解决方案:WordPress网站怎么实现WP采集

　　解决方案:WordPress网站怎么实现WP采集

　　WP Capture，可以从任何网站捕获内容并自动更新您的 WordPress 站点。它非常易于使用，不需要复杂的设置，并且功能强大且稳定，足以支持 wordpress 的所有功能。并且可以同时管理其他各大主流CMS，无论是单站还是站群，都可以批量管理发布。智能识别，基于人工智能算法，只需输入URL，即可智能识别列表数据、表格数据、分页按钮，无需配置任何采集规则，一键采集。可视化配置，只需要根据WP采集

提示点击页面即可，完全符合人们浏览网页的思维方式，复杂的采集

规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，可以轻松采集

来自任何网页的数据。VPS云采集/本地采集，24*7高效稳定采集，结合API无缝对接内部系统，定时同步抓取数据。

　　

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　　WP采集是互联网数据抓取、处理、分析、挖掘软件，可以抓取网页上零散的数据信息，通过一系列的分析处理，准确挖掘出需要的数据。无论是新手站长还是有一定代码基础的站长，都能满足覆盖。采集功能完善，不局限于网页和内容，可以下载任何文件格式。智能多重身份识别系统，可选验证方式，保障安全。支持PHP和C#插件扩展，方便修改和处理数据。有同义词，同义词替换，参数替换，伪原创必备技能。

　　

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　　WP采集是一款非常强大的网页数据采集工具，为站长们提供了一种非常方便的数据采集方式，操作步骤简单方便。即使站长不具备所有专业技能，也能轻松上手并进行实际操作。快速采集

网页数据信息。无需输入任何代码，只需输入网址即可帮助用户自动采集

网页数据。智能WP采集，智能分析提取列表/表格数据，自动识别分页。一键采集各种网站，无需配置，包括分页、滚动加载、登录采集、AJAX等。

　　支持各种CMS内容管理系统，可在服务器上稳定运行。无论是个人采集

还是团队/企业使用，都能满足各种需求。一键导出所有采集

的数据。支持CSV、EXCEL和HTML等，也支持导出数据到数据库，可以发布到DedeCMS、Discuz、Wordpress、phpcms网站。采集任务自动保存到本地，不用担心任务丢失。WP采集，简单易学，通过可视化界面，点击鼠标即可采集数据，向导模式，无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。返回搜狐查看更多

　　解决方案:大数据平台监控告警系统的实现

　　开口

　　本次演讲将一步步向大家展示我们的系统架构。

　　由于时间有限，技术细节就不赘述了（其实我一开始做的发给Sting的ppt有40多页，现在缩减到20多页）。

　　我希望实现的是——

　　背景介绍

　　监控系统对于大数据平台的重要性不言而喻。

　　要实现这样一个系统，我们需要解决哪些问题呢？

　　有了数据，我们需要采用合适的存储方案来保存大量的监控数据

　　然后需要在web界面展示这些数据，可视化监控指标的变化

　　另外，如果监控系统只能观看而不能及时报警（通过邮件/微信等方式），价值将大打折扣

　　最后，对于这么大的架构，我们还需要考虑高可用/高并发/可扩展性

　　建筑设计之路

　　下面我们来初步设计一下这个架构的实现。

　　根据对现有监控产品的调研以及我们需要解决的问题，我们可以发现监控系统的大致套路：采集-存储-显示-告警，也就是图中的四个模块：

　　为了实现采集

器的解耦、异步和控制，我们在采集

和存储之间添加了一个任务队列；考虑到接口封装和对外接口统一开放的可能性，我们增加了一个API服务模块。

　　存储-OpenTSDB

　　我们先从存储的角度来看OpenTSDB。

　　由于监控数据（如CPU、内存等）与时间点密切相关，因此我们确定使用时间序列来存储监控数据。OpenTSDB是一个基于HBase的、分布式、高可用、可扩展的时序数据库，支持每秒百万级写请求，可以通过增加节点灵活扩展处理能力。

　　

