数据抽取

【问题描述】 最近DBA从mysql抽取数据到kafka时，发现部分表的String类型字段内容转成了Base64加密的格式 【问题解决】 将String类型表字段格式由utf8_bin字节型存储，改为utf8_general_ci或utf8_unicode_ci字符型存储，然后 重启ogg抽取程序 就可以了。 来源： https://www.cnblogs.com/jisaaotian/p/11753763.html

视频文件是多媒体数据中比较常见的一种，也是入门门槛比较高的一个领域。视频数据相关的领域任务包括视频物体检测、视频物体追踪、视频分类、视频检索和视频摘要抽取等。 视频数据与图像数据非常类似，都是由像素点组成的数据。在视频数据在非音频部分基本上可以视为多帧（张）图像数据的拼接，即三维图像的组合。由于视频数据与图像数据的相似性，在上述列举的视频领域任务中大都可以借助图像方法来完成。 文本将讲解视频抽帧的几种方法，具体包括以下几种抽帧方式： 抽取视频关键帧（IPB帧） 抽取视频场景转换帧 按照时间进行均匀抽帧 抽取制定时间的视频帧 在进行讲解具体的抽帧方式之前，我不得不介绍下FFmpeg。FFmpeg是一套可以用来编码、解码、合成和转换音频和视频数据的开源软件，提供了非常全面的音视频处理功能。如果你的工作内容是视频相关，那么ffmpeg是必须要掌握的软件了。FFmpeg提供了常见音视频和编解码方式，能够对众多的音视频格式进行读取，基本上所有的软件都会借助FFmpeg来完成音视频的读取操作。 FFmpeg的学习资料可以参考： http:// ffmpeg.org/documentatio n.html https:// blog.csdn.net/leixiaohu a1020/article/details/15811977 # 查看视频信息 > ffmpeg -i 666051400

python之数据分析 为什么要进行数据分析 数据存在的形成 导入文本文件类型 导入excel类型 导入csv文件类型 解决数据的编码格式的方法 导出数据文件 除去重复数据 处理空格数据 数据字段抽取 数据字段拆分 数据记录抽取 数据随机抽样 数据记录合并 字段匹配 数据标准化 数据分组 日期转换 日期格式化 日期抽取 为什么要进行数据分析 人工智能、大数据等数据的采集需要数据----数据通过python分析而来----进行数据的清洗操作—建立数据模型model1----生成一个目标数据—通过目标数据预测未来—得到结果 数据存在的形成 （1）存在于‘文件’，例如excel word txt csv （2）存在于‘数据库’，例如mysql sqlserver oracle db2 import numpy as np import pandas as pd from pandas import read_table , read_excel , read_csv , DataFrame , to_datetime 导入文本文件类型 read_table在分析数据里读取文本数据，可以快速读取大数据、海量数据人工智能的数据集。 pd1 = read_table ( 'C:/ZhangTao/python课件/0806/数据处理/4.1/2.txt' ) # 通过name属性修改列的名称

写在前面 研发团队，研发规模发展到一定阶段，各种平台化，中台化的方案就走上了日程。见多了业务架构的平台化方案，今天我们来拆解下数据总线平台的架构。 数据总线平台架构 数据平台的数据源主要来自于两个渠道： 关系数据库 日志数据 先看一张通用的数据总线平台架构图： 数据采集 关系数据库源数据采集，一般采用模拟mysql的slave方式接收binlog信息以实现数据抽取，同时需要对日志信息进行信息转换，转换后数据入kafka进行平滑流控传输，下游消费者进行数据消费，写入数据管理平台。 日志数据来自于各种中间件数据，比如redis日志，nginx日志，rpc日志，es日志，文件系统日志等，通过filebeat或者socket方式到服务器节点agent，通过agent采集并统一发往kafka系统，之后写入数据管理平台。 关系数据库采集 采集流程分为三个部分： 日志抽取模块 增量转换模块 全量拉取模块 日志抽取模块由两部分组成： canal server：负责从mysql拉取增量日志 mysql-extractor storm：负责将增量日志输出到kafka，过滤掉不需要的表数据，保证at least one和高可用 mysql主备是通过binlog实现的。binlog同步有三种模式： Row模式 Statement模式 Mixed模式 一般采用Row模式进行复制，可以读取全量日志。

