大数据开源舆情分析系统-数据采集技术架构浅析

原创 于 2022-03-06 23:18:26 发布 · 6.6k 阅读 · 56 ·
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#big data #架构 #爬虫

本文探讨了舆情系统中数据采集面临的难题，如反爬策略、分布式爬虫管理、数据清洗等，以及如何通过低代码开发、分布式采集和智能抓取策略来提升效率和应对变化。

舆情系统 中数据采集是一个关键部分，此部分核心技术虽然由爬虫技术框架构建，但抓取海量的互联网数据绝不是靠一两个爬虫程序能搞定，特别是抓取大量网站的情况下，每天有大量网站的状态和样式发生变化以后，爬虫程序能快速的反应和维护。

一旦分布式的爬虫规模大了以后会出现很多问题，都是种种技术挑战，会有很多门槛，例如：

1.检测出你是爬虫，拉黑你IP(人家究竟是通过你的ua、行为特则还是别的检测出你是爬虫的?你怎么规避?)

2人家给你返回脏数据，你怎么辨认?

3对方被你爬死，你怎么设计调度规则?

4要求你一天爬完10000w数据，你一台机器带宽有限，你如何用分布式的方式来提高效率?

5数据爬回来，要不要清洗?对方的脏数据会不会把原有的数据弄脏?

6对方的部分数据没有更新，这些未更新的你也要重新下载吗?怎么识别?怎么优化你的规则?

7数据太多，一个数据库放不下，要不要分库?

8对方数据是JavaScript渲染，那你怎么抓?要不要上PhantomJS?

9对方返回的数据是加密的，你怎么解密?

10对方有验证码，你怎么破解?

11对方有个APP，你怎么去得到人家的数据接口?

12数据爬回来，你怎么展示?怎么可视化?怎么利用?怎么发挥价值?

13等等...

在大规模互联网数据采集时，必须要构建一个完整的数据采集系统。否则，你的项目开发效率和数据采集效率会很低下。同时，还会很多让你意想不到的问题发生。

开源舆情系统

目录

开源舆情系统

在线体验系统

开源技术栈

总体架构

数据处理流程

信源管理

站点画像

数据抓取

数据暂存

低代码开发

分布式采集

爬虫管理

采集分类

反爬策略

采集日志

数据解析

在线体验系统

开源技术栈

  • 开发平台：Java EE & SpringBoot
  • 爬虫框架：Spider-flow & WebMagic & HttpClient
  • APP爬虫：Xposed框架
  • URL仓库：Redis
  • web应用服务器：Nginx&Tomcat
  • 数据处理和储存任务发送：Kafka&Zookeeper
  • 抓取任务发送：RabbitMQ
  • 配置管理：MySQL
  • 前端展示：Bootstrap & VUE

总体架构

 （这是最早期系统架构图）

数据处理流程

 （这是最早期系统设计图）

信源管理

信源，信息来源的简称。

我们需要对采集 类型，内容，平台，地区 等多种属性进行管理。我们对此开发了三代信源管理平台。

一代产品形态

二代产品形态

三代产品形态

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开源守护，智护童年——幼儿园未成年行为与安全智能监控系统
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现在，“开源守护，智护童年——幼儿园未成年行为与安全智能监控系统”，以开源技术赋能安全，用智能方案为孩子筑起坚实防线，让幼儿园管理更高效，家校沟通更透明！“开源守护，智护童年——幼儿园未成年行为与安全智能监控系统”以开源技术为核心，不仅提升了安全保障水平，还优化了运营效率，更通过透明的信息共享赢得了家长的信赖。系统通过视频监控和行为识别技术，自动检测哭闹、推搡、咬人、长时间独处、跌倒等异常行为，第一时间提醒老师介入，确保孩子的身心健康。危险区域（如水池、楼梯）设置智能警戒线，孩子靠近即报警，防患于未然。
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AI视频监控在大型商场的技术方案（part1）
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行为检测模型、密度估算算法、实时报警系统
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点击页面右上角的设置按钮，进入预警设置页面，点击操作按钮进入预警设置，预警设置包括预警名称、设置预警词、预警内容、来源类型、相识文章合并、匹配方式、预警去重、预警来源、接收时间、预警间隔，设置完成后，点击操作按钮，可在当前页面开启预警开关，或者在列表页面点击开启。点击预警信息下预警信息列表，查看更多按钮，可跳转到消息列表展示预警信息，下拉框可切换方案组及响应的方案，展示全量的方案消息列表。每个方案的预警功能默认为关闭状态，如果需要打开预警，需要先进入预警设置页面，在预警设置页面打开预警开关。
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3步实现精准监管：AI视频监控助力公租房居住资格审核与倒卖打击
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例如，系统不能自动判断某人是否属于公租房的合法居民，也无法实时识别不法分子的身份和行为，这使得公租房的管理依赖人工审核录像，导致效率低下，且容易出现误判。因此，对于政府部门来说，部署和维护传统的公租房监控系统，往往面临较大的技术门槛和资源压力。：政府提供购房者的照片，系统将其导入人脸库，实时识别进出公租房单元楼人员的身份，确保只有合法居民能够进入。对于不匹配的面孔，系统将实时推送预警。：后台系统需要支持将数据导出，并提供符合政府要求的报表，帮助政府实时了解监控情况，提供合规的审核数据。
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六大亮点解析：AI视频监控助力部队训练安全管理
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系统采用开源架构，Docker镜像部署，用户可以通过简单的一键部署完成AI监控系统的安装，大大降低了技术门槛，并能快速上线，节省了企业的时间和人力资源。为满足政府和部队机密部门的合规需求，我们的系统支持私有化部署，确保数据存储、传输过程中的安全性和隐私保护，避免敏感信息外泄。用户可以根据实际需求，进行自定义场景的训练与标注，快速适配不同的训练环境与监控目标，确保系统具备高度的灵活性与适应性。在应急情况下，系统可以快速响应，确保问题得到及时处理，减少停机或事故处理的时间，保障部队训练与作战任务的连续性。
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