：
　　CREATE TABLE t_student_copy (
id INT,
name STRING,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/big_data',
'username' = 'root',
'password' = '123456',
'table-name' = 't_student_copy'
)
　　最后用INSERT INTO來(lái)聲明怎么寫(xiě)：
　　INSERT INTO t_student_copy(id,name) SELECT id,name FROM t_student
　　2.3 配置Kafka域名
　　另外需要注意的是，當我們運行Flink程序時(shí)，會(huì )出現類(lèi)似如下的錯誤：
　　無(wú)法連接代理…
　　這時(shí)候我們需要在運行Flink程序的服務(wù)器上配置Kafka的域名，具體在hosts文件中：
　　vi /etc/hosts
　　好的，到這里，我們只要使用Kafka工具發(fā)送json格式的數據，Flink程序就可以實(shí)時(shí)接收，寫(xiě)入MySQL數據庫。
　　03 正文結束
　　本文主要記錄Kafka實(shí)時(shí)寫(xiě)入MySQL的一些坑。完整的源代碼將不會(huì )發(fā)布。希望能給你一些啟發(fā)和幫助。感謝您的閱讀，本文結束！
　　附件：KafkaTool教程： 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(【干貨】Kubernetes日志采集難點(diǎn)分析（一）——Kubernetes)
　　前言
　　上一期主要介紹了Kubernetes日志輸出的一些注意事項。日志輸出的最終目的是做統一的采集和分析。在 Kubernetes 中，記錄采集的方式與普通虛擬機有很大不同，相對實(shí)現難度和部署成本也略高。但是，如果使用得當，可以實(shí)現比傳統方式更高的自動(dòng)化程度和更低的運維成本。
　　Kubernetes 日志采集 難點(diǎn)
　　在 Kubernetes 中，logging采集 比傳統的虛擬機和物理機要復雜得多。最根本的原因是Kubernetes屏蔽了底層異常，提供了更細粒度的資源調度，向上提供了一個(gè)穩定動(dòng)態(tài)的環(huán)境。因此，log采集面臨著(zhù)更豐富、更動(dòng)態(tài)的環(huán)境，需要考慮的點(diǎn)也更多。
　　例如：
　　對于一個(gè)運行時(shí)間很短的Job應用，從啟動(dòng)到停止只需要幾秒，如何保證日志采集的實(shí)時(shí)性能跟得上，數據不丟失？K8s 一般推薦使用大型節點(diǎn)。每個(gè)節點(diǎn)可以運行 10-100+ 個(gè)容器。如何以盡可能低的資源消耗采集100+ 個(gè)容器？在K8s中，應用以yaml的形式部署，日志采集主要是手動(dòng)配置文件的形式。日志采集如何以K8s的方式部署？
　　Kubernetes傳統日志類(lèi)型文件、stdout、host文件、journal文件、journal日志源業(yè)務(wù)容器、系統組件、宿主業(yè)務(wù)、宿主采集方法代理（Sidecar、DaemonSet）、直寫(xiě)（DockerEngine、業(yè)務(wù)）代理、直接-write 單機應用號 10-1001-10 應用動(dòng)態(tài)高低 節點(diǎn)動(dòng)態(tài)高低 采集 部署方式手動(dòng)、Yaml手動(dòng)、自定義
　　采集模式：主動(dòng)或被動(dòng)
　　日志采集方法有兩種：被動(dòng)采集和主動(dòng)推送。在K8s中，被動(dòng)采集一般分為Sidecar和DaemonSet兩種方式。主動(dòng)推送包括 DockerEngine 推送和業(yè)務(wù)直推。寫(xiě)兩種方式。
　　
　　總結：DockerEngine直接寫(xiě)一般不推薦；日志量大的場(chǎng)景推薦業(yè)務(wù)直寫(xiě)；DaemonSet 一般用于中小型集群；建議在非常大的集群中使用 Sidecar。各種采集方法的詳細對比如下：
　　DockerEngine業(yè)務(wù)直接寫(xiě)DaemonSet方法Sidecar方法采集日志類(lèi)型標準輸出業(yè)務(wù)日志標準輸出+部分文件文件部署運維低，原生支持低，只需要維護配置文件正常，需要維護 DaemonSet 高，每個(gè)需要 采集 日志的 POD 都需要部署一個(gè) sidecar 容器。日志分類(lèi)和存儲無(wú)法實(shí)現獨立的業(yè)務(wù)配置。一般每個(gè)POD都可以通過(guò)容器/路徑映射單獨配置，靈活性高，多租戶(hù)隔離弱。日志直寫(xiě)一般會(huì )和業(yè)務(wù)邏輯競爭資源。只能通過(guò)強配置隔離，通過(guò)容器隔離。資源可單獨分配，支持集群規模的無(wú)限本地存儲。如果使用 syslog 和 fluentd，根據配置會(huì )有單點(diǎn)限制和無(wú)限制。無(wú)限資源數量低，dockerengine提供整體最低，節省采集的成本，每個(gè)節點(diǎn)運行一個(gè)容器高，每個(gè)POD運行一個(gè)容器，查詢(xún)便利性低，只有g(shù)rep raw日志高，可根據業(yè)務(wù)特點(diǎn)定制高，可定制查詢(xún)，高統計，可根據業(yè)務(wù)特點(diǎn)定制低高可定制性，可自由擴展低高，每個(gè)POD單獨配置高耦合，并且強綁定 DockerEngine 固定，修改需要重啟 DockerEngine 高，采集
　　日志輸出：標準輸出或文件
　　與虛擬機/物理機不同，K8s 容器提供標準輸出和文件。在容器中，標準輸出直接將日志輸出到stdout或stderr，DockerEngine接管stdout和stderr文件描述符，收到日志后根據DockerEngine配置的LogDriver規則進(jìn)行處理；日志打印到文件的方式與虛擬機/物理機不同?；绢?lèi)似，只是日志可以使用不同的存儲方式，比如默認存儲、EmptyDir、HostVolume、NFS等。
　　雖然 Docker 官方推薦使用 Stdout 打印日志，但需要注意的是，這個(gè)推薦是基于容器僅作為簡(jiǎn)單應用使用的場(chǎng)景。在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，我們還是建議大家盡量使用文件方式。主要原因如下。觀(guān)點(diǎn)：
　　stdout性能問(wèn)題，從應用輸出stdout到服務(wù)器，會(huì )有幾個(gè)過(guò)程（比如常用的JSON LogDriver）：應用stdout -> DockerEngine -> LogDriver -> 序列化成JSON -> 保存到文件 -> Agent< @采集文件 -> 解析 JSON -> 上傳服務(wù)器。整個(gè)過(guò)程需要比文件更多的開(kāi)銷(xiāo)。壓力測試時(shí)，每秒輸出 10 萬(wàn)行日志會(huì )占用 DockerEngine 的額外 CPU 內核。stdout 不支持分類(lèi)，即所有輸出混合在一個(gè)流中，不能像文件一樣分類(lèi)輸出。通常，一個(gè)應用程序包括AccessLog、ErrorLog、InterfaceLog（調用外部接口的日志）、TraceLog等。這些日志的格式和用途不，會(huì )很難采集 如果在同一流中混合，則進(jìn)行分析。stdout 只支持容器主程序的輸出。如果是 daemon/fork 模式下運行的程序，則無(wú)法使用 stdout。文件轉儲方式支持多種策略，如同步/異步寫(xiě)入、緩存大小、文件輪換策略、壓縮策略、清除策略等，相對更加靈活。
　　因此，我們建議在線(xiàn)應用使用文件輸出日志，而Stdout僅用于功能單一或部分K8s系統/運維組件的應用。
　　CICD 集成：日志記錄操作員
　　
　　Kubernetes提供了標準化的業(yè)務(wù)部署方式，可以通過(guò)yaml（K8s API）聲明路由規則、暴露服務(wù)、掛載存儲、運行業(yè)務(wù)、定義伸縮規則等，因此Kubernetes很容易與CICD系統集成。日志采集也是運維監控過(guò)程的重要組成部分。必須實(shí)時(shí)采集業(yè)務(wù)上線(xiàn)后的所有日志。
　　原來(lái)的方法是在發(fā)布后手動(dòng)部署log采集的邏輯。這種方式需要人工干預，違背了CICD自動(dòng)化的目的；為了實(shí)現自動(dòng)化，有人開(kāi)始基于日志打包API/SDK采集一個(gè)自動(dòng)部署的服務(wù)，發(fā)布后通過(guò)CICD的webhook觸發(fā)調用，但這種方式開(kāi)發(fā)成本高。
　　在 Kubernetes 中，集成日志最標準的方式是在 Kubernetes 系統中注冊一個(gè)新資源，并以 Operator（CRD）的形式對其進(jìn)行管理和維護。這樣CICD系統就不需要額外開(kāi)發(fā)，部署到Kubernetes系統時(shí)只需要附加日志相關(guān)的配置即可。
　　Kubernetes 日志采集 方案
　　
　　早在 Kubernetes 出現之前，我們就開(kāi)始為容器環(huán)境開(kāi)發(fā) log采集 解決方案。隨著(zhù)K8s的逐漸穩定，我們開(kāi)始將很多業(yè)務(wù)遷移到K8s平臺上，所以我們也在之前的基礎上開(kāi)發(fā)了一套。K8s 上的 log采集 方案。主要功能有：
　　支持各種數據的實(shí)時(shí)采集，包括容器文件、容器Stdout、宿主文件、Journal、Event等；支持多種采集部署方式，包括DaemonSet、Sidecar、DockerEngine LogDriver等；日志數據豐富，包括Namespace、Pod、Container、Image、Node等附加信息；穩定高可靠，基于阿里巴巴自研Logtail采集Agent實(shí)現。目前，全網(wǎng)部署實(shí)例數以百萬(wàn)計。; 基于CRD擴展，日志采集規則可以以Kubernetes部署發(fā)布的方式部署，與CICD完美集成。
　　安裝日志采集組件
　　目前，這個(gè)采集解決方案已經(jīng)對外開(kāi)放。我們提供 Helm 安裝包，收錄 Logtail 的 DaemonSet、AliyunlogConfig 的 CRD 聲明和 CRD Controller。安裝后直接使用DaemonS優(yōu)采云采集器即可，CRD配置完畢。安裝方法如下：
　　阿里云Kubernetes集群在激活的時(shí)候就可以安裝，這樣在創(chuàng )建集群的時(shí)候會(huì )自動(dòng)安裝以上的組件。如果激活的時(shí)候沒(méi)有安裝，可以手動(dòng)安裝。如果是自建Kubernetes，無(wú)論是自建在阿里云上還是在其他云上還是離線(xiàn)，都可以使用這個(gè)采集方案。具體安裝方法請參考【自建Kubernetes安裝】（）。
