- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏爬虫资料
新闻聚合项目：多源异构数据的采集与存储架构
论点在传统认知中，数据采集似乎只是一门简单的数据抓取技术——“只要能拿到数据，一切问题迎刃而解”。然而，事实远比这复杂：在新闻聚合项目中，多源异构数据的清洗与存储架构往往决定了项目的成败。 仅靠单纯的抓取技术不仅容易遭遇网站封禁，还可能因数据混杂、格式不统一而导致后续处理困难。因此，提出一个论点：数据清洗、智能存储与代理IP等辅助技术，才是真正赋能新闻聚合项目的核心竞争力。 简单的聚合方式无法处理异构数据之间的语义差异，只有通过智能化的数据处理算法，才能真正提取出新闻热点和有效信息。 未来的新闻聚合平台不仅能实时抓取数据，还能通过智能算法准确捕捉社会热点，实现精准的信息过滤与传播，进而引领舆论的风向标。 ，而更在于如何通过代理IP、Cookie 与 User-Agent 的精细调控，结合智能数据清洗与存储架构，实现对多源异构数据的有效整合。
37410编辑于 2025-03-19 - 来自专栏lonelydawn的前端猿区
多应用聚合实践
当需要把这些应用聚合在一起时。以往的解决方案是在主应用中嵌入 iframe，使用 iframe 加载和切换子应用页面。 这种做法有几个缺点： iframe 路径状态无法保存。 那么，如果不使用 iframe，应该如何聚合多个应用呢？ 结合前端组件化，我们可以使用动态渲染组件的方式来实现这一效果，不过需要原有项目做一些规范化的改动。 在子应用中，我们可能把页面和接口放在同一个域下以避免跨域问题；但在将子应用聚合到父应用之后，若父应用和子应用不在同一个域，应将接口代理转发一下。 document.getElementById('root') ); 最后启动项目，就可以看到hw-library应用被渲染到了hw-app的节点上了，如下 弊端 这种通过引入JS来聚合应用的方式
2.3K20编辑于 2023-04-01 - 来自专栏WindCoder
Elasticsearch6聚合
这些是 Elasticsearch2时的内容， Elasticsearch6新提出了Matrix(矩阵聚合)、Pipeline（管道聚合）。 Matrix(矩阵聚合) 在多个字段（fields ）上运行，并根据从请求的文档字段中提取的值生成矩阵结果的聚合。 与Metrics和Buckets聚合不同，此聚合模式尚不支持脚本。 Pipeline（管道聚合） 这一类聚合的数据源是其他聚合的输出，然后进行相关指标的计算。 聚合的真正强大所在：聚合可以嵌套。 聚合操作数据的双重表示。 --聚合的名字 --> } 参考资料 Aggregations ElasticSearch6（五） restful风格 聚合查询-管道聚合 elasticsearch系列六：聚合分析（聚合分析简介、指标聚合 、桶聚合）
72220发布于 2020-01-21 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
Tomcat 6 JNDI数据源详解
数据库连接池这个概念应该都不陌生，在Java中连接池也就是数据库的连接池，它是一种采用连接复用的思想避免多次连接造成资源的浪费机制。 那么本篇中JNDI数据源就是通过配置一个数据源的资源，在应用中通过该名称获取到数据库连接，进行操作。这样就省去了每次连接数据库的步骤。 连接池原理 连接池的概念，应该都不陌生了。 而tomcat配置数据源可以在tomcat容器启动时就初始化连接池，停止tomcat时才释放资源，其部署的应用可以根据JNDI的声明，在应用中共享使用该资源。 因此一个是应用中的连接池（即一个应用中不同的业务使用该连接池，比如注册新用户与购买商品），一个可以扩大到多应用的连接池，具体使用的还要看业务需求。 2 创建数据库表并添加数据 可以参考下面的SQL脚本： /* SQLyog v4.05 Host - 4.1.11-nt : Database - test ********************
1.2K90发布于 2018-01-17 - 来自专栏DrugOne
PNA | 使用多聚合器聚合图信息结构