from: https://www.cnblogs.com/yiyezhiqiusmile/p/6010898.html 使用Kettle在不同的数据库抽取数据时，有时会出现中文乱码问题：其解决方案如下： 1.查看数据库的字符集是否是UTF-8(最常用的字符集) 2.如果数据库设置正确仍然存在中文乱码，则可能是因为有的客户端数据库默认的编码集不是UTF-8，我们只需要在输出时对输出的数据库进行编码配置。我的数据库是MySql，下面是解决图示： a.我的转换图 b.打开表输出——>数据库连接后的“编辑”——>Advanced,在下方的空白处输入：set names utf8;，设置数据库客户端的字符集为utf8。 c.打开Options，添加参数characterEncoding，设置值为gbk/utf8。 OK！！！ 使用Kettle在不同的数据库抽取数据时，有时会出现中文乱码问题：其解决方案如下： 1.查看数据库的字符集是否是UTF-8(最常用的字符集) 2.如果数据库设置正确仍然存在中文乱码，则可能是因为有的客户端数据库默认的编码集不是UTF-8，我们只需要在输出时对输出的数据库进行编码配置。我的数据库是MySql，下面是解决图示： a.我的转换图 b.打开表输出——>数据库连接后的“编辑”——>Advanced,在下方的空白处输入：set names utf8;

1.概述 在实际的应用场景中，数据存储在HBase集群中，但是由于一些特殊的原因，需要将数据从HBase迁移到Kafka。正常情况下，一般都是源数据到Kafka，再有消费者处理数据，将数据写入HBase。但是，如果逆向处理，如何将HBase的数据迁移到Kafka呢？今天笔者就给大家来分享一下具体的实现流程。 2.内容 一般业务场景如下，数据源头产生数据，进入Kafka，然后由消费者（如Flink、Spark、Kafka API）处理数据后进入到HBase。这是一个很典型的实时处理流程。流程图如下： 上述这类实时处理流程，处理数据都比较容易，毕竟数据流向是顺序处理的。但是，如果将这个流程逆向，那么就会遇到一些问题。 2.1 海量数据 HBase的分布式特性，集群的横向拓展，HBase中的数据往往都是百亿、千亿级别，或者数量级更大。这类级别的数据，对于这类逆向数据流的场景，会有个很麻烦的问题，那就是取数问题。如何将这海量数据从HBase中取出来？ 2.2 没有数据分区 我们知道HBase做数据Get或者List<Get>很快，也比较容易。而它又没有类似Hive这类数据仓库分区的概念，不能提供某段时间内的数据。如果要提取最近一周的数据，可能全表扫描，通过过滤时间戳来获取一周的数据。数量小的时候，可能问题不大，而数据量很大的时候，全表去扫描HBase很困难。 3.解决思路

有些人问，开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的？这里按照我的经验随便扯淡一下： 上面说的爬虫，基本可以分3类： 1.分布式爬虫：Nutch 2.JAVA单机爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector 3. 非JAVA单机爬虫：scrapy 第一类:分布式爬虫 爬虫使用分布式，主要是解决两个问题： 1)海量URL管理 2)网速 现在比较流行的分布式爬虫，是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch是这几类爬虫里，最不好的选择，理由如下： 1)Nutch是为搜索 引擎设计 的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（ 精抽取 ）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说，用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。 2)Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少， 爬取速度反而不如单机爬虫快 。 3)Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传

