爬虫数据采集,大数据平台和交易接单网站有哪些?

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。

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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


查看大数据平台网站

<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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