作者将求和聚合器表示为平均聚合器和线性节点度缩放器Samp（d）= d的组合。作者也提出了经证明的相关定理：在邻域大小上与单射函数构成任意标度线性的平均聚集可以在可数元素的有界多集上生成单射函数。 4 实验 作者提出新的多任务基准，主要包括针对每个GNN模型预测多种节点级任务和图级任务，其中节点级包括单源最短路径长度、离心率以及拉普拉斯特征，图级任务包括连通性、直径以及谱半径。 图3 多任务基准测试结果 为了证明PNA模型的性能提升不是因为它的参数数量比其他模型多而引起的，作者将其他模型的潜在特征尺寸从16增加到20并进行测试。 图5为各种模型在三种数据集上的结果，作者提出三个数据集具有图结构差异，在化学基准测试中，图是多种多样的，各个边（键）可以显着影响图（分子）的特性，这与具有规则拓扑的图（每个节点具有8条边）组成的计算机视觉数据集形成对比 图5 各种模型在三种数据集上的结果 5 总结 作者将GNN的理论框架扩展到连续特征上，并证明了在这种情况下对多个聚合器的需求，同时提出了基于节点度的缩放器来泛化求和聚集器。
1.6K40发布于 2021-02-01 - 来自专栏用户1337634的专栏
Spring Boot支持多Redis数据源
项目需要把自建redis迁移到云服务，因为无法做到业务无感迁移，所以业务迁移时，部分数据需要双读，因此需要支持多Redis数据源 支持多Redis数据源 配置信息application.yml redis: host: localhost port: 6379 second-redis: host: localhost port: 16379 配置主数据源 primaryLettuceConnectionFactory) { return new StringRedisTemplate(primaryLettuceConnectionFactory); } 配置备数据源 -- [ main] com.tenmao.mredis.MredisApplication : second name: tim2 可以看到已经读取到了不同的redis数据
1K20发布于 2021-11-24 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 升级 Confluence 使用数据源
拷贝你的数据库驱动到 <installation-directory>/lib 目录。 编辑 <installation-directory>/conf/server.xml 同时添加你的数据源资源。 编辑 <installation-directory>/confluence/WEB-INF/web.xml 到配置 Confluence 使用数据源。
96830发布于 2019-01-31 - 来自专栏Go与云原生
Grafana: (1) DataSource 多环境数据源管理
https://typonotes.com/posts/2023/06/06/grafana-datasource-management/ 安装 Grafana 今天的内容很简单， 主要是为了引出 多环境数据源 数据源配置 这个很简单 齿轮/Configuration -> Data Source -> Add Data Source， 在 Grafana 数据源介绍 提到了， Grafana 默认为我们提供给了 10+ 内置数据源， 涵盖了我们大部分常见的类型。 这里我们选择 Prometheus 数据源类型 配置都很简单， 根据实际的情况来就行了。 不过这里需要强调一下 **(1)**：如果存在 多个环境 那么数据源的名字一定要有规律。 数据源的使用 有了命名规则， 就可以通过变量管理数据源， 是在同一个 dashboard 展示不同环境的数据。 后面说变量的时候在细聊
1.7K30编辑于 2023-08-10 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
IP库建设，从IPv6数据聚合说起
导语： 本文主要讲述如何将客户端提供的IPv6数据聚合，从而应用于有IPv6查询需求的业务 数据来源 本文计算所用的数据来自于客户端提供的IPv6-IPv4的双栈数据源，上报的一条日志记录包括一个IPv6 理论基础 IPv6有128位，其中后64位是接口id，只有前64位参与网络分配。故在IPv6聚合数据时，可以忽略掉后64位，这样可以简化IPv6的数据结构表示，减少后续计算的麻烦。 整体流程 原始数据存放在hive表中，数据周期为一周；IPv6聚合计算是采用scala编写的spark程序，每周进行一次计算。 这里的精确度指的是：每次计算前，会用当前的ip库查询数据源的每条记录，若一条ipv6-ipv4的记录中，ipv6的查询结果与ipv4的查询结果是一致的，则可以判断是准确的。 目前城市级别的精确度不高，是因为按照城市粒度划分的ipv6数据过于稀疏，无法像省份已知的数据那样快速地聚合成一个大段，这方面会在以后进一步改进。 ?
