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Hive 如何快速拉取大批量数据

1:通用解决方案:分页拉取 首先，我们要基于一个事实，就是没有哪个数据库可以无限制的提供我们select任意数据量的数据。...比如常用的 mysql, oracle, 一般你select 10w左右的数据量时已经非常厉害了。而我们的解决方法也比较简单，那就是分页获取，比如我一页取1w条，直到取完为止。...运算量已经减小了，但是这网络通信量，我们又能如何？实际上，问题不在于网络通信问题，而在于我们使用这种方式，使我们从并行计算转到了串行计算的过程了。因为只有单点的数据接收，所以只能将数据汇集处理。...让大数据集群自行处理并行计算问题，这是个不错的想法。 但具体如何做呢？我们面临至少这么几个问题： 　　　　1. 如何将数据写入临时表？ 　　　　2. 写入临时表的数据如何取回？...总结下：首先使用临时表并行地将结果写入；其次通过hdfs将文件快速下载到本地即可；最后需要定时清理临时表；这样，你就可以高效，无限制的为用户拉取大批量数据了。

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毕业设计（四）：多页爬取和数据持久化

多页爬取 上次说到电视剧的列表信息是通过Ajax网络请求获取到数据的，当我们打开页面的时候，页面再向另一地址发出请求，得到数据后再渲染到网页上，我们是在network中找到的目标url。...所以说，当我们想要爬取第二页，第三页以后的内容所要请求的url都可以在network中找到。...按热度排序； page_limit：页限制，每页的电视剧列表中含有20部电视剧； page_start：每页是从第几部电视剧开始的，这里是0，也就是从头开始。...我们只需要改动最后一个参数就可以了，所以我们就有了思路，在一个整数列表里循环，得到0、20、40…然后再转换为字符串拼接的前边的字符串中： str(x) for x in range(0, 60, 20) 这里先爬取三页的做个示例...数据持久化 使用pipeline文件将数据持久化，存储到json文件，后期再存储到数据库中。

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    Python 101：如何从RottenTomatoes