探索代码Web大数据采集系统

　　探索代码Web大数据采集系统

　　Danma Technology的基于云计算研发的Web大数据采集系统-利用众多的云计算服务器协同工作，它可以快速采集大量数据并避免计算机硬件资源的瓶颈. 数据采集​​的要求越来越高，逐步解决了传统邮政采集无法解决的技术难题. 以探针Kapow / Dyson采集器为代表的新一代智能采集器可以模拟人类的思维和人类的操作，从而完全解决了诸如ajax之类的技术问题.

　　网页通常是为人们浏览而设计的，因此在Web大数据采集系统中模拟人类的智能采集器的工作非常顺畅. 无论背景技术是什么，当数据始终显示在人们面前时，智能采集器就可以开始提取. 最后，将计算机的功能发挥到极致，以便计算机可以代替人们来完成Web数据采集工作. 借助大数据云采集技术，计算机的计算能力也达到了极致. 目前，这种采集技术已经得到越来越广泛的应用. 只要各行各业从互联网获取一些数据或信息，就可以使用这种技术.

　　搜索代码Web大数据采集系统分为8个子系统，分别是大数据集群系统，数据采集系统，采集的数据源调查，数据爬网程序系统，数据清理系统，数据合并系统，任务调度系统，搜索引擎系统.

　　大数据集群系统

　　此系统可以存储TB级采集的数据，以实现数据持久性. 数据存储采用MongoDB集群解决方案，该集群具有两个主要特征:

　　数据采集系统

　　该系统配置有Kapow，PhantomJS和Mechanize采集环境，并在由Rancher安排的Docker容器中运行.

　　采集的数据源调查

　　在“数据搜寻器系统”启动之前，该系统是必不可少的链接. 经过调查，发现需要采集页面，要过滤的关键字，要提取的内容等.

　　数据搜寻器系统

　　爬虫程序都是独立的个体，与所需的数据采集系统服务器结合，由Rancher安排，该爬虫程序在DigitalOcean中自动启动，并根据输入参数捕获指定的数据，然后将其发送回我们的大型数据集群系统.

　　数据清理系统

　　该系统使用Ruby on Rails + Vue技术框架来实现Web前端显示，显示由搜寻器程序捕获的数据，并方便我们进行清理. 数据清理系统主要由两部分组成:

　　数据整合系统

　　该系统使用Ruby on Rails + Vue技术框架来实现Web前端显示和合并数据. 清除数据后，数据合并系统将自动匹配大数据集群中的数据，并通过熟人评分将可能的熟人数据关联起来. 匹配结果通过Web前端显示，并且数据可以手动或自动合并.

　　任务计划系统

　　该系统通过Ruby on Rails + Vue技术框架，Sidekiq队列调度和Redis调度数据持久性来实现Web前端任务调度系统. 通过任务计划系统，您可以动态打开和关闭，并定期启动搜寻器程序.

　　搜索引擎系统

　　该系统通过ElasticSearch集群实现搜索引擎服务. 搜索引擎是PC端检索系统从大数据集群快速检索数据的必要工具. 通过ElasticSearch集群，运行三个以上的Master角色以确保集群系统的稳定性，并运行两个以上的Client角色以确保查询的容错能力，两个或多个Data角色可确保查询和编写的及时性. 通过负载平衡连接客户端角色，以分散数据查询压力.