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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分类专栏： 数据查询方面
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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


查看大数据平台网站

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本文将深入探讨大数据平台建设整体架构设计方案，从概述与核心概念、技术栈、建设实践、运维管理以及经验展望等多个方面进行详细阐述。通过梳理大数据平台的核心组成部分、技术选型和实施策略，本文旨在为大数据平台建设提供一套完整、实用的参考方案，助力企业在大数据领域取得成功。1.1 大数据时代的来临1.2 大数据平台建设的必要性1.3 大数据平台建设的目标与挑战随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，数据已经成为新时代最重要的资源之一。
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摘要 本文介绍了Python爬虫的基础概念、环境搭建及实战应用。主要内容包括： 爬虫基础：定义与核心流程（请求→解析→存储） 工具配置：使用requests、BeautifulSoup等库快速构建爬虫 实战案例：爬取知乎热榜和豆瓣电影Top250数据 反爬策略：User-Agent伪装、代理IP和验证码处理 数据存储：CSV文件与MySQL数据库存储方案 性能优化：异步抓取技术提升效率 适合零基础开发者快速掌握Python爬虫核心技术，实现高效数据采集。（150字）
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程序员客栈中国非常领先的自由工作平台，为中高端程序员、产品经理和设计师等等互联网相关人员提供稳定的线上工作机会，包括自由工作、远程工作和兼职工作，还支持按需雇佣，工作模式非常多，感兴趣的推荐大家尝试一下。AngelList 主要是服务于初创公司和天使投资人的平台，这里还有初创公司提供的远程工作的机会，如果对远程加入初创公司感兴趣的，可以尝试一下。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
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随着企业数字化转型加速，数据采集作为数据资产化的起点，其重要性日益凸显。本文聚焦结构化数据（数据库）、半结构化数据（XML/JSON）、非结构化数据（网页/日志）三大数据源，覆盖批量采集、实时流采集、API接口采集、网络爬虫四大核心场景，系统评测20+主流工具的技术特性，提供从工具选型到落地实践的全流程指南。1. 背景介绍（核心概念定义）2. 数据采集技术体系（架构图+核心原理）3. 企业级ETL工具（批量处理/数据流管理）4. 网络爬虫工具（结构化/非结构化数据抓取）
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6. 通过系统日志采集大数据 目前使用最广泛的、用于系统日志采集的海量数据采集工具有 Hadoop 的 Chukwa、ApacheFlumeAFacebook 的 Scribe 和 LinkedIn 的 Kafka 等。 以上工具均采用分布式架构，分布式采集速度更快。 Flume 的基本概念 此图借鉴网站 关键字 事件驱动，事件一般是一条记录 Source 捕获事件，进行特定的格式...
爬虫项目,爬虫项目接单网站,Python
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内涵多个爬虫案例，通过python实现。
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python爬虫基础教程（爬取小说内容示例演示） 1、python基础 1.1、python简介 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。 1.2、python基础语法 学习请看菜鸟教程或W3school教程，python入门很简单。 2、爬虫简介 2.1、爬虫介绍 网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间
常见的开源数据采集工具有哪些？
最新发布
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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