网页抓取,也称为网页采集、屏幕抓取,是一种从网站获取数据的自动方法。 这些数据可以以结构化格式处理和存储在 数据管道. 网页抓取可以手动完成; 然而,自动化流程通常更快、更高效且不易出错。 网页抓取是一种以多种方式从网页中获取数据的技术。 这些选项包括网络 刮刮工具,特定的 API,甚至从头开始编写代码。

现在大多数企业都在使用抓取工具的服务,因为通过它他们不必设置用于抓取的基础设施,这也需要花费大量资金。 此外,他们不必参与更多技术性的抓取工作。 这些基于云的抓取公司提供易于使用的 API 和强大的解决方案,不需要太多的编码和技术知识。

网页抓取有很多优点。 网页抓取用于各种行业,包括信息技术、电子商务、教育、房地产、营销等。 提取的数据可能是宝贵的资源。 它有可能帮助企业做出更好的决策。 以下是一些好处:潜在客户生成、价格和产品优化、竞争对手分析、数据分析。

通过可靠的网络抓取工具,如 刮板API,我们可以提取尽可能多的数据,而不必担心限制、块和验证码。

Web 抓取工具提供了一些有益的功能,例如在多线程中抓取数据、实时数据传输、实时监控、模式管理、地理定位的旋转代理。

强大的网络抓取工具允许您自动从网站获取数据并将其输入数据管道,在数据管道中可以使用 Tableau 和 Power BI 等可视化工具进行处理和查看。 这使组织可以节省繁琐的数据收集职责的时间,并以其他方式维护数据管道。

数据管道

数据管道,通常称为 ETL,将数据从一个进程移动到另一个进程

数据管道,通常称为 ETL,将数据从一个进程移动到另一个进程。 这意味着一个系统段的输出成为下一个系统段的输入。 这些管道携带来自多个来源的数据; 多条线可以汇聚在一个点,然后向不同的方向流动,它们不断地冒着蒸汽。 数据管道的主要作用是将数据从一个状态或位置传输到另一个状态或位置。

通过数据管道执行的标准流程是 ETL、Extract、Transform 和 Load。Extract 是指从实际位置收集数据并转换以将其转换为可读格式。 术语“负载”是指将数据发送到数据库,例如数据库,数据可以在其中对其进行分析。

数据管道具有监控功能以确保数据完整性和提醒管理员有关故障情况的机制。

数据源可能包含来自软件即服务 (SaaS) 应用程序和关系数据库的数据。 大多数管道使用推送机制、API 调用、定期提取数据的复制引擎或从不同来源获取原始数据的 web-hook。 此外,数据还可以实时同步或以预定间隔同步。
有两种类型的数据摄取模型: 批量处理 and 流处理. 定期收集来自源的数据,并在批处理中发送到目标系统。 相比之下,在流式处理中,一旦创建数据,数据就会被获取、处理和加载。

目标可以是本地服务器等数据存储、基于云的数据仓库,也可以是 Power BI、Tableau 等商业智能或分析应用程序。
数据转换包括数据标准化、排序、去重、验证和验证等操作。 主要目标是使数据分析成为可能。
数据管道具有监控功能以确保数据完整性和提醒管理员有关故障情况的机制。

许多企业创建自己的数据管道。 然而,开发内部管道并非没有困难。 不同的数据源提供不同的 API 并使用多种技术。 每个数据源都需要新代码,如果供应商的 API 发生变化或组织选择不同的数据仓库目标,则可能需要重写代码。数据工程师必须处理另外两个问题:速度和可扩展性。 高昂的价格和所需的持续维护工作可被视为构建内部数据管道的重大障碍。

基于云的数据仓库。

有基于云的数据仓库和基于云的 ETL 服务。 在几分钟内,公司可以建立一个云优先的数据移动平台,数据工程师可以依赖该解决方案来监控和管理异常场景和故障点。 SaaS 解决方案的提供者监控这些问题的管道,及时发出警报,并采取所有合理的步骤来纠正故障。 业务领导者和 IT 管理人员可以改善客户服务或优化产品性能,而不是维护数据管道。

数据管道解决方案

基于云计算

使用基于云的工具组合数据具有非常有利的成本效益比。 企业已经想出了如何在尽可能少花钱的同时保持其基础设施的最新状态。 另一方面,选择供应商来管理数据管道是完全不同的事情。
数据管道的性质和功能响应将不同于用于迁移数据并在实时解决方案中使用它的云工具。