　　上述組件安裝完成后，Logtail和對應的Controller會(huì )在集群中運行，但默認這些組件不會(huì )采集任何日志，需要配置日志采集規則為采集@ > 指定各種日志的Pod。
　　采集規則配置：環(huán)境變量或CRD
　　除了在日志服務(wù)控制臺上手動(dòng)配置外，Kubernetes 還支持另外兩種配置方式：環(huán)境變量和 CRD。
　　環(huán)境變量是自swarm時(shí)代以來(lái)一直使用的配置方式。您只需在要采集的容器環(huán)境變量上聲明需要采集的數據地址，Logtail會(huì )自動(dòng)將數據采集傳輸到服務(wù)器。該方法部署簡(jiǎn)單，學(xué)習成本低，易于使用；但是可以支持的配置規則很少，很多高級配置（如解析方式、過(guò)濾方式、黑白名單等）都不支持，而且這種聲明方式也不支持修改/刪除，每個(gè)修改實(shí)際上創(chuàng )建了一個(gè)新的 采集 配置。歷史采集配置需要手動(dòng)清理，否則會(huì )造成資源浪費。
　　
　　CRD的配置方式非常符合Kubernetes官方推薦的標準擴展方式，允許采集配置以K8s資源的形式進(jìn)行管理，通過(guò)部署特殊的CRD資源AliyunLogConfig到Kubernetes來(lái)聲明數據這需要 采集。例如，下面的例子是部署一個(gè)容器的標準輸出采集，其中定義需要Stdout和Stderr 采集，并排除環(huán)境變量收錄COLLEXT_STDOUT_FLAG: false的容器。
　　基于CRD的配置方式以Kubernetes標準擴展資源的方式進(jìn)行管理，支持配置的完整語(yǔ)義的增刪改查，支持各種高級配置。這是我們強烈推薦的配置方法采集。
　　
　　采集推薦的規則配置方式
　　
　　在實(shí)際應用場(chǎng)景中，一般使用 DaemonSet 或者 DaemonSet 和 Sidecar 的混合。DaemonSet 的優(yōu)點(diǎn)是資源利用率高。但是存在一個(gè)問(wèn)題，DaemonSet的所有Logtail共享全局配置，單個(gè)Logtail有配置支持上限。因此，它無(wú)法支持具有大量應用程序的集群。
　　以上是我們給出的推薦配置方式。核心思想是：
　　一個(gè)盡可能多的采集相似數據的配置，減少了配置的數量，減輕了DaemonSet的壓力；核心應用 采集 需要獲得足夠的資源，并且可以使用 Sidecar 方法；配置方式盡量使用CRD方式；Sidecar 由于每個(gè)Logtail都是獨立配置的，所以配置數量沒(méi)有限制，適用于非常大的集群。
　　練習 1 - 中小型集群
　　
　　大多數 Kubernetes 集群都是中小型的。中小企業(yè)沒(méi)有明確的定義。一般應用數量小于500，節點(diǎn)規模小于1000。沒(méi)有功能清晰的Kubernetes平臺運維。這個(gè)場(chǎng)景的應用數量不是特別多，DaemonSet可以支持所有的采集配置：
　　大部分業(yè)務(wù)應用的數據使用DaemonS優(yōu)采云采集器方式，核心應用（對于可靠性要求較高的采集，如訂單/交易系統）單獨使用Sidecar方式采集 @>
　　練習 2 - 大型集群
　　
　　對于一些用作PAAS平臺的大型/超大型集群，一般業(yè)務(wù)在1000以上，節點(diǎn)規模也在1000以上。有專(zhuān)門(mén)的Kubernetes平臺運維人員。這種場(chǎng)景下應用的數量沒(méi)有限制，DaemonSet 無(wú)法支持。因此，必須使用 Sidecar 方法?？傮w規劃如下：
　　Kubernetes平臺的系統組件日志和內核日志的類(lèi)型是比較固定的。這部分日志使用了DaemonS優(yōu)采云采集器，主要為平臺的運維人員提供服務(wù)；每個(gè)業(yè)務(wù)的日志使用Sidecar方式采集，每個(gè)業(yè)務(wù)可以獨立設置Sidecar的采集目的地址，為業(yè)務(wù)的DevOps人員提供了足夠的靈活性。 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(基于Flink實(shí)時(shí)處理實(shí)時(shí)處理海量日志需求分析(圖))
　　第12章-Flink案例
　　本章將介紹 Flink 已經(jīng)在多個(gè)場(chǎng)景中實(shí)現的大規模案例。一是實(shí)時(shí)處理海量日志，包括日志采集、日志傳輸、實(shí)時(shí)日志清理與異常檢測、日志存儲、日志展示。介紹一下Flink在其中的作用，希望整個(gè)日志處理架構可以在自己公司靈活使用；二是在百億級數據的情況下，如何使用Flink實(shí)時(shí)去重，本例將進(jìn)行對比。其他幾種常見(jiàn)的去重實(shí)現方案；三是Flink在監控報警系統中的實(shí)現。在這種情況下，還詳細介紹了一個(gè)監控報警系統的整個(gè)環(huán)節，每一個(gè)環(huán)節都缺一不可。, 并且還介紹了Flink未來(lái)會(huì )結合機器學(xué)習算法做一些AIOps。這三個(gè)案例比較典型。如果你也在做類(lèi)似的項目，希望對你的技術(shù)選型有所幫助。
　　12.1 基于Flink的海量日志實(shí)時(shí)處理
　　Section 11.5 講解了 Flink 如何實(shí)時(shí)處理異常日志，并對比分析了幾種常用的 log采集 工具。我們也知道，日志是排查在線(xiàn)異常必不可少的一部分。通過(guò)異常日志，我們可以快速定位問(wèn)題的根源。那么企業(yè)對日志處理有哪些要求呢？
　　12.1.1 海量日志實(shí)時(shí)處理需求分析
　　現在，公司正在構建分布式、微服務(wù)和云原生架構。在這樣的架構下，項目應用的日志分布在不同的機器上，使得日志查詢(xún)更加困難。因此，統一的日志采集幾乎是不可能的。每個(gè)公司都必須的。據筆者研究，現在很多公司都是統一采集日志，也做日志的實(shí)時(shí)ETL，使用ELK等一些主流技術(shù)來(lái)展示、搜索、分析日志，但是缺乏實(shí)時(shí)日志警報。綜上所述，大部分公司對于日志的現狀是：
　　本節作者將講解日志的完整鏈接，包括日志的實(shí)時(shí)采集、日志的ETL、日志的實(shí)時(shí)監控和告警、日志的存儲日志，日志的可視化圖表展示和搜索分析等。
　　12.1.2 海量日志架構設計的實(shí)時(shí)處理
　　在分析了我們案例的需求之后，接下來(lái)就是對整個(gè)項目的架構進(jìn)行合理的設計。
　　
　　整個(gè)架構分為五層：日志訪(fǎng)問(wèn)層、日志調峰層、日志處理層、日志存儲層、日志展示層。
　　12.1.3 實(shí)時(shí)記錄采集
　　在11.5.1中，我對比了這些流行的log采集工具（Logstash、Filebeat、Fluentd、Logagent），從功能完整性、性能、成本、使用難度等方面綜合考慮其他方面，這里的演示使用了Filebeat。
　　安裝 Filebeat
　　在服務(wù)器上下載Fliebeat6.3.2安裝包（請根據你的服務(wù)器和你需要的版本下載），下載后解壓。
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　　tar xzf filebeat-6.3.2-linux-x86_64.tar.gz
　　配置 Filebeat
　　配置 Filebeat，需要編輯 Filebeat 配置文件 filebeat.yml。不同的安裝方式，配置文件的存放路徑不同。解壓包的安裝方式，解壓目錄下有配置文件；對于 rpm 和 deb 方法，配置文件路徑是 /etc/filebeat/filebeat.yml。
　　因為Filebeat要實(shí)時(shí)登錄采集，所以要讓Filebeat知道日志的路徑在哪里。在下面的配置文件中定義日志文件的路徑。通常建議在服務(wù)器上固定存放日志的路徑，然后應用程序的所有日志都放在這個(gè)固定的路徑下，這樣Filebeat的日志路徑配置只需要填寫(xiě)一次，和配置一樣可以復制到其他機器上運行Filebeat。配置如下。
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　　- type: log
# 配置為 true 表示開(kāi)啟
enabled: true
# 日志的路徑
paths:
- /var/logs/*.log
　　以上配置意味著(zhù)/var/logs目錄下所有以.log結尾的文件都會(huì )是采集，然后配置日志輸出方式。這里使用的是Kafka，配置如下。
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　　output.kafka:
# 填寫(xiě) Kafka 地址信息
hosts: ["localhost:9092"]
# 數據發(fā)到哪個(gè) topic
topic: zhisheng-log
partition.round_robin:
reachable_only: false
required_acks: 1
　　對于上面解釋的兩個(gè)配置，作者將它們寫(xiě)在一個(gè)新創(chuàng )建的配置文件kafka.yml中，然后在啟動(dòng)Filebeat的時(shí)候使用這個(gè)配置。
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　　filebeat.inputs:
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/logs/*.log
output.kafka:
hosts: ["localhost:9092"]
topic: zhisheng_log
partition.round_robin:
reachable_only: false
required_acks: 1
　　啟動(dòng) Filebeat
　　日志路徑的配置和Kafka的配置寫(xiě)完之后，再用如下命令啟動(dòng)Filebeat：
　　1
　　bin/filebeat -e -c kafka.yml
　　執行命令后出現的日志如下，說(shuō)明啟動(dòng)成功，在終端上也可以看到會(huì )打印出metrics數據。
　　
　　驗證 Filebeat 是否正在向 Kafka 發(fā)送日志數據
　　然后你要檢查這個(gè)時(shí)候日志數據是否真的發(fā)送到了Kafka?？梢酝ㄟ^(guò)kafka自帶的命令來(lái)消費這個(gè)topic，看數據是否持續發(fā)送。命令如下：
　　1
