大数据电商数仓业务数据采集平台

提供结构化和非结构化数据的完整采集器插件。

全国工商数据的每日采集，用这个EXE工具挺省事儿，解压就能跑，省了自己写爬虫的功夫，响应也快。 Python 爬虫啥的都玩过吧？嗯，用过requests的都懂，自己写麻烦，直接下个工商数据采集工具，SQL 和 EXCEL 都能导出，想存库直接丢到MySQL就行。 想自己改造也方便，配合Flume或NiFi，搞个自动化流程，定时跑，省心。之前我还用过crontab调度，效果还不错。 顺带一提，别忘了看看Python相关的爬虫文章哦，比如基于 Python 爬虫的全国工商数据采集与系统，思路比较清晰，能学到不少。 如果你懒得自己搭环境，直接下工商数据采集工具.zip，点开就用，挺省心。

黑色命令行界面的 Hadoop 编译包、Flume 配置脚本、Kafka 集群管理方法……这些组件拼起来，就是一个还挺靠谱的大数据采集平台。JDK的 JVM 环境是第一步，你得先让 Java 家族的工具都能跑得起来。装完 JDK，路径配好，能敲出java -version才算过关。Hadoop在这里不是主角，但它的 HDFS 和 MapReduce 还是蛮管用的，数据量大了能临时扔里面，后续也方便。别忘了用 Linux 编译过的版本，更稳。Zookeeper就像后台的调度员，Kafka、Flume 这些都得靠它维持秩序。部署的时候注意端口别冲突，ZK 一挂，全系统都得跪。Flume还不错，配置

工业感知数据的工具你用过不少，但这个资源算是比较系统也比较实在的一个。从数据怎么采、怎么传，到怎么质量差的数据，全都有覆盖。内容不枯燥，讲的也蛮清楚，尤其是对工业场景里的那种传感器布局优化和变频采集算法，有实际例子，学了就能用，嗯，还挺不错的。

如果你正打算深入了解电商数仓的建设，是在大数据项目中的应用，这份资源绝对值得一看。它详细解析了电商数仓的架构和理论，涵盖了订单管理、商品管理、用户管理等关键业务流程，了如何设计与实现各类表结构，如订单表、商品表、用户表等。你可以了解到每张表如何跟踪和电商数据，同时也涉及了维度表、事务型事实表和周期型事实表的使用，适合需要构建数据仓库的开发者或数据师。，这个资源既深入又实用，你掌握电商数仓的核心原理，提升项目效率。

Python 中有几种方法可以实现网络数据采集：1. 使用 requests 库采集网络数据：- 安装 requests 库：pip install requests- 采集网页数据：import requestsresponse = requests.get('网址')data = response.text2. 使用 BeautifulSoup 库采集 HTML 数据：- 安装 BeautifulSoup 库：pip install beautifulsoup4

大数据采集涉及多个关键方面的实践经验，包括成功案例分析、信息策略制定、RSS技术应用、网页和网站数据下载方法、视频批量下载技巧、数据库检索与整合等。这些经验为数据专业人士提供了宝贵的指导和实施建议。

大数据中台、数据仓库及大数据平台的学习资料汇总如下：数据仓库是信息管理系统，支持数据清理、整理，供复杂数据分析、报表生成使用。数据湖以原始格式存储各类数据，灵活接收结构化、半结构化及非结构化数据。数据中台结合数据仓库和数据湖优势，强调数据治理重要性，采用多种技术组件，支持报表、实时分析和机器学习。详细内容包括成本问题、应用局限性、数据湖特点及数据中台优势。

本节内容将围绕大数据项目之Spark实时数据采集进行详细的知识点总结。离线计算是指通过批处理的方式计算已知的所有输入数据，数据在计算前已经全部就位，不会发生变化，数据量大且保存时间长，在大量数据上进行复杂的批量运算。实时计算是指通过流处理方式计算当日的数据，例如使用Spark Streaming等技术。实时计算需要通过代码，往往需要对接多种数据容器完成，相对开发较为复杂。