爬虫数据采集，大数据平台和交易接单网站有哪些？

最新推荐文章于 2025-07-09 07:50:02 发布
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本文精选了多个适合爬虫抓取资源的网站，包括数多多、贵阳大数据交易所、数据堂等，涵盖了数据服务交易、大数据产品等多个方面，为爬虫技术人员提供丰富的数据来源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

八爪鱼，火车头，gooseeker.com等，等爬虫抓取资源的网站有很多，有些也专门适合爬虫交易练习赚点外快的网址

１．数多多，http://www.dataduoduo.com/

一站式的数据服务的交易平台，有专门定制爬虫规则，可以定制自己的需求，悬赏采集数据，还可以查询购买数据，大部分在１０００元以内，比较适合爬虫人员在上面接单，赚些外快。


２．贵阳大数据交易所，http://trade.gbdex.com/trade.web/

中国最大的数据交易网站，里面数据类别很多，有很多大项目的数据集，有的交易的要好几万几十万，有的几元几分都有，免费的数据也有挺多。

３．数据堂，主要交易无人驾驶，人脸识别，智能语言，人工智能等方面的大数据产品

４．中华人民共和国统计局，免费的官方数据采集

５．分析大数据的平台有：艾瑞数据，里面包括有包括移动APP、PC Web指数、影视指数、广告指数、移动设备指数五类指数查询工具。


６．百度指数，百度的数据分析查询的分享平台，较常用的查看热门指数网站


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常见的开源数据采集工具有哪些？
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07-30
<think>嗯，用户这次明确询问常见的开源数据采集工具，需要结合引用内容和之前的技术分析给出系统化回答。用户可能正在做技术选型或学习数据采集技术，需要横向对比工具的适用场景。 注意到引用[1][2]提到C#开源采集工具，但用户实际需求是广泛了解各类工具，因此需要扩展范畴。引用[3][4]提到的大数据平台工具（如Mesos/Pentaho）虽然不直接采集数据，但属于生态链相关组件，可以作为补充参考。 从技术维度看，数据采集工具可按功能分为三类：网络爬虫类（如Scrapy）、日志收集类（如Fluentd）、通用ETL类（如Apache NiFi）。用户未说明具体场景，所以需要全面覆盖： 1. 网络数据采集方面，Python系的Scrapy生态完善，适合结构化爬取；而Apache Nutch更偏向搜索引擎级采集。引用[2]的.NET工具可作为C#开发者的轻量级选择。 2. 日志采集领域，Fluentd的插件体系值得重点强调，引用[4]提到Pentaho也支持日志处理能力，但Fluentd更专注实时流。 3. 通用工具中，NiFi的可视化流编排最符合之前分析的ADAM-U特性，引用[3]的Mesos其实可作NiFi的部署平台，形成技术组合方案。 需要提醒用户注意工具链搭配：比如Fluentd采集日志 -> Kafka中转 -> Spark处理 -> Pentaho展示，这种组合在引用[3][4]都有印证。最后补充的选型建议应该包含用户可能忽略的隐形成本：学习曲线、社区活跃度等。 相关问题设计要引导用户深入技术细节，比如分布式部署和容错机制，这些在引用[1][2]的轻量级工具中可能较弱，而在NiFi/Kafka等工具中较完善。</think>以下是常见的开源数据采集工具分类及核心特性，结合引用内容和行业实践整理： --- ### **一、网络数据采集工具** 1. **Scrapy (Python)** - 分布式爬虫框架，支持XPath/CSS选择器 - 自动去重与增量抓取 - 示例流程： ```python import scrapy class NewsSpider(scrapy.Spider): name = 'news' start_urls = ['https://example.com/news'] def parse(self, response): for article in response.css('div.article'): yield {'title': article.css('h2::text').get()} ``` 2. **Apache Nutch (Java)** - 企业级网络爬虫，支持$ \text{MapReduce} $分布式抓取 - 集成Solr实现全文检索[^3] - 适用场景：大规模网站镜像/搜索引擎数据源构建 --- ### **二、日志与指标采集** | 工具 | 核心能力 | 协议支持 | |---------------|-----------------------------------|-------------------| | **Fluentd** | 统一日志层，500+插件生态 | Syslog/HTTP/TCP | | **Telegraf** | 实时指标采集（CPU/内存/网络等） | InfluxDB/Prometheus | | **Logstash** | ELK栈数据管道，支持Grok解析 | Filebeat/Kafka | > 注：Fluentd的轻量级架构可实现$ \text{每秒10万+事件} $处理[^4] --- ### **三、通用ETL工具** 1. **Apache NiFi** - **可视化数据流编排**：拖拽式设计数据管道 - **双向数据支持**：实时流 + 批量处理 - 关键特性： - 数据溯源（Data Provenance） - 背压机制（Backpressure）防过载 - 集群部署（参考引用[3]的Mesos资源调度） 2. **Pentaho Kettle** - 企业级ETL解决方案，支持NoSQL连接[^4] - 图形化转换设计器 - 内置$ \text{JDBC/ODBC} $驱动库 3. **开源C#工具（引用[2]）** ```mermaid graph LR A[线程池初始化] --> B[任务队列] B --> C{多线程抓取} C --> D[数据清洗] D --> E[存储到数据库] ``` - 优势：.NET生态集成便利，资源消耗低[^1] --- ### **四、物联网数据采集** | 工具 | 适用场景 | 关键特性 | |---------------|---------------------------|------------------------------| | **Node-RED** | 边缘设备数据聚合 | 低代码流程编排 | | **ThingsBoard** | 设备监控与管理 | 支持$ \text{MQTT/CoAP} $协议 | --- ### **选型建议** 1. **Web数据抓取**：Scrapy（灵活） / Nutch（大规模） 2. **日志处理**：Fluentd（云原生） / Logstash（ELK生态） 3. **企业ETL**：NiFi（实时流） / Pentaho（复杂转换） 4. **轻量级需求**：引用[2]的C#工具（.NET环境快速部署）[^1][^2] > 性能对比：NiFi集群吞吐量 $ \propto \text{节点数} \times \text{CPU核心数} $，而Fluentd单节点可达 $ \geq 10\text{MB/s} $ 日志处理[^4] ---
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