2K103发布于 2019-09-05 多网聚合技术及其应用
什么是多网聚合？ 多网聚合技术是一种将多个网络连接整合在一起，形成一个统一的、高性能的网络连接的技术。 增强网络速度 通过聚合多个网络，可以有效地增加带宽，使得数据传输速度更快，用户体验更佳。 3. 优化成本效益 多网聚合可以减少对单一网络资源的依赖，从而降低成本，并提高资源利用率。 4. 多网聚合技术的应用场景 1. 移动设备 在智能手机和平板电脑上，多网聚合可以自动选择最佳的网络连接，确保用户始终在线。 2. 企业网络 企业可以通过多网聚合技术，确保关键业务的连续性和数据的安全传输。 3. 公共Wi-Fi热点 在机场、火车站等公共场所，多网聚合可以提供更稳定的公共Wi-Fi服务。 4. 结论 多网聚合技术是未来网络发展的重要趋势，它不仅可以提高网络的稳定性和速度，还能优化成本效益，并提升用户体验。随着技术的不断进步，多网聚合将在更多领域发挥重要作用。
50610编辑于 2025-07-29- 来自专栏应用计算
跨库 JOIN---SPL 轻量级多源混算实践 6
数据结构不一样的多源混合计算会更常见，比如不同业务系统混合分析。 配置数据源连接vehicle：jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/db_vehicle? 再基于 A5 计算是得不到结果的（注意 A7 的计算结果）：这时可以使用 esProc 提供的管道机制：A6 和 A7 基于 A5 创建管道（A7 是简化写法），B6 基于管道进行分组汇总，结果返回给 A6：B7 则根据另一个管道筛选获得表彰的数据，A7 的结果：主子表的关联按年份和品牌统计车辆违章次数。 再次强调，无论是跨库还是跨其他任何数据源，SPL 在处理时只要数据源能接入，后续计算都一样，因为 SPL 提供了统一的序表和游标数据对象。
27010编辑于 2025-08-14 - 来自专栏不温卜火
Flume快速入门系列(6) | 聚合
此篇博文讲的是Flume的聚合。 多Source汇总数据到单Flume如下图所示。 ? 1. 需求 hadoop003上的Flume-1监控文件/opt/module/group.log， hadoop002上的Flume-2监控某一个端口的数据流， Flume-1与Flume-2将数据发送给 hadoop004上的Flume-3，Flume-3将最终数据打印到控制台。 创建flume2-netcat-flume.conf 配置Source监控端口44444数据流，配置Sink数据到下一级Flume： 1. hadoop003 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/group3/flume1-logger-flume.conf 6.
49810发布于 2020-10-28 - 来自专栏java之旅
SpringBoot连接多RabbitMQ源
spring.rabbitmq.publisher-returns=true v1.spring.rabbitmq.listener.simple.prefetch=5 重写连接工厂 需要注意的是，在多源的情况下 consumer(String message) { System.out.println(message); } } 这样就完成了SpringBoot连接多个RabbitMQ源的示例了 topicProducerTest() { topicProducer.sendMessageByTopic(); } } 执行测试代码，验证结果为： [验证结果] 验证SpringBoot连接多RabbitMQ 源成功！
3.5K30发布于 2020-01-07 - 来自专栏C/C＋＋、数据结构、算法
BFS：多源BFS问题
const int dy[4]={0,0,1,-1}; vector<vector<int>> updateMatrix(vector<vector<int>>& mat) { //多源 q.emplace(i,j); vis[i][j]=true; } //进行多源 { q.emplace(i,j); vv[i][j]=0; } //多源 grid[i][j]==1) { q.emplace(i,j); vv[i][j]=0; } //多源
29610编辑于 2024-07-16 - 来自专栏数据结构与算法
1077 多源最短路
1077 多源最短路 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题解 查看运行结果 题目描述 Description 已知n个点(n<=100)，给你n* 样例输入 Sample Input 3 0 1 1 1 0 3 1 3 0 1 2 3 样例输出 Sample Output 2 数据范围及提示 Data Size & Hint n<=100，Q可能非常大 g[i][j]均>=0 请使用flyod算法 使用C/C++的同学请注意：由于输入数据较大，使用cin和cout会导致程序超时。请使用scanf与printf进行输入和输出。 iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<cstring> 4 using namespace std; 5 int map[1001][1001]; 6