http://hi.baidu.com/hieda/blog/item/3613b6bf6f4dd00e18d81f78.html 基于XC2V1000型FPGA的FIR抽取滤波器的设计 摘要 ：介绍XC2V1000型现场可编程门阵列(FPGA)的主要特性和FIR抽取滤波器的工作原理，重点阐述用XC2V1000实现FIR抽取滤波器的方法，并给出仿真波形和设计特点。 关键词 ：FIR抽取滤波器；流水线操作；XC2V1000；现场可编程门阵列 1 引言 抽取滤波器广泛应用在数字接收领域，是数字下变频器的核心部分。目前，抽取滤波器的实现方法有3种：单片通用数字滤波器集成电路、DSP和可编程逻辑器件。使用单片通用数字滤波器很方便，但字长和阶数的规格较少，不能完全满足实际需要。使用DSP虽然简单，但程序要顺序执行，执行速度必然慢。现场可编程门阵列(FPGA)有着规整的内部逻辑阵列和丰富的连线资源，特别适用于数字信号处理，但长期以来，用FPGA实现抽取滤波器比较复杂，其原因主要是FPGA中缺乏实现乘法运算的有效结构。现在，FPGA集成了乘法器，使FPGA在数字信号处理方面有了长足的进步。本文介绍用Xilinx公司的XC2V1000型FPGA实现FIR抽取滤波器的设计方法。 2 XC2V1000简介 Virtex-Ⅱ系列是Xilinx公司近几年研发的具有高性能、高速度和低功耗特点的新一代FPGA

今天，小编为大家带来的教程是：如何在前嗅ForeSpider中创建模板。主要内容有：模板的概念，模板的配置方式，模板的高级选项，具体内容如下： 一，模板的概念 模板列表的层级相当于网页跳转的层级。模板一类似于网站首页，每个模板代表了同一层级的页面，通过适当的配置，可以采集全站数据。 正如网站是通过链接之间的跳转，来实现网站各层级页面的连接，ForeSpider也是通过模板中的链接抽取，来实现模板之间的关联。通过抽取网页中的全部链接，再进行精准过滤，就可以既全面又精确的获取所需的全部数据。 正如网站通过正文/数据页展示数据，ForeSpider也是通过模板中的数据抽取，来获取所需数据。 二，模板的配置方式 1.模板的创建 模板的创建，有如下三种情况： ①新建任务后：创建新的任务之后，选择页面需要抽取的内容，点击完成后，软件自动创建对应抽取内容的模板。 ②自动创建后续模板：点击配置向导上方的“下一步”，会自动创建模板。 ③手动创建模板：点击模板列表上方的添加按钮，创建模板。 2.抽取所需内容 根据内置浏览器显示的页面内容，选择本页面需要抽取的内容。 【选择页面抽取内容】 ①抽取链接：需要抽取页面上的链接时，选择抽取链接以及具体的链接类型，会建立对应的链接抽取。（方式一：智能过滤/方式二：定位过滤/方式三：地址/标题过滤） ②抽取数据：需要抽取页面上的数据时，选择抽取数据

今天，小编为大家带来的教程是：如何在前嗅ForeSpider中抽取数据。主要内容包括：如何选择表单，如何采集列表/表格数据两大部分。具体内容如下： 一，如何选择表单 在ForeSpider爬虫中，表单是可以复用的表结构，建好的表单可以重复用于多个任务。 【数据表选择页】 1.选择表单 方法一：通过下拉菜单，或填写表单ID，选择已有表单。 方法二：快速建表，点击创建表单，进入快速建表页面，新建表单。（>>详见快速建表） 方法三：自由建表，点击“采集配置”-“数据建表”，点击采“采集表单”后面的。（>>详见自由建表） 【数据建表页】 2.数据存储方式 指的是数据采集时，在数据库里的存储方式。 ①插入：默认为插入。如遇到数据库中已存在的重复数据，则不再插入。 ②仅更新：如遇到数据库中已存在的重复数据，则用最新采集的数据覆盖掉。 ③追加：如字段的属性是运算字段，则可以进行字段运算。 ④插入并更新：没有重复的记录则插入，有重复记录则更新。 二，如何采集列表/表格数据 识别列表用于存储表格/列表的数据，将表格/列表的不同列对应存入不同字段，表格/列表的不同行分别存储为数据表的多条记录。以前嗅官网Web服务器（ http://www.forenose.com/pannel/prod/server_cen.html） 为例。 1.创建表单 根据表格内容，创建一个存储表格数据的表单。在选项卡