数据采集器十大排名
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前沿：数据采集器十大排名
19年最新的空气净化器品牌排行榜发布了，一起来看下本次发布的榜单的品牌数据情况吧。空气净化器十大品牌排行榜，此次榜单（从2019-1-12起）总共收集了空气净化器职业超过400个品牌信息及 20024个网友的投票做为参阅，发布的品牌榜单由CNPC大数据渠道提供数据支撑，归纳剖析了空气净化器品牌的知名度、职工数量、企业规划等各项实力数据，发布了本榜单数据，仅 供便利用户找到好的品牌参阅运用，详细榜单请按最新更新数据为准。NO.1 诺森柏格空气净化器
诺森柏格起源于德国，是世界上最早的空气净化器制造商之一，2004年曾经参与曾参与制定美国家电协会空气净化器标准，之后多次在行业内获得技术突破，为治理全球环境污染做出突出贡献。2008年开始为国内部分空气净化器品牌提供相关材料和技术支持，并且采集138个中大型城市空气样本进行分析研究，凭着其传国机械工业的高、精、尖生产理念和强大的研发能力、创新能力，历时7年，自主研发领先行业标准的空气净化的6大核心技术， 2015年进驻中国大陆市场，2016年3月，荣获中国315诚信品牌，为中国空气净化器行业树立了新的标杆。
NO.2飞利浦
飞利浦的基本部件配置跟易彤差不多，就是甲醛去除能效方面比易彤稍微差点，而且飞利浦很多网友反映用一段时间之后，滤芯会有大的酸味，估计因为采用胶水粘连的缘故。
NO.3 松下
松下空气净化器中，最好的部件就是风机，毕竟松下做转动件出身的，但是松下机器的外观设计不好看，而且滤芯重量偏轻。
NO.4 麦德罗
麦德罗空气净化器在国内知道的人也不是太多，麦德罗从事空气净化器已经有8年多了，该产品主要采用三层滤芯过滤，因为是来及国外的品牌，针对国内大气污染源的研究不是透彻，所以麦德罗在一些细菌，病毒，甲醛过滤等方面还有欠缺。
NO.5 美的
美的主要以中低消费群体为主，美的空气净化器产品在国内市场来说，一般价格范围是1000-2500左右，价格相对比较低，但是美的在滤芯，感应器，风机等核心部件上，并不能算一线品牌，毕竟美的走的是中低端路线。
NO.6 西门子
西门子的人做事都很认真，小到一根螺丝钉，大到飞机的零部件，西门子在机械设计方面具备领先的优势，但是西门子的滤芯工艺跟不上，主要来自外部供应，质量也良莠不齐。
NO.7 艾吉森
作为一个普通消费者可能刚开始并不知道艾吉森空气净化器，但是如果是一个医疗工作者，应该懂得这个品牌的价值所在，该品牌在医疗净化方面，还是非常领先的，杀菌消毒不在话下。
NO.8 布鲁雅尔
布鲁雅尔空气净化器是一个来自瑞典的品牌，主要采用集装箱的结构来设计空气净化器，布鲁雅尔在空气净化器行业也有多年的发展历史了，布鲁雅尔就是按键太不好操作了，这个有很多用户反映过了，但是一直没改进，基本参数比美的要好一些。
NO.9 海尔
海尔空气净化器和美的的市场定位是差不多的，但是海尔的滤芯寿命比较短。
NO.10锤子
可能大家疑问为什么把锤子放在最后，锤子品牌宣传是高大上的啊，从内行人来看，锤子最起码来甲醛过滤的能效都没有，甲醛过滤是0，另外锤子的噪音也比较大，这2个非常重要的参数，锤子都不算有效果。
大数据的来源多种多样，在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息是大数据发展的最关键因素。大数据采集是大数据产业的基石，大数据采集阶段的工作是大数据的核心技术之一。为了高效采集大数据，依据采集环境及数据类型选择适当的大数据采集方法及平台至关重要。下面介绍一些常用的大数据采集平台和工具。
1 Flume
Flume作为Hadoop的组件，是由Cloudera专门研发的分布式日志收集系统。尤其近几年随着Flume的不断完善，用户在开发过程中使用的便利性得到很大的改善，Flume现已成为Apache Top项目之一。
Flume提供了从Console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、Text（文件）、Tail（UNIX Tail）、Syslog、Exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。
Flume采用了多Master的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper，用于保存配置数据。ZooKeeper本身可保证配置数据的一致性和高可用性。另外，在配置数据发生变化时，ZooKeeper可以通知Flume Master节点。Flume Master节点之间使用Gossip协议同步数据。
Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此Flume适用于大部分的日常数据采集场景。因为Flume使用JRuby来构建，所以依赖Java运行环境。Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看成在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。
Flume支持设置Sink的Failover和加载平衡，这样就可以保证在有一个Agent失效的情况下，整个系统仍能正常收集数据。Flume中传输的内容定义为事件（Event），事件由Headers（包含元数据，即Meta Data）和Payload组成。
Flume提供SDK，可以支持用户定制开发。Flume客户端负责在事件产生的源头把事件发送给Flume的Agent。客户端通常和产生数据源的应用在同一个进程空间。常见的Flume 客户端有Avro、Log4J、Syslog和HTTP Post。
2 Fluentd
Fluentd是另一个开源的数据收集架构，如图1所示。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。通过丰富的插件，可以收集来自各种系统或应用的日志，然后根据用户定义将日志做分类处理。通过Fluentd，可以非常轻易地实现像追踪日志文件并将其过滤后转存到 MongoDB 这样的操作。Fluentd可以彻底地把人从繁琐的日志处理中解放出来。
图1 Fluentd架构
Fluentd具有多个功能特点：安装方便、占用空间小、半结构化数据日志记录、灵活的插件机制、可靠的缓冲、日志转发。Treasure Data公司对该产品提供支持和维护。另外，采用JSON统一数据/日志格式是它的另一个特点。相对Flume，Fluentd配置也相对简单一些。
Fluentd的扩展性非常好，客户可以自己定制（Ruby）Input/Buffer/Output。Fluentd具有跨平台的问题，并不支持Windows平台。