　　bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 106.54.248.27:2181 --topic zhisheng_log --from-beginning
　　如果有數據，則表示數據已經(jīng)發(fā)送到Kafka。如果不喜歡用這種方式驗證，可以寫(xiě)一個(gè) Flink Job 來(lái)讀取 Kafka 中 topic 的數據。比如你寫(xiě)一個(gè)job，運行結果如下。日志數據已成功發(fā)送到Kafka。
　　
　　發(fā)送到 Kafka 的日志結構
　　現在數據已經(jīng)發(fā)送到Kafka，通過(guò)在Kafka中消費topic的數據，可以判斷數據的格式是否為JSON。結構如下：
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　　{
"@timestamp": "2019-10-26T08:18:18.087Z",
"@metadata": {
"beat": "filebeat",
"type": "doc",
"version": "6.8.4",
"topic": "zhisheng_log"
},
"prospector": {
"type": "log"
},
"input": {
"type": "log"
},
"beat": {
"name": "VM_0_2_centos",
"hostname": "VM_0_2_centos",
"version": "6.8.4"
},
"host": {
"name": "VM_0_2_centos"
},
"source": "/var/logs/middleware/kafka.log",
"offset": 9460,
"log": {
"file": {
"path": "/var/logs/middleware/kafka.log"
}
},
"message": "2019-10-26 16:18:11 TRACE [Controller id=0] Leader imbalance ratio for broker 0 is 0.0 (kafka.controller.KafkaController)"
}
　　這個(gè)日志結構收錄很多字段，例如時(shí)間戳、元數據、主機、來(lái)源、消息等，但其中有些字段根本不需要。您可以根據公司的需要丟棄部分字段，并配置要丟棄的字段。在 kafka.yml 中如下圖所示。
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　　processors:
- drop_fields:
fields: ["prospector","input","beat","log","offset","@metadata"]
　　然后再次啟動(dòng)Filebeat，發(fā)現上面配置的字段不在新數據中（@metadata除外）。另外，作者驗證了不僅@metadata字段不能丟棄，而且如果在drop_fields中配置了@timestamp字段，則不Works，兩者都不允許丟棄。一般來(lái)說(shuō)，一行日志就足夠長(cháng)了。添加這么多我們不需要的字段會(huì )增加數據的大小。對于生產(chǎn)環(huán)境來(lái)說(shuō)，日志數據量非常大，無(wú)疑會(huì )對后續的所有環(huán)節造成損害。有一定的影響，所以一定要做好底層數據源的精簡(jiǎn)。另外，發(fā)送Kafka時(shí)可以壓縮數據，可以在配置文件中配置一個(gè)壓縮：gzip。簡(jiǎn)化的日志數據結構如下：
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　　{
"@timestamp": "2019-10-26T09:23:16.848Z",
"@metadata": {
"beat": "filebeat",
"type": "doc",
"version": "6.8.4",
"topic": "zhisheng_log"
},
"host": {
"name": "VM_0_2_centos"
},
"source": "/var/logs/middleware/kafka.log",
"message": "2019-10-26 17:23:11 TRACE [Controller id=0] Leader imbalance ratio for broker 0 is 0.0 (kafka.controller.KafkaController)"
}
　　12.1.4 統一日志格式
　　因為Filebeat是機器上的采集日志，所以這些日志的種類(lèi)很多，比如應用運行日志、作業(yè)構建、編譯打包日志、中間件服務(wù)運行日志等。通常在公司，可以約定開(kāi)發(fā)日志打印的規則，但是中間件等服務(wù)的日志是不固定的。如果 Kafka 中的消息直接存儲在 ElasticSearch 中，以后想區分過(guò)濾可能會(huì )出現問(wèn)題。. 為了避免這個(gè)問(wèn)題，我們必須在將日志存儲到 ElasticSearch 之前進(jìn)行數據格式化和清理工作。因為 Flink 處理數據的速度更快，并且可以實(shí)時(shí)完成，所以我們選擇在 Flink Job 中完成這項工作。
　　解析這個(gè)作業(yè)中的消息，這一行的日志信息一般收錄很多信息，比如日志打印時(shí)間、日志級別、應用名稱(chēng)、唯一ID（用來(lái)關(guān)聯(lián)每個(gè)請求）、請求上下文等。那么我們需要一個(gè)新的日志結構對象來(lái)統一日志的格式，定義如下：
　　12.1.5 實(shí)時(shí)日志清理12.1.6 實(shí)時(shí)日志報警12.1.7 實(shí)時(shí)日志存儲1 2.1.8 日志實(shí)時(shí)展示12.1.9 總結與反思
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　　、優(yōu)采云采集器優(yōu)采云是一種基于運營(yíng)商在線(xiàn)實(shí)名制，集網(wǎng)頁(yè)數據采集、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數據和API接口服務(wù)于一體的數據服務(wù)。 -name 系統平臺。它最大的特點(diǎn)就是不用懂網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)就可以輕松搞定采集。
　　2、優(yōu)采云采集器 優(yōu)采云采集器是目前互聯(lián)網(wǎng)數據使用最多的采集軟件。以其靈活的配置和強大的性能領(lǐng)先于國內同類(lèi)產(chǎn)品，贏(yíng)得了眾多用戶(hù)的一致認可。只是各大平臺都設置了嚴格的反爬，很難獲取有價(jià)值的數據。
　　3、金壇中國 金壇中國的數據服務(wù)平臺有多種專(zhuān)業(yè)的數據采集工具，包括很多開(kāi)發(fā)者上傳的采集工具，其中很多都是免費的。無(wú)論是采集國內外網(wǎng)站、行業(yè)網(wǎng)站、政府網(wǎng)站、app、微博、搜索引擎、公眾號、小程序等數據還是其他數據，幾乎涵蓋了業(yè)界99%的采集軟件，可以通過(guò)近乎探索采集完成。高強度抗爬或抗裂有專(zhuān)業(yè)的技術(shù)方案，需要高水平的技術(shù)含量。在專(zhuān)業(yè)性方面，金壇的專(zhuān)業(yè)性是毋庸置疑的，其中不少也是針對高難度采集軟件的定制開(kāi)發(fā)服務(wù)。
　　4、大飛采集器大飛采集器可以采集多個(gè)網(wǎng)頁(yè)，準確率比較高，和復制粘貼一樣準確，它最大的特點(diǎn)是網(wǎng)頁(yè) 采集 的代詞是單數，因為焦點(diǎn)。
　　5、Import.io 使用Import.io適配任意URL，只需輸入URL即可整齊抓取網(wǎng)頁(yè)數據，操作非常簡(jiǎn)單，自動(dòng)采集,采集 結果可視化。但是，無(wú)法選擇特定數據并自動(dòng)翻頁(yè)采集。對于一些防爬設置強的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，是無(wú)能為力的。
　　6、ParseHub ParseHub 分為免費版和付費版。從數百萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)中獲取數據。輸入數千個(gè)鏈接和關(guān)鍵字，ParseHub 會(huì )自動(dòng)搜索它們。使用我們的休息 API。以 Excel 和 JSON 格式下載提取的數據。將您的結果導入 Google 表格和 Tableau。
　　7、Content Grabber Content Grabber是國外大神制作的神器，可以從網(wǎng)頁(yè)中抓取內容（視頻、圖片、文字），并提取成Excel、XML、CSV等大部分數據庫。該軟件基于網(wǎng)頁(yè)抓取。獲取和 Web 自動(dòng)化。
　　8、ForeSpider ForeSpider 是一個(gè)非常有用的網(wǎng)頁(yè)數據工具采集。用戶(hù)可以使用此工具幫助您自動(dòng)檢索網(wǎng)頁(yè)中的各種數據信息。這個(gè)軟件使用起來(lái)很簡(jiǎn)單，但是也有一個(gè)網(wǎng)站在面對一些高難度和高強度的反爬設置時(shí)無(wú)能為力。
　　9、阿里巴巴數據采集阿里巴巴數據采集大平臺運行穩定不崩潰，可實(shí)現實(shí)時(shí)查詢(xún)。軟件開(kāi)發(fā)資料采集都可以，除了價(jià)格沒(méi)問(wèn)題。
　　10、優(yōu)采云采集器 優(yōu)采云采集器操作很簡(jiǎn)單，按照流程很容易上手， 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(公眾號文章數據采集與處理的優(yōu)化應對與應對)
　　公眾號文章資料采集和處理無(wú)處不在。并且數量龐大。我們目前處于數據爆炸的時(shí)代，數據采集和處理一直伴隨著(zhù)我們。無(wú)論是網(wǎng)站論壇、公眾號文章還是朋友圈，每天都會(huì )產(chǎn)生數億條數據、文章、內容等。
　　
　　通過(guò)數據采集和處理工具，我們可以采集到我們需要采集的公眾號文章的數據。將其保存在本地以進(jìn)行數據分析或二次創(chuàng )建。
　　數據采集及處理工具操作簡(jiǎn)單，頁(yè)面簡(jiǎn)潔方便。我們只需要鼠標點(diǎn)擊即可完成采集的配置，然后啟動(dòng)目標網(wǎng)站采集。支持采集資源標簽保留（更好的保存格式）、原敏感詞過(guò)濾（去除電話(huà)號碼、地址等）、去除原圖水印等
　　
　　有時(shí)網(wǎng)頁(yè)抓取還不夠；通常需要更深入地挖掘和分析數據，以揭示數據背后的真正含義并發(fā)現有價(jià)值的見(jiàn)解。數據和內容的分析利用可以說(shuō)與我們的工作生活息息相關(guān)。