开源

对于想要清晰的数据管道、不会在数据使用方面欺骗客户的数据科学家来说,该术语具有很强的含义。 想要削减成本并减少对供应商依赖的公司将从开源工具中受益。 然而,为了定制和修改用户体验,这些工具需要专业知识和功能理解。

实时处理

对于需要处理来自受监管的流媒体源的数据的企业来说,实时处理是有利的。 此外,由于金融市场和移动设备的兼容性,实时处理成为可能。 另一方面,实时处理需要有限的人工交互、自动缩放选择和可能的分区。

批量处理

批处理使企业能够定期移动大量数据,而无需实时可见性。 该方法简化了分析师的任务,他们必须结合大量营销数据才能得出结论性结果或模式。

数据管道和ETL的区别?

术语 ETL 代表提取、转换和加载。 它的不同之处在于它只关注一个用于提取、转换和加载数据到特定数据仓库的系统。 另一方面,ETL 只是构成数据管道的组件之一。
ETL 管道以预定的时间间隔将数据批量发送到指定的系统。 另一方面,数据管道在实时或流模式下转换和处理数据的应用范围更广。
将数据加载到数据仓库中不需要数据管道; 相反,它们可以指向一个特定的目标,例如亚马逊的 S3 存储桶,甚至可以连接到一个完全不同的系统。

数据管道对决策的影响

数据驱动的文化已成为当今决策者不可或缺的一部分。 此外,其成功的主要原因之一是将多个分析数据合并到一个简化的仪表板中。
受限的结构化数据可帮助企业主和企业家根据他们收集的证据做出最佳决策。 但是,这种模式适用于以前依靠简单的建模设计和描述性统计数据来做出明智决策的经理。

数据管道的优势

简单有效

尽管数据管道具有复杂的基础设施和操作程序,但它们的使用和导航非常简单。 类似地,使用 Java 虚拟机语言读写文件有助于建立数据管道的学习过程。
另一方面,装饰器模式旨在将一个简单的动作转换为一个健壮的动作。 当谈到管道数据时,程序员比其他任何人都更喜欢它。

应用兼容性

客户和数字营销策略师都可以从数据管道的嵌入式特性中受益。 它的无缝互操作性消除了对安装、配置文件或对服务器的依赖的需要。 通过简单地将适度大小的数据管道嵌入到应用程序中,您就可以拥有完整的数据访问权限。

元数据灵活性

几个数据管道最有价值的功能之一是自定义字段和记录的分离。 您可以使用这些信息来跟踪数据源、创建者、标签、说明、新更改和可见性选择。

内置组件

数据管道包括允许您将数据输入和输出管道的内置组件,即使您有可自定义的选项。 激活内置功能后,您可以开始使用流运算符处理数据。

提高效率

数据管道提供高性能数据迁移和操作。 强大的基础架构还通过筛选错误的数据传输和防止数据冗余来确保高质量的数据。

允许快速数据分析以获得业务洞察力

数据管道为数据管理和分析提供了一个安全的环境。 它使企业能够通过集成可视化工具来分析数据并提供可行的见解。

数据管道的 Scraper API

借助像 Scraper API 这样的工具,可以为数据管道提取大量数据。

API 是通过节省时间和资源来提高生产力的好方法。 如今,公司不再希望从头开始抓取网络以节省金钱和时间。 API 是软件即服务的未来,第三方 API 允许开发人员极其轻松地完成所有工作,并提供一些有助于有效管理数据管道的关键功能。
新的 刮板API 来自 Proxycrawl 是用于网页抓取的顶级抓取工具之一。 它允许您提取大量网页而不会迟钝。 它使您能够绕过任何类型的限制并轻松提取大型网页。 Proxycrawl 处理从全球位置和最先进的 AI 抓取数据,以确保每个请求都成功。 它的 API 建立在数百个高质量代理之上,在全球拥有超过 17 个数据中心,这些数据中心处理来自全球各地的数据。

借助像 Scraper API 这样的工具,可以为数据管道提取大量数据。 这些爬虫的输出一般是 JSON 或原始 HTML 形式的非结构化数据; 在将数据输入数据管道之前,需要对数据进行分类和清理。 有多种技术可以清理开发人员需要处理的抓取数据。 清洗后的数据可用于训练 机器识别 模型或用于分析目的。 这种刮板工具非常适合您的数据管道来管理、跟踪和可视化数据集。