Fluentd的Input/Buffer/Output非常类似于Flume的Source/Channel/Sink。Fluentd架构如图2所示。
图2 Fluentd架构
3 Logstash
Logstash是著名的开源数据栈ELK（ElasticSearch，Logstash，Kibana）中的那个L。因为Logstash用JRuby开发，所以运行时依赖JVM。Logstash的部署架构如图3所示，当然这只是一种部署的选项。
图3 Logstash的部署架构
一个典型的Logstash的配置如下，包括Input、Filter的Output的设置。
input {
file {
type =>"Apache-access"
path =>"/var/log/Apache2/other_vhosts_access.log"
}
file {
type =>"pache-error"
path =>"/var/log/Apache2/error.log"
}
}
filter {
grok {
match => {"message"=>"%(COMBINEDApacheLOG)"}
}
date {
match => {"timestamp"=>"dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"}
}
}
output {
stdout {}
Redis {
host=>"192.168.1.289"
data_type => "list"
key => "Logstash"
}
}
几乎在大部分的情况下，ELK作为一个栈是被同时使用的。在你的数据系统使用ElasticSearch的情况下，Logstash是首选。
4 Chukwa
Chukwa是Apache旗下另一个开源的数据收集平台，它远没有其他几个有名。Chukwa基于Hadoop的HDFS和MapReduce来构建（用Java来实现），提供扩展性和可靠性。它提供了很多模块以支持Hadoop集群日志分析。Chukwa同时提供对数据的展示、分析和监视。该项目目前已经不活跃。
Chukwa适应以下需求：
（1）灵活的、动态可控的数据源。
（2）高性能、高可扩展的存储系统。
（3）合适的架构，用于对收集到的大规模数据进行分析。
Chukwa架构如图4所示。
图4 Chukwa架构
5 Scribe
Scribe是Facebook开发的数据（日志）收集系统。其官网已经多年不维护。Scribe为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的，高容错的方案。当中央存储系统的网络或者机器出现故障时，Scribe会将日志转存到本地或者另一个位置；当中央存储系统恢复后，Scribe会将转存的日志重新传输给中央存储系统。Scribe通常与Hadoop结合使用，用于向HDFS中push（推）日志，而Hadoop通过MapReduce作业进行定期处理。
Scribe架构如图5所示。
图5 Scribe架构
Scribe架构比较简单，主要包括三部分，分别为Scribe agent、Scribe和存储系统。
6 Splunk
在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采集、数据存储、数据分析和处理，以及数据展现的能力。Splunk是一个分布式机器数据平台，主要有三个角色。Splunk架构如图6所示。
图6 Splunk架构
Search：负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息抽取功能。
Indexer：负责数据的存储和索引。
Forwarder：负责数据的收集、清洗、变形，并发送给Indexer。
Splunk内置了对Syslog、TCP/UDP、Spooling的支持，同时，用户可以通过开发 Input和Modular Input的方式来获取特定的数据。在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，如AWS、数据库（DBConnect）等，可以方便地从云或数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。
Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，即高可用、高扩展的、但Splunk现在还没有针对Forwarder的Cluster的功能。也就是说，如果有一台Forwarder的机器出了故障，则数据收集也会随之中断，并不能把正在运行的数据收集任务因故障切换（Failover）到其他的Forwarder上。
7 Scrapy
Python的爬虫架构叫Scrapy。Scrapy是由Python语言开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和Web抓取架构，用于抓取Web站点并从页面中提取结构化数据。Scrapy的用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
Scrapy吸引人的地方在于它是一个架构，任何人都可以根据需求方便地进行修改。它还提供多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、Sitemap爬虫等，最新版本提供对Web 2.0爬虫的支持。
Scrapy运行原理如图7所示。
图7 Scrapy运行原理
Scrapy的整个数据处理流程由Scrapy引擎进行控制。Scrapy运行流程如下：
（1）Scrapy引擎打开一个域名时，爬虫处理这个域名，并让爬虫获取第一个爬取的URL。
（2）Scrapy引擎先从爬虫那获取第一个需要爬取的URL，然后作为请求在调度中进行调度。
（3）Scrapy引擎从调度那里获取接下来进行爬取的页面。
（4）调度将下一个爬取的URL返回给引擎，引擎将它们通过下载中间件发送到下载器。
（5）当网页被下载器下载完成以后，响应内容通过下载器中间件被发送到Scrapy引擎。
（6）Scrapy引擎收到下载器的响应并将它通过爬虫中间件发送到爬虫进行处理。
（7）爬虫处理响应并返回爬取到的项目，然后给Scrapy引擎发送新的请求。
（8）Scrapy引擎将抓取到的放入项目管道，并向调度器发送请求。
（9）系统重复第（2）步后面的操作，直到调度器中没有请求，然后断开Scrapy引擎与域之间的联系。
补充拓展：数据采集器十大排名
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