　　
　　以網(wǎng)站SEO為例，通過(guò)數據分析，我們可以統計出網(wǎng)站每天的流量變化和頁(yè)面跳出率，得出我們在某些環(huán)節的網(wǎng)站不足之處。數據還可以用于采集分析競爭對手排名關(guān)鍵詞與我們之間的差距，以便我們及時(shí)調整，做出更好的優(yōu)化響應。
　　
　　當然，如果你不喜歡使用工具，我們也可以自己打代碼來(lái)完成這部分工作：
　　第一步是通過(guò)創(chuàng )建蜘蛛從目標中抓取內容：
　　為了保存數據，以Facebook為例，我們將定義一個(gè)項目，收錄三個(gè)字段：“title”、“content”和“stars”：
　　importscrapy
　　classFacebookSentimentItem(scrapy.Item)：
　　title=scrapy.Field()
　　content=scrapy.Field()
　　stars=scrapy.Field()
　　我們還創(chuàng )建了一個(gè)蜘蛛來(lái)填充這些項目。我們?yōu)轫?yè)面提供的起始 URL。
　　importscrapy
　　來(lái)自Facebook_sentiment.itemsimportFacebookSentimentItem
　　類(lèi)目標蜘蛛（scrapy.Spider）：
　　name="目標"
　　start_urls=[域名]
　　
　　然后我們定義一個(gè)函數來(lái)解析單個(gè)內容并保存其數據：
　　defparse_review(self,response)：
　　item=FacebookSentimentItem()
　　item['title']=response.xpath('//div[@class="quote"]/text()').extract()[0][1:-1]#stripthequotes(firstandlastchar)
　　item['content']=response.xpath('//div[@class="entry"]/p/text()').extract()[0]
　　item['stars']=response.xpath('//span[@class="ratesprite-rating_srating_s"]/img/@alt').extract()[0]
　　退貨
　　
　　之后，我們定義一個(gè)函數來(lái)解析內容頁(yè)面，然后傳遞頁(yè)面。我們會(huì )注意到，在內容頁(yè)面上，我們看不到整個(gè)內容，而只是開(kāi)始。我們將通過(guò)單擊指向完整內容的鏈接并使用 parse_review 從該頁(yè)面抓取數據來(lái)解決此問(wèn)題：
　　defparse_Facebook(self,response)：
　　forhrefinresponse.xpath('//div[@class="quote"]/a/@href')：
　　url=response.urljoin(href.extract())
　　yieldscrapy.Request(url,callback=self.parse_review)
　　next_page=response.xpath('//div[@class="unifiedpagination"]/child::*[2][self::a]/@href')
　　ifnext_page:
　　url=response.urljoin(next_page[0].extract())
　　yieldscrapy.Request(url,self.parse_Facebook)
　　
　　最后，我們定義主解析函數，它會(huì )從主頁(yè)面開(kāi)始，解析其所有內容：
　　defparse(self,response):
　　forhrefinresponse.xpath('//div[@class="listing_title"]/a/@href')：
　　url=response.urljoin(href.extract())
　　yieldscrapy.Request(url,callback=self.parse_Facebook)
　　next_page=response.xpath('//div[@class="unifiedpaginationstandard_pagination"]/child::*[2][self::a]/@href')
　　ifnext_page:
　　url=response.urljoin(next_page[0].extract())
　　yieldscrapy.Request(url,self.parse)
　　所以，對于內容：我們告訴蜘蛛從主頁(yè)開(kāi)始，點(diǎn)擊每條內容的鏈接，然后抓取數據。完成每一頁(yè)后，它會(huì )得到下一頁(yè)，所以它可以抓取我們需要的盡可能多的內容。
　　可見(jiàn)，通過(guò)代碼處理我們的數據采集不僅復雜，還需要更多的專(zhuān)業(yè)知識。在網(wǎng)站優(yōu)化方面，還是要堅持最優(yōu)解。數據采集的共享和處理到此結束。如有不同意見(jiàn)，請留言討論。返回搜狐，查看更多 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(A12評價(jià)數據的伴隨性采集維度：學(xué)業(yè)評價(jià)環(huán)境(組圖))
　　A12 附評資料采集
　　維度：學(xué)術(shù)評價(jià)環(huán)境：多媒體教學(xué)環(huán)境
　　能力描述
　　使用技術(shù)工具利用有關(guān)學(xué)生學(xué)習過(guò)程的實(shí)時(shí)、全面的 采集 信息
　　>; 從各種渠道采集學(xué)生的學(xué)習行為，全面反映學(xué)習過(guò)程
　　>; 能夠實(shí)時(shí)、有序地記錄學(xué)習過(guò)程和學(xué)習成果
　　>; 優(yōu)化數據采集流程，豐富數據類(lèi)型
　　>; 幫助及時(shí)發(fā)現學(xué)習問(wèn)題并實(shí)施有針對性的干預措施
　　>; 為學(xué)生綜合素質(zhì)評價(jià)提供豐富的數據支持
　　實(shí)用建議
　　為了及時(shí)掌握學(xué)生的學(xué)習情況，實(shí)施干預和支持，為了更全面地評價(jià)學(xué)生的學(xué)習行為和結果，教師需要在教學(xué)過(guò)程中及時(shí)采集評價(jià)信息比如在電子表格的情況下記錄和組織學(xué)生提交的作業(yè)、課堂問(wèn)答、每周閱讀書(shū)籍等。
　　教師在實(shí)施伴隨數據采集之前需要精心設計和詳細規劃。伴隨數據采集需要一定的工具，如記錄表、觀(guān)察表等。教師可以根據評估目標和評估對象，借鑒一些比較成熟的數據采集工具，或根據他們的需求。同時(shí)，教師還要考慮伴隨數據的可操作性采集，什么樣的工具更有利于信息聚合，以及未來(lái)信息處理分析的可行性。建議在實(shí)踐中設計明確的數據采集行動(dòng)計劃，如細分項目形成數據采集表，包括數據源、數據類(lèi)型、數據采集方法、采集時(shí)間（鏈接），
　　 ;數據采集在此過(guò)程中，可以通過(guò)信息化手段豐富評價(jià)數據的類(lèi)型，如數字、圖片或視頻。對于描述性評價(jià)材料，教師可以使用手機對學(xué)生的活動(dòng)進(jìn)行拍照，并使用云筆記隨時(shí)記錄對學(xué)生行為的觀(guān)察。這些定性記錄可以作為教師評價(jià)學(xué)生行為和學(xué)習的重要依據。投資組合的重要內容。
　　提交指南
　　1. 采集工具：
　　請提交隨附的數據采集工具，或者工具的形式可以以文檔或圖像的形式呈現。
　　2.工具設計說(shuō)明：
　　請結合評價(jià)目標和數據采集對象介紹工具設計過(guò)程或選型依據和應用方案。以視頻形式提交，必須出現教師個(gè)人形象，原則上不超過(guò)10分鐘。
　　3. 采集案例：
　　請提交應用到工具采集的真實(shí)學(xué)生數據案例，如學(xué)生學(xué)習過(guò)程的完整觀(guān)察記錄表，并對案例進(jìn)行評論和分析。 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(大數據平臺日志數據采集方法(圖)采集系統)
　　任何一個(gè)完整的大數據平臺一般都包括以下流程：數據采集 -> 數據存儲 -> 數據處理 -> 數據呈現（可視化、報告和監控）。其中，data采集是所有數據系統中不可或缺的。隨著(zhù)對大數據的日益關(guān)注，數據采集的挑戰變得尤為突出。
　　
　　常用大數據采集離線(xiàn)方法采集
　　在數據倉庫的語(yǔ)境中，ETL基本上是數據采集的代表，包括數據抽?。‥xtract）、轉換（Transform）和加載（Load）。在轉換過(guò)程中，需要針對特定??業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行數據管理，如非法數據監控過(guò)濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、數據完整性保證等。
　　直播采集
　　實(shí)時(shí)采集主要用于考慮流處理的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，例如記錄數據源執行的各種操作活動(dòng)，如網(wǎng)絡(luò )監控的流量管理、金融應用的存量核算、用戶(hù)記錄等。 Web 服務(wù)器訪(fǎng)問(wèn)行為。該過(guò)程類(lèi)似于傳統的 ETL，但它是一種流處理方法，而不是定時(shí)批處理作業(yè)。這些工具均采用分布式架構，能夠滿(mǎn)足每秒數百MB的日志數據采集和傳輸需求。
　　系統日志采集方法
　　很多公司的業(yè)務(wù)平臺每天都會(huì )產(chǎn)生大量的日志數據。對于這些日志信息，我們可以得到很多有價(jià)值的數據。通過(guò)記錄采集，采集并分析日志信息，可以挖掘公司業(yè)務(wù)平臺日志數據的潛在價(jià)值。
　　數據庫采集 方法
　　一些企業(yè)會(huì )使用 MySQL、Oracle 等傳統的關(guān)系型數據庫來(lái)存儲數據。數據庫采集系統直接與企業(yè)業(yè)務(wù)后端服務(wù)器結合，每時(shí)每刻將企業(yè)業(yè)務(wù)后端產(chǎn)生的大量業(yè)務(wù)記錄寫(xiě)入數據庫，最后通過(guò)具體處理對系統進(jìn)行分析系統。
　　其他數據采集方法
　　對于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數據的客戶(hù)數據、財務(wù)數據等對保密要求較高的數據，可以與數據技術(shù)服務(wù)商合作，使用具體的系統接口等相關(guān)方式采集數據.