71780发布于 2018-04-12 多源感知数据的采集与分析机制实现
但感知数据本身并不等同于有效信息，如何对多源感知数据进行统一采集、处理与分析，是感知分析模块设计中的核心问题。 本文从技术实现角度，讨论多源感知数据的采集与分析机制设计思路，重点关注数据结构、规则处理与工程约束。 一、多源感知数据的工程特点感知类数据通常具备以下特征： 数据来源多样，格式不统一 数据采集频率高，时序性强 单一数据维度信息有限 不同感知源之间存在关联关系 这些特点决定了，感知分析不能简单依赖单一数据源或单次采样结果 二、感知数据的基础采集与管理方式在系统实现中，多源感知数据通常通过统一采集层进行管理，例如： 对不同来源的数据进行格式转换 统一时间戳与标识信息 建立标准化的数据存储结构 一个简化的处理流程如下：数据采集 六、小结多源感知数据的采集与分析，本质上是一个数据管理与规则分析相结合的工程问题。 通过统一采集、合理规则设计以及工程约束控制，可以在复杂感知场景中构建稳定、可维护的分析机制。
23110编辑于 2025-12-22基于springboot+jpa 实现多租户动态切换多数据源 - 基于dynamic-datasource实现多租户动态切换数据源
多租户理解 多租户定义：多租户技术或称多重租赁技术，简称SaaS，是一种软件架构技术，是实现如何在多用户环境下（此处的多用户一般是面向企业用户）共用相同的系统或程序组件，并且可确保各用户间数据的隔离性。 特性 支持 数据源分组 ，适用于多种场景 纯粹多库 读写分离 一主多从 混合模式。 支持数据库敏感配置信息 加密 ENC()。 支持每个数据库独立初始化表结构schema和数据库database。 提供对Mybatis-Plus，Quartz，ShardingJdbc，P6sy，Jndi等组件的集成方案。 提供 自定义数据源来源 方案（如全从数据库加载）。 ，由于我要实现多租户的动态增删改数据源，这里就只配置了一个主数据源，后续通过代码来自由的增删数据源。 手动切换数据源 动态数据源切换，尤其是像我这种多租户场景，同一个方法可能要根据实际情况切换对应的数据源，这时就不能使用上面DS注解方式写死数据源或者数据源组，只能手动切换 手动切换代码如下 public
1.6K00编辑于 2025-04-07- 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 配置 简易信息聚合（RSS）
一个 Confluence 的管理员可以配置下面的 RSS 特性： Confluence 针对 RSS 聚合返回的最大项目数量。 Confluence 针对 RSS 聚合允许的最大时间周期。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Configuring+RSS+Feeds
77830发布于 2019-01-30 - 来自专栏cwl_Java
快速学习ES6-聚合aggregations
聚合aggregations 聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析。例如： 什么品牌的手机最受欢迎？ 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？ 这些手机每月的销售情况如何？ 实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。 4.1 基本概念 Elasticsearch中的聚合，包含多种类型，最常用的两种，一个叫桶，一个叫度量： 桶（bucket） 桶的作用，是按照某种方式对数据进行分组，每一组数据在ES中称为一个桶， ，并不进行计算，因此往往bucket中往往会嵌套另一种聚合：metrics aggregations即度量 度量（metrics） 分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、 这里我们将color和make这两个文字类型的字段设置为keyword类型，这个类型不会被分词，将来就可以参与聚合 导入数据 POST /cars/transactions/_bulk { "index
1.8K10发布于 2020-02-11 - 来自专栏Ken的杂谈
Spring Cloud 入门教程6、Hystrix Dashboard监控数据聚合（Turbine）
Turbine是Netflix开源的将Server-Sent Event（SSE）的JSON数据流聚合成单个流的工具。 我们可以通过Turbine将Hystrix生产的监控数据（JSON）合并到一个流中，方便我们对存在多个实例的应用进行监控。 也可以通过 [ http://turbine-hostname:port/turbine.stream ] 这样的URL查看聚合的监控信息。 二、监控数据聚合：Turbine 1、创建Turbine项目 按照惯例，使用maven-archtype-quickstart模板创建项目 项 说明 GroupId io.ken.springcloud.turbine 通过对比发现，右上角的Tuebine聚合视图已经把三个实例的Hystrix全部聚合到了一起。
1K30发布于 2018-09-11
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号