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　　我们可以把它看成一个HBase应用，利用它丰富的API和聚合功能来查询监控数据。

　　它存储的数据格式收录

以下四个要素：

　　每条数据由以上四个值组成，如（telnet端口发送的数据格式）：

　　一个例子：

　　proc.loadavg.1m 1234567890 0.42 host=web42 pool=static

　　这就是它的应用场景。中间绿色的是OpenTSDB（简称TSD）。上面每个服务器的c是采集

器。可以通过TSD的HTTP API接口查询和展示数据。

　　因此，在我们的系统架构中，存储模块就是OpenTSDB模块。

　　采集

- 采集器

　　我们的采集

器基于开源的 TCollector。

　　TCollector 是一个用 python 编写的 OpenTSDB 采集

器客户端。它提供了一个采集

器框架，让你只需要编写简单的采集

脚本，网络连接、性能优化等其他任务都将由它来处理。

　　以上就是它的工作原理：编写的采集

器脚本从Linux的/proc目录获取系统相关信息，或者采集

其他自定义指标，输出到标准输出，然后有一个核心的采集

器管理器统一处理输出的数据，最后发送到 TSD。

　　这个核心管理器，它的内部实现并不复杂（源码1000行左右），它启动了两个主循环线程：读取线程ReaderThread和发送线程SenderThread。ReaderThread从collector运行实例中产生一行数据（即脚本输出），将数据异步推送到ReaderQueue中，然后SenderThread从ReaderQueue中获取数据，保存到SenderQueue中，最后发送给TSD。还有一些优化任务。ReaderThread负责对部分数据进行去重，减少一段时间内发送相同数据的次数；SenderThread 负责网络连接管理，比如用TSD检测心跳，黑白名单等。

　　我们在TCollector的基础上进行开发，包括：

　　因此，本系统架构的采集器模块也得以实现。

　　队列 - 芹菜

　　Celery 是一个快速、灵活、高可用的分布式异步任务调度队列。

　　集成到我们的系统中，其实就是把采集器看成一个生产者，采集器产生的数据发送给Broker；Broker是一个消息中间件，我们选择Redis；Worker是一个消费者，消费者的行为是从Redis中获取数据，最后写入到TSD里面。

　　整个过程会比直接将采集

器发送到TSD更长，但是得益于Redis和Celery的高效性，仍然保持了优秀的性能，并且可以通过结合Celery-Flower管理接口来控制采集

行为。

　　

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　　所以任务队列是由 Celery 实现的。API - 龙卷风

　　Tornado是一个高性能的web服务框架，非常适合构建支持高并发的API服务，Tornado可以与Celery集成。这个Tornado API服务，我们在系统中主要使用它来：

　　展示柜 - Metrilyx

　　Metrilyx 是一个基于 OpenTSDB 的开源可视化界面：

　　这是它的数据面板。左边是指标名称搜索栏，右边每个小面板展示的是监控指标图表。Alerting - Bosun 最后，对于警报模块，我们使用 StackOverflow 的 Bosun。Bosun 是一个基于 OpenTSDB 的开源报警系统：

　　架构全景 至此，我们基本已经看到了整个系统架构的技术面貌。

　　让我们稍微改进一下上面的*敏*感*词*……

　　这是我们系统的整个架构全景图。

　　可以看到，在OpenTSDB节点上，我们添加了一个HAProxy来做负载均衡。

　　在采集

器部分，还添加了一个Proxy代理。因为在大数据场景下，完全可以跨地域*敏*感*词*采集。这时候我们就需要在不同的地区添加代理，进行中转处理，统一传输数据。整个架构可以概括为：采集-队列-存储-显示-报警，以及辅助提供模块间通信的API服务。

　　现在来看，Python几乎占据了本系统架构涉及的技术选型的一半，包括采集

器TCollector、Celery队列、django显示界面、Tornado等。

　　因此，正如本次大会的主题所说，我们看到Python在大数据领域发挥着重要的作用，希望更多的Pythoner分享自己的成果，贡献自己的力量。