　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，各種互聯(lián)網(wǎng)應用不斷出現，人們的衣食住行都離不開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)?；ヂ?lián)網(wǎng)上的各種信息也呈指數級增長(cháng)，如何在這些信息中快速準確地找到需要的信息變得極為重要。為了解決這個(gè)問(wèn)題，搜索引擎技術(shù)應運而生。網(wǎng)絡(luò )數據采集技術(shù)是搜索引擎技術(shù)的關(guān)鍵組成部分，搜索引擎所收錄的海量數據是通過(guò)網(wǎng)絡(luò )數據采集系統獲得的。大數據采集新方法
　　網(wǎng)頁(yè)信息采集技術(shù)又稱(chēng)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，英文名稱(chēng)為WebCrawler，是一種按照一定的規則和算法不斷掃描頁(yè)面信息的程序或腳本。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)在運行過(guò)程中，不斷提取網(wǎng)頁(yè)中的各種數據。這些數據可用于多個(gè)領(lǐng)域，如搜索引擎提取關(guān)鍵詞、建立索引、為項目決策者提供數據支持、分析輿情等。在工作中提供參考。
　　
　　網(wǎng)絡(luò )數據采集優(yōu)勢網(wǎng)絡(luò )數據適用場(chǎng)景
　　網(wǎng)絡(luò )數據采集是挖掘數據價(jià)值的第一步。當數據量越來(lái)越大時(shí)，必然會(huì )有更多有用的數據可以提取出來(lái)。只要用好數據處理平臺，就能保證數據分析結果的有效性，幫助企業(yè)實(shí)現數據驅動(dòng)。作為成都本地專(zhuān)業(yè)的DaaS服務(wù)商（數據即服務(wù)），斯堪瑪科技以頂級高端人才和技術(shù)團隊為支撐，為政府、醫療、交通、旅游、金融、教育等提供高效的網(wǎng)絡(luò )服務(wù)、企業(yè)等領(lǐng)域。數據采集解決方案。 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(實(shí)時(shí)文章采集通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)快速的爬取這些文章！)
　　實(shí)時(shí)文章采集通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)快速的爬取這些文章，該爬蟲(chóng)不是實(shí)時(shí)抓取的，需要等待處理時(shí)間，如果有時(shí)效性需求的話(huà)，可以用短文章采集的原理和方法的解決。實(shí)時(shí)搜索(實(shí)時(shí)地網(wǎng))首先將要搜索的地方存在網(wǎng)頁(yè)中（例如將下面這個(gè)鏈接存儲到txt中），然后用爬蟲(chóng)，將整個(gè)地方抓取下來(lái)（例如要抓取這個(gè)鏈接中大半部分），然后保存成一個(gè)txt文件存放在目標網(wǎng)頁(yè)中（例如要抓取這個(gè)地方，txt中文章所有url為d1,d2,d3）。獲取更多實(shí)用技巧和素材，可以關(guān)注，在線(xiàn)版，免費學(xué)習。
　　實(shí)時(shí)文章抓取
　　百度搜索關(guān)鍵詞，出來(lái)一堆類(lèi)似的網(wǎng)站，然后用ie閱讀器抓取，篩選質(zhì)量高的文章（有評論、作者id、關(guān)鍵詞等等），
　　利用新聞抓取軟件抓取網(wǎng)頁(yè)中的每一篇文章，然后存到本地。然后對這些文章進(jìn)行編輯，修改標題，內容。
　　再讀取一下，標題，出處，
　　利用公眾號的訂閱號進(jìn)行文章爬取
　　首先呢不知道公眾號，其次呢，可以進(jìn)行關(guān)鍵詞收集，那種公眾號的文章里就有。
　　花錢(qián)買(mǎi)！
　　估計也只能從優(yōu)質(zhì)公眾號里來(lái)，再配合搜索引擎推廣吧。很多時(shí)候也需要自己多花點(diǎn)心思思考優(yōu)質(zhì)的信息，對著(zhù)牛人牛文記憶才印象深刻，同時(shí)也能吸收到先進(jìn)的干貨，有幫助。而不是浮光掠影，沒(méi)了自己的目的。如果真能像牛人牛文那樣，記得住所有干貨，多留意體悟，就無(wú)憂(yōu)了。那多好， 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(愛(ài)爬蟲(chóng)的人，我肯定要演他?。ㄒ唬?
　　前言
　　因公司業(yè)務(wù)需要，需要獲取客戶(hù)提供的微信公眾號歷史文章并每天更新。顯然，每天300多個(gè)微信公眾號無(wú)法人工檢查，問(wèn)題提交給IT團隊。對于喜歡爬蟲(chóng)的人，我一定會(huì )玩他。以前在搜狗做微信爬蟲(chóng)，后來(lái)一直在做java web。這個(gè)項目重新點(diǎn)燃了我對爬行動(dòng)物的熱愛(ài)。第一次用Spring Cloud架構做爬蟲(chóng)用了20多天，終于搞定了。接下來(lái)我會(huì )通過(guò)一系列文章來(lái)分享這個(gè)項目的經(jīng)驗，并給出源碼供大家指正！
　　一.系統介紹
　　本系統是基于Java開(kāi)發(fā)的。只需配置微信公眾號名稱(chēng)或微信ID，即可定期或實(shí)時(shí)捕捉公眾號上的文章（包括閱讀量、點(diǎn)贊量、閱讀量）。
　　二、系統架構
　　技術(shù)架構
　　春云、Rebound、Mibatis-Plus、Nacos、RocketMq、nginx
　　保存
　　Mysql、MongoDB、Redis、Solr
　　緩存
　　評論
　　機制
　　小提琴家
　　三、系統的優(yōu)缺點(diǎn)
　　系統優(yōu)勢
　　1.微信公眾號配置后，可以通過(guò)Fiddler和Websocket的JS注入功能自動(dòng)捕獲；2.系統為分布式架構，高可用；3.Rocket Mq消息隊列解決方案Coupling可以解決網(wǎng)絡(luò )抖動(dòng)導致的采集失敗。如果3次消費不成功，會(huì )在mysql中記錄日志，保證文章的完整性；4.可以添加任意數量的微信號，提高采集的效率，抵抗反爬限制；5.Redis緩存每個(gè)微信24小時(shí)內采集到的記錄，防止上頭條；6.Nacos作為配置中心，可以通過(guò)熱配置實(shí)時(shí)調整采集的頻率；< @7.將采集到的數據存儲在 Solr 集群中，用于更快的檢索；8.將捕獲數據包返回的記錄存儲在 MongoDB 存檔中以查看錯誤日志。
　　系統缺點(diǎn)：
　　1.從真實(shí)設備采集消息。如果需要采集大量微信公眾號，需要有多個(gè)微信賬號作為支撐（當日賬號達到上限，可通過(guò)抓取微信公眾平臺界面獲取消息）；到達。采集時(shí)間是系統設定的，消息有一定的滯后性（如果微信公眾號不多，可以通過(guò)增加采集的頻率來(lái)優(yōu)化微信賬號數量）。
　　四.模塊介紹
　　由于后面會(huì )添加管理系統和API調用功能，所以提前封裝了一些功能。
　　公共-ws-starter
　　公共模塊：存儲工具類(lèi)、實(shí)體類(lèi)等公共消息。
　　redis-ws-starter
　　Redis 模塊：
　　spring-boot-starter-data-Redis的二次封裝暴露了封裝后的Redis工具類(lèi)和Redisson工具類(lèi)。
　　rockemq-ws-starter
　　Rocket Mq 模塊：用于
　　Rocket MQ-spring-boot-starter的二次包，提供消費重試和失敗日志功能。
　　db-ws-starter
　　mysql數據源模塊：封裝mysql數據源，支持多數據源，通過(guò)自定義注解實(shí)現數據源的動(dòng)態(tài)切換。
　　sql-wx-蜘蛛
　　mysql數據庫模塊：提供操作mysql數據庫的所有功能。
　　pc-wx-蜘蛛
　　PC端采集模塊：包括微信公眾號歷史消息PC端采集的相關(guān)功能。
　　java-wx-蜘蛛
　　Java 提取模塊：收錄與從 Java 程序中提取 文章 內容相關(guān)的函數。
　　移動(dòng) wx 蜘蛛
　　模擬器采集模塊：包括通過(guò)模擬器或手機采集進(jìn)行信息交互相關(guān)的功能。
　　Verb（動(dòng)詞的縮寫(xiě)）通用流程圖
　　
　　六、運行截圖
　　個(gè)人電腦和手機
　　
　　
　　安慰
　　
　　
　　
　　運行結束
　　
　　總結
　　項目的親測現已投入運行，在項目開(kāi)發(fā)中解決了微信在搜狗上的臨時(shí)鏈接到永久鏈接的問(wèn)題。希望對被類(lèi)似業(yè)務(wù)困擾的老鐵有所幫助?，F在，做java就像逆水行舟。不進(jìn)則退。不知道什么時(shí)候會(huì )涉及。我希望每個(gè)人都有自己的向日葵系列?？吹竭@個(gè)你不喜歡嗎？ 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(文章標題取消詞的束縛，用一句話(huà)定義所有文章主題)
　　實(shí)時(shí)文章采集的方法，要對文章關(guān)鍵詞進(jìn)行分詞，統計分詞詞頻，對詞頻進(jìn)行統計。然后根據統計結果，分詞頻高的詞，插入到主題或者文章里，而對于詞少，詞頻低的詞，分不清的詞，比如手機，就可以作為無(wú)關(guān)詞，直接空白即可。因為主題是統計主題內的文章，所以一個(gè)分詞詞頻比較高的詞，往往對應的是很多個(gè)文章。通過(guò)計算，文章分詞情況下詞與詞的分布情況，比如，文章首尾的分布情況，可以作為剔除一些無(wú)關(guān)的文章的依據。未完待續，謝謝。
　　1、有了一個(gè)wordembedding，可以得到一些標簽。
　　2、用一個(gè)pre-crf去softmax，可以得到特征和標簽。
　　3、embedding用的是word2vec的embeddings，用于mlp處理對應層特征。然后用softmax做logloglikelihood。
　　4、然后用另一個(gè)loglikelihood去做softmax。
　　monolingual
　　高效、全面、明確的文章標題！文章標題(title)取消詞的束縛，用一句話(huà)定義所有文章的主題?？梢宰屓魏文鼙磉_主題的單詞都變成文章的標題，使用lstm-tfcnn-embedding替代單詞向量來(lái)提升傳統文章的準確率。簡(jiǎn)單不受限的文章標題分詞以及詞語(yǔ)構成合理的list（有很多替代方案）。文章標題構建簡(jiǎn)單方便，有數據集不妨給出一個(gè)模板。
　　然后可以通過(guò)改進(jìn)以上分詞方案（機器學(xué)習）方法來(lái)提升準確率。最后cnn-embedding做序列標注作為文章主題，編輯文章等方面的用處。 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(一下如何合理進(jìn)行網(wǎng)鈦CMS關(guān)鍵詞布局（圖文并茂）？
)
　　網(wǎng)鈦cms建好后如何優(yōu)化，我們很多SEOER都聽(tīng)過(guò)過(guò)度優(yōu)化這個(gè)詞，往往是關(guān)鍵詞布局不合理造成的。至于它的危害，在上一期的介紹中也有提及。已經(jīng)給大家介紹過(guò)了，這里就不說(shuō)了。今天給大家分享一下網(wǎng)鈦cms關(guān)鍵詞如何合理布局（圖文并茂），干貨不容錯過(guò)。
　　
　　頁(yè)面標題位置 一、
　　當用戶(hù)使用搜索引擎查詢(xún)關(guān)鍵詞時(shí)，如果這個(gè)關(guān)鍵詞出現在我們的標題中，對排名非常有利。如果網(wǎng)站的標題中沒(méi)有需要對應或者需要優(yōu)化的關(guān)鍵詞，那么這種網(wǎng)站的排名是很難優(yōu)化的。
　　
　　沒(méi)有。二、使用網(wǎng)站內部鏈接傳遞
　　合理的網(wǎng)絡(luò )布局cms網(wǎng)站內鏈布局很重要，內鏈也幫助我們增加長(cháng)尾關(guān)鍵詞，這是優(yōu)化長(cháng)尾關(guān)鍵詞方法的有效途徑.
　　
　　將 關(guān)鍵詞 嵌入到 三、網(wǎng)站文章 的內容中；
　　搜索引擎除了匹配標題、內容和關(guān)鍵詞外，還會(huì )考慮文章的內容相關(guān)性是否匹配關(guān)鍵詞。如果匹配，則表示內容質(zhì)量高。，如果不匹配，搜索引擎會(huì )覺(jué)得這可能只是為了文章的數量而努力。因此，提高文章相關(guān)性，提升Nettitancms網(wǎng)站的用戶(hù)體驗非常重要。當然，不要刻意嵌入關(guān)鍵詞，最好根據實(shí)際情況自然插入。
　　
　　四、 外部鏈接、朋友鏈接和評價(jià)；
　　我們在發(fā)送外鏈時(shí)可以很好地利用錨文本。我們可以將錨文本設置為 cms網(wǎng)站optimized關(guān)鍵詞，它會(huì )直接對 關(guān)鍵詞 進(jìn)行投票，增加單詞的權重，而不是投票給整個(gè)頁(yè)面，導致 關(guān)鍵詞 的權重分散。
　　節五、合理控制關(guān)鍵詞頻率和密度；
　　網(wǎng)體的cms網(wǎng)站頁(yè)面的關(guān)鍵詞需要有合理的密度。雖然關(guān)鍵詞網(wǎng)站主題越多，話(huà)題越突出，但是搜索引擎判斷是有自己的判斷標準，無(wú)腦積累關(guān)鍵詞，比如網(wǎng)站很容易被降級。
　　關(guān)鍵詞布局也可以通過(guò)NetTicms文章采集器實(shí)現自動(dòng)化。文章采集器無(wú)需專(zhuān)業(yè)技能，簡(jiǎn)單幾步即可輕松完成采集、偽原創(chuàng )、翻譯、發(fā)布、主動(dòng)推送。
　　用戶(hù)只需點(diǎn)擊文章采集器中的規則即可完成設置。是否翻譯、發(fā)布時(shí)間等，匹配內容和圖片并自動(dòng)進(jìn)行文章聚合。
　　文章采集器 SEO功能全面，支持市面上大部分cms，支持標題和內容插入關(guān)鍵詞，替代圖片本地化，支持實(shí)時(shí)監控網(wǎng)站 查看網(wǎng)站收錄的狀態(tài)和網(wǎng)站的權重。
　　網(wǎng)絡(luò )
　　
　　Titaniumcms通過(guò)全自動(dòng)采集偽原創(chuàng )釋放，真正實(shí)現了全自動(dòng)掛機管理，減少了工作量，為分析提供了數據。為我們的 SEO 提供更好的想法。無(wú)論是關(guān)鍵詞的布局還是采集器的使用，我們還是要不斷的改進(jìn)，才能讓我們的網(wǎng)站排名穩步提升。
　　 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(文章采集軟件做頁(yè)面優(yōu)化是確保站點(diǎn)上的實(shí)際代碼和內容經(jīng)過(guò)優(yōu)化的過(guò)程)
　　文章采集軟件，它的主要作用是幫助站長(cháng)采集網(wǎng)站的文章資源在網(wǎng)上，然后發(fā)布到指定cmsOn@>，獲得點(diǎn)擊，站長(cháng)可以自定義采集對象，自由設置采集規則，采集效率也很穩定。 文章采集網(wǎng)站站長(cháng)軟件可以自動(dòng)采集目標站點(diǎn)的文字，提供相似詞替換功能，還支持站長(cháng)自定義關(guān)鍵詞@ >替換，有效提升文章偽原創(chuàng )度，讓采集的內容質(zhì)量更高。
　　
　　文章采集軟件保持網(wǎng)站的內容不斷更新，主要反映網(wǎng)站不斷發(fā)展完善的基本情況，無(wú)論網(wǎng)站@ > 面對搜索引擎或用戶(hù)群需要不斷創(chuàng )造或容納更多內容，不斷擴大網(wǎng)站的規模，讓網(wǎng)站獲得更多關(guān)注。其中，網(wǎng)站文章更新頻率高，但收錄量少，成為站長(cháng)的一大痛點(diǎn)，因為在一定概率下，很多網(wǎng)站有“準死亡”是什么意思？表示網(wǎng)站no收錄，快照沒(méi)有更新，但是網(wǎng)站一直保持更新頻率，但是收錄慢，沒(méi)有排名，這種現象一般說(shuō)起來(lái)，站長(cháng)會(huì )使用替換三大標簽和網(wǎng)站模板。如果沒(méi)有效果，他們只能放棄。
　　
　　對于網(wǎng)站，文章采集軟件保持一定的文章更新頻率，主要體現在提高蜘蛛的活躍度，其作用是宣傳網(wǎng)站收錄，加快網(wǎng)站參與排名的步伐。排名就像一個(gè)戰場(chǎng)。如果你落后，你會(huì )被打。而一個(gè)更新頻率穩定、質(zhì)量高的文章、良好的布局網(wǎng)站、標準的設置關(guān)鍵詞@>的網(wǎng)站對SEO優(yōu)化有著(zhù)深遠的影響。畢竟對于SEO來(lái)說(shuō)，關(guān)鍵詞@>@文章采集軟件推廣網(wǎng)站主要體現在思維和排名上。當一個(gè)站點(diǎn)保持一定的更新頻率時(shí)，網(wǎng)站或網(wǎng)站的收錄情況的啟動(dòng)，會(huì )比同時(shí)啟動(dòng)站點(diǎn)高一個(gè)臺階以上。
　　
　　文章采集軟件頁(yè)面優(yōu)化是確保網(wǎng)站上的實(shí)際代碼和內容得到優(yōu)化的過(guò)程。這包括確保網(wǎng)站管理員的網(wǎng)站具有正確的標題標簽、描述標簽和獨特的內容。正確構造數據以使其易于被搜索引擎讀取也很重要。站外優(yōu)化是建立指向網(wǎng)站的外部鏈接的過(guò)程。最好的辦法是讓文章采集軟件在站長(cháng)的網(wǎng)站的相關(guān)頁(yè)面上找到實(shí)際鏈接，這是真實(shí)的內容，有合適的實(shí)際鏈接到與行業(yè)相關(guān)的 網(wǎng)站 并在所有主要社交媒體 網(wǎng)站 和目錄中列出。
　　
　　文章采集雖然軟件是其他網(wǎng)站的采集或偽原創(chuàng )文章，但都是精選有效推送的，不只是單純的< @采集。 文章采集雖然軟件是采集，但文章的質(zhì)量可以讓用戶(hù)滿(mǎn)意。歸根結底還是擅長(cháng)采集。
　　
　　文章采集軟件通過(guò)自然方式對網(wǎng)站進(jìn)行排名并不難。主要是SEO需要花更多的精力充實(shí)自己和網(wǎng)站，發(fā)
　　文章采集。 @文章當然可行，不過(guò)主要看你怎么發(fā)，發(fā)什么。 文章采集軟件網(wǎng)站優(yōu)化，主要是克服網(wǎng)站前期的總難點(diǎn)，大幅提升網(wǎng)站的整體和諧度，在漫漫長(cháng)路上不一成不變優(yōu)化的修復，當然不代表不修復，只是不適合前期不斷變化。返回搜狐，查看更多 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(最實(shí)用的實(shí)時(shí)文章分類(lèi)采集工具-pipinstall-ichrome-插件)
　　實(shí)時(shí)文章采集網(wǎng)站：topkicked-最實(shí)用的實(shí)時(shí)文章分類(lèi)采集工具。
　　1、打開(kāi)瀏覽器，
　　2、點(diǎn)擊圖示綠色按鈕；
　　3、進(jìn)入如圖，在之前的操作基礎上，有一個(gè)操作是獲取推薦文章的關(guān)鍵詞，
　　4、右擊“獲取關(guān)鍵詞”，即可出現文章的下載方式，選擇一種即可。小白推薦方式：如果需要看某篇推薦文章需要先下載該文章的簡(jiǎn)書(shū)，
　　如果只是想采集標題的話(huà)，直接按照它的原站的鏈接復制，然后再去簡(jiǎn)書(shū)搜索就好，或者也可以做一些處理，只采集摘要?；蛘甙l(fā)布文章之后再采集發(fā)布到簡(jiǎn)書(shū)，然后再發(fā)布文章。如果是需要采集摘要，那么需要設置一下首頁(yè)的url，舉個(gè)例子：可以在站內輸入：2012年-2015年,2016年至今發(fā)布的所有文章，看看能否找到一個(gè)想要的文章。
　　如果實(shí)在想做到實(shí)時(shí)的話(huà)，建議你采集一篇所有的推薦文章，再去簡(jiǎn)書(shū)找一篇你認為關(guān)鍵詞寫(xiě)的不錯的文章進(jìn)行采集。
　　公眾號數據分析工具必備的可以自定義的采集公眾號文章。
　　pipinstall-ichrome插件名稱(chēng)：實(shí)時(shí)采集
　　要實(shí)時(shí)的話(huà)，推薦你直接用公眾號的話(huà)，
　　最近在找實(shí)時(shí)文章抓取工具，
　　我覺(jué)得可以用這個(gè)方法，當然有點(diǎn)慢， 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(
掃碼安裝企鵝號AppSEO技術(shù)分享2022-03-09)
　　
　　掃碼安裝企鵝App
　　影視cms采集資源站-自動(dòng)采集影視cms開(kāi)源系統
　　
　　SEO技術(shù)分享2022-03-09
　　影視怎么做cms？如何實(shí)現影視cms自動(dòng)采集上映。我們希望在 seo 結束時(shí)得到兩種結果。一是通過(guò)廣告獲取大量流量賺錢(qián)，二是通過(guò)排名相關(guān)關(guān)鍵詞獲取目標客戶(hù)。任何一個(gè)都可以做得很好。這樣做的前提是我們必須學(xué)會(huì )如何快速搭建一個(gè)符合seo優(yōu)化的網(wǎng)站。說(shuō)到網(wǎng)站，可能很多人都想選擇什么樣的節目，多發(fā)些外鏈就夠了。其實(shí)這些只是seo的一部分，并不是seo的全部。
　　
　　一、有一個(gè)整體的心態(tài)
　　無(wú)論你做什么，你都必須有一個(gè)整體的思維。那么什么是整體思維呢？從頭到尾設定一個(gè)給定的行動(dòng)策略非常簡(jiǎn)單，就像打一場(chǎng)戰爭，一步一步達到最終目標。使用 SEO 優(yōu)化 網(wǎng)站 也是如此。網(wǎng)站的每一步都必須用整體的思維去優(yōu)化，比如網(wǎng)站前期上線(xiàn)需要達到什么樣的標準，在建設之初的過(guò)程中，如何進(jìn)行留給以后優(yōu)化的空間等等。
　　誠信是控制全局的過(guò)程，其中有目標、計劃和策略。為什么很多人可以稱(chēng)得上是大牛，就是因為他有前瞻的眼光。當他開(kāi)始做某事的時(shí)候，他已經(jīng)在最后一步想好了怎么做。
　　二、搜索引擎的利他思維
　　當然，我們在做SEO優(yōu)化的時(shí)候，需要了解SEO是干什么的，主要迎合誰(shuí)，服務(wù)對象是誰(shuí)。了解了這些之后，你就很容易理解SEO的高級優(yōu)化思路了。主要目標受眾：搜索引擎
　　一個(gè)網(wǎng)站想要持續發(fā)展，就必須懂得優(yōu)化，其中關(guān)鍵詞分析是網(wǎng)站整體優(yōu)化中非常關(guān)鍵的一環(huán)，如果網(wǎng)站' s 關(guān)鍵詞 分析錯誤，很容易產(chǎn)生完全不同的優(yōu)化效果。所以你必須知道如何正確分析關(guān)鍵詞。
　　四、A網(wǎng)站更新頻率越高，搜索引擎蜘蛛來(lái)的越頻繁。因此，我們利用小說(shuō)cms采集實(shí)現采集偽原創(chuàng )自動(dòng)發(fā)布和主動(dòng)推送到搜索引擎，提高搜索引擎的抓取頻率，從而提高網(wǎng)站@ &gt;收錄 和 關(guān)鍵詞 排名。
　　
　　免費小說(shuō)cms采集
　　1、只需導入關(guān)鍵詞或輸入網(wǎng)址采集文章，同時(shí)創(chuàng )建幾十或幾百個(gè)采集任務(wù)
　　2、支持多種新聞來(lái)源：Q&amp;A/Newsfeed/Fiction/Film
　　
　　3、過(guò)濾其他促銷(xiāo)信息
　　4、圖片本地化/圖片水印/圖片第三方存儲
　　5、文章交流+翻譯
　　在所有平臺上發(fā)布 cms
　　1、cms發(fā)布：站群cms，小說(shuō)cms，影視臺cms，主要開(kāi)源cms
　　2、全網(wǎng)推送（百度/360/搜狗/神馬）
　　
　　3、偽原創(chuàng )
　　4、更換圖片防止侵權
　　5、強大的SEO功能（帶圖片/內外鏈接/前后綴插入/文章相關(guān)性增強/圖片隨機插入/聚合/TAG標簽）
　　
　　五、站在客戶(hù)的角度思考
　　網(wǎng)站優(yōu)化的主要目的是讓用戶(hù)在搜索過(guò)程中更加方便，讓他們可以經(jīng)常使用網(wǎng)站，所以在考慮網(wǎng)站的關(guān)鍵詞時(shí)，一定要站在用戶(hù)的角度思考，找一些他們經(jīng)常查找和搜索的詞為關(guān)鍵詞。如果不知道客戶(hù)經(jīng)常使用哪些詞，可以通過(guò)問(wèn)卷調查了解具體數據。
　　六、驗證關(guān)鍵詞
　　每一個(gè)網(wǎng)站都會(huì )有錯別字，所以在設置關(guān)鍵詞的時(shí)候，一定要選擇一些不容易錯別字的詞，這樣可以減少搜索時(shí)因為錯別字而無(wú)法搜索的用戶(hù)數量一些用戶(hù)甚至在搜索他們想要的內容時(shí)，由于拼寫(xiě)錯誤而找到了制造商的關(guān)鍵詞。他們肯定不會(huì )很高興，甚至懷疑公司的文化水平或質(zhì)量。所以一定要確保 關(guān)鍵詞 是正確的。設置好關(guān)鍵詞后，驗證是非常重要的一步。
　　
　　
　　七、不要使用過(guò)于流行的關(guān)鍵詞
　　如果網(wǎng)站的關(guān)鍵詞人氣太高，用戶(hù)在搜索的時(shí)候很容易找到公司的網(wǎng)站，而這樣的關(guān)鍵詞競爭非常激烈高，更難優(yōu)化。所以在選擇關(guān)鍵詞的時(shí)候盡量不要太流行，避免被同質(zhì)化。
　　八、具體考慮關(guān)鍵詞
　　有很多 關(guān)鍵詞，通常有很多部分。因此，在選擇 關(guān)鍵詞 時(shí)，請務(wù)必將 關(guān)鍵詞 細化為將出現的每個(gè)單詞。例如，如果 網(wǎng)站 是“house”類(lèi)型的 網(wǎng)站，如果使用單詞 house 作為 網(wǎng)站 的 關(guān)鍵詞，很容易讓用戶(hù)混淆Villas、Bungalow等精致詞。因此，在優(yōu)化具體的關(guān)鍵詞時(shí)，首先要采集客戶(hù)經(jīng)常搜索的詞條，添加到具體的關(guān)鍵詞中，這樣客戶(hù)在搜索時(shí)更容易找到自己。想要的內容。
　　其實(shí)優(yōu)化網(wǎng)站是一個(gè)很重要的項目。如果任何一個(gè)步驟出現錯誤，都會(huì )導致公司的網(wǎng)站在向客戶(hù)展示的過(guò)程中對公司的不滿(mǎn)。所以在優(yōu)化網(wǎng)站的時(shí)候一定要仔細驗證每一步。
　　
　　看完這篇文章，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，每天給你展示各種SEO經(jīng)驗，讓你的網(wǎng)站也能快速獲得收錄和關(guān)鍵詞的排名！ 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(易優(yōu)Eyoucms采集網(wǎng)站主動(dòng)推送易優(yōu)采集支持文章(組圖)
)
　　Eyou內容管理系統（Eyoucms）以模板多、易優(yōu)化、開(kāi)源而著(zhù)稱(chēng)，是國內全新的PHP開(kāi)源網(wǎng)站管理系統。但是鵝友cms不提供文章采集的功能，市面上的鵝友采集器大多要寫(xiě)復雜的文章采集規則，對吧？對會(huì )寫(xiě)代碼的站長(cháng)很不友好。而且，易友沒(méi)有相應的SEO優(yōu)化，采集的標題、內容和標簽也沒(méi)有做相應的處理，也沒(méi)有相應的采集偽原創(chuàng )搜索引擎的發(fā)布功能。 ，并且無(wú)法一鍵自動(dòng)將已發(fā)布的文章鏈接批量提交至搜狗、360、神馬、百度等搜索引擎。
　　
　　鵝友cms采集不能自動(dòng)批量采集偽原創(chuàng )發(fā)布到除以友cms、鵝友cms采集還有支持 Empire, Yiyou, ZBLOG, Yiyou Eyoucms, WP, Yunyoucms, Renrenzhancms, Feifeicms, Little Whirlwind, 站群, PBoot, Apple 、美圖、搜外等各大cms、Eyoucms采集可以同時(shí)管理批量采集偽原創(chuàng )并發(fā)布推送到百度、神馬、360、搜狗等各大搜索引擎，積極通過(guò)SEO推送向搜索引擎公開(kāi)鏈接，增加網(wǎng)站的蜘蛛，從而推廣網(wǎng)站收錄 ，非常適合網(wǎng)站收錄。
　　使用Eyou Eyoucms采集偽原創(chuàng )百度推送插件無(wú)需學(xué)習更多專(zhuān)業(yè)技能，只需簡(jiǎn)單幾步即可輕松采集內容數據，用戶(hù)只需在 Eyou Eyoucms采集 上進(jìn)行簡(jiǎn)單設置即可。完成后，Eyou Eyoucms采集會(huì )根據用戶(hù)設置的關(guān)鍵詞進(jìn)行高精度匹配。內容和圖片。
　　
　　哎喲喲喲cms采集可以選擇保存在本地，也可以選擇偽原創(chuàng )后發(fā)布，提供方便快捷的內容采集偽原創(chuàng )發(fā)布服務(wù)！ Eyoucms采集你可以隨時(shí)掛斷采集偽原創(chuàng )發(fā)布。
　　Eyou Eyoucms采集這種Eyou Eyoucms采集發(fā)布插件工具還配備了很多SEO功能，通過(guò)軟件采集@ >偽原創(chuàng )發(fā)布還可以改善許多 SEO 優(yōu)化。
　　哎喲哎喲cms采集網(wǎng)站主動(dòng)推送，哎喲哎喲cms采集支持文章批量采集 收錄，排名，權重，是網(wǎng)站內容維護的最佳伴侶。
　　
　　Eyoucms采集完美連接Eyou系統，只要你的網(wǎng)站是Eyoucms構建的，網(wǎng)站不需要修改任意代碼，Eyoucms采集可以實(shí)現一鍵文章采集原創(chuàng )發(fā)布，創(chuàng )建發(fā)布任務(wù)，Eyoucms采集不需要人工干預，Eyoucms采集每天智能發(fā)布文章，Eyoucms采集大大增加網(wǎng)站的音量@>百度收錄,網(wǎng)站優(yōu)化更厲害。
　　class Images extends Model
{
//初始化
protected function initialize()
{
// 需要調用`Model`的`initialize`方法
parent::initialize();
}
public function getInfo($aid, $field = &#39;&#39;, $isshowbody = true)
{
$data = array();
if (!empty($field)) {
$field_arr = explode(&#39;,&#39;, $field);
foreach ($field_arr as $key => $val) {
$val = trim($val);
if (preg_match(&#39;/^([a-z]+)\./i&#39;, $val) == 0) {
array_push($data, &#39;a.&#39;.$val);
} else {
array_push($data, $val);
}
}
$field = implode(&#39;,&#39;, $data);
}
$result = array();
if ($isshowbody) {
$field = !empty($field) ? $field : &#39;b.*, a.*&#39;;
$result = db(&#39;archives&#39;)->field($field)
->alias(&#39;a&#39;)
->join(&#39;__IMAGES_CONTENT__ b&#39;, &#39;b.aid = a.aid&#39;, &#39;LEFT&#39;)
->find($aid);
} else {
$field = !empty($field) ? $field : &#39;a.*&#39;;
$result = db(&#39;archives&#39;)->field($field)
->alias(&#39;a&#39;)
->find($aid);
}
// 文章TAG標簽
if (!empty($result)) {
$typeid = isset($result[&#39;typeid&#39;]) ? $result[&#39;typeid&#39;] : 0;
$tags = model(&#39;Taglist&#39;)->getListByAid($aid, $typeid);
$result[&#39;tags&#39;] = $tags;
}
return $result;
}
}
　　Eyoucms采集可以自動(dòng)插入網(wǎng)站文章內鏈，Eyoucms采集讓搜索引擎更全面了解你的網(wǎng)站鏈接級別，哪些頁(yè)面不是收錄可以添加內部鏈接到已經(jīng)收錄的頁(yè)面，Eyoucms采集可以做Share to spider
　　Eyoucms采集可以設置定時(shí)釋放，讓蜘蛛掌握你的網(wǎng)站的更新規則，Eyoucms采集可以讓蜘蛛抓取你的 網(wǎng)站 定期，這樣就不會(huì )發(fā)生。今天百度蜘蛛30000，明天百度蜘蛛300。Eyoucms采集不會(huì )打站長(cháng)的正能量。
　　
　　Eyoucms采集可以多維度對網(wǎng)站內容進(jìn)行SEO優(yōu)化，Eyoucms采集為你的網(wǎng)站收錄和SEO排名保駕護航。 Eyoucms采集可以批量管理不同的cms，Eyoucms采集可以很容易的知道你的網(wǎng)站和你的下一個(gè)蜘蛛曲線(xiàn)應該在哪里一步優(yōu)化，Eyoucms采集不產(chǎn)生內容，只作為網(wǎng)站內容的處理器，Eyoucms采集只采集文章 即有利于收錄，對于搜索引擎，適合收錄和SEO排名。今天關(guān)于Eyoucms采集的解釋就到這里。我希望它可以幫助您在建立您的網(wǎng)站的道路上。下期我會(huì )分享更多與SEO相關(guān)的實(shí)用干貨。
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　　實(shí)時(shí)文章采集(WPCMS插件采集支持全網(wǎng)采集和指定采集功能的方法介紹)
　　WPcms 插件是我們 SEOER 管理網(wǎng)站 的常用插件。WPcms插件操作簡(jiǎn)單，無(wú)需學(xué)習正則表達式和復雜的專(zhuān)業(yè)SEO知識即可使用。WPcms插件包括采集、翻譯、偽原創(chuàng )、發(fā)布功能，可以很好的支持我們的網(wǎng)站管理。
　　
　　WPcms插件采集支持全網(wǎng)采集和指定采集功能，不僅我們SEOER可以使用，其他行業(yè)的新手也可以使用WPcms插件采集、采集這個(gè)行業(yè)數據。
　　采集操作很簡(jiǎn)單，我們只需要輸入我們需要的URL采集在插件中可視化操作，選擇我們需要的元素采集，根據需要點(diǎn)擊即可完成如圖所示的配置。如果你是在熱門(mén)平臺做采集，只需要進(jìn)入我們的關(guān)鍵詞，選擇需要采集的平臺，就可以在全網(wǎng)采集。
　　
<p>在大數據時(shí)代，各行各業(yè)都離不開(kāi)大數據這個(gè)詞，我們的網(wǎng)站優(yōu)化也是如此。在網(wǎng)站優(yōu)化過(guò)程中，我們需要不斷的分析各種數據。通過(guò)數據分析，不僅可以了解網(wǎng)站每日排名等基本信息，還可以通過(guò)分析發(fā)現一些問(wèn)題，以便及時(shí)解決或者調整優(yōu)化方案，保證 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(基于微信公眾號爬蟲(chóng)框架實(shí)現的集實(shí)時(shí)數據采集和分析的一站式解決方案)
　　實(shí)時(shí)文章采集系統，是一個(gè)基于微信公眾號爬蟲(chóng)、vue框架實(shí)現的集實(shí)時(shí)數據采集和分析的一站式解決方案。集成了文章的采集、發(fā)布、分享、推送、排序、作者點(diǎn)贊、消息提醒等功能，對于爬蟲(chóng)專(zhuān)業(yè)人員來(lái)說(shuō)，使用起來(lái)非常方便。集成庫有：實(shí)時(shí)采集-vue.js谷歌api接口-github性能高、響應快的react實(shí)時(shí)采集框架-vuepresschinaz，知乎，微博刷榜就靠他們了。
　　集成庫清單：實(shí)時(shí)數據采集-vue實(shí)時(shí)數據采集框架-vuepress集成庫清單注意，本系列的所有項目只會(huì )使用到以下三個(gè)項目的部分功能：：vue實(shí)時(shí)采集框架vuepress使用技巧首先，上手使用這個(gè)項目，可以直接復制pay.js項目的clone地址或者在github上面直接star一下。接下來(lái)，直接開(kāi)始在webpack模塊加載css、配置options與app.vue文件，如果是舊版本的項目，應該是在./app.vue下面加入相應代碼。
　　引入項目文件：在項目文件列表中選擇{{"config"}}，然后在{{"vue"}}中加入：vue.config.js啟動(dòng)應用：在項目中，或者在app.vue的bin文件夾下的build/prod.js中啟動(dòng)即可，啟動(dòng)時(shí)默認運行到vue項目下的vue-loader文件夾中：vuepress啟動(dòng)應用：最后，請嘗試自己動(dòng)手實(shí)現一下系統的采集指令，具體實(shí)現方法，可以參考：vue-loader/exports.callbacks，如有任何疑問(wèn)，請訪(fǎng)問(wèn)官網(wǎng)，或者關(guān)注我的微信公眾號。 查看全部

　　實(shí)時(shí)文章采集(實(shí)時(shí)文章采集，我有接觸過(guò)一款叫"elk”的服務(wù))
<p>實(shí)時(shí)文章采集，我有接觸過(guò)一款叫"elk"的服務(wù)，此款服務(wù)既采集實(shí)時(shí)數據，還設計了類(lèi)似es(elasticsearch)的降級過(guò)濾功能，足以說(shuō)明這款服務(wù)的出色和實(shí)用性，后續接觸此款服務(wù)不久，或許會(huì )嘗試接觸其它類(lèi)似服務(wù)吧。php實(shí)現：靜態(tài)文件采集(重定向至elasticsearch)，內容歸檔php實(shí)現的話(huà)，采用apache+laravel基本上就足夠了，業(yè)務(wù)邏輯類(lèi)似mysql通過(guò)postback返回數據；apache反向代理，禁止ftp上傳，目標服務(wù)器設置am_http_host，將靜態(tài)文件上傳；laravel使用sed工具，客戶(hù)端上報到sed工具上；php實(shí)現靜態(tài)文件采集，內容歸檔php實(shí)現實(shí)時(shí)文章采集，內容歸檔前面介紹過(guò)一種用flash+flv等方式制作流媒體效果的方法；在php里，我們采用apache+elasticsearch來(lái)實(shí)現靜態(tài)文件的實(shí)時(shí)推送；apache目前對靜態(tài)文件支持比較好，這里直接指定asf服務(wù)器，即將靜態(tài)文件作為flv,即可正常推送；先講靜態(tài)文件上傳，此處以前端進(jìn)行演示；一、客戶(hù)端文件上傳上傳客戶(hù)端靜態(tài)文件最簡(jiǎn)單的方式是直接上傳es，示例代碼可見(jiàn)如下：classmyfilter_multiplexes{@require__dir__('es/src')classmyfilter_multiplexes_weibor{public$filename='jjgaish';public$format=newformatformat('@http/1.1host:http://','@http/1.1host:https://','@http/1.1server:formatconverter','');public$url=";format=baidu";public$username="jjgaish";}}```elasticsearch：elasticsearch\.files.txt=es['file']resources.map({put_ext_url:"url",item:{compress:true}})```php：php-laravel+mysql目前php7.1，php全連接有3個(gè)缺省的端口，一個(gè)8080端口，主要用于web瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)；一個(gè)3306端口，用于服務(wù)器程序與全連接客戶(hù)端通信；另一個(gè)端口6181，用于es2016版本推送至http2，默認端口不變；這里客戶(hù)端上傳url文件的時(shí)候使用了url地址轉換，由于網(wǎng)上目前只有2個(gè)web瀏覽器，而這個(gè)是windows版本，故使用url地址轉換工具elasticsearch-highlightoutline和url_elixirqut上傳靜態(tài)文件到全連接，很方便，示例代碼如下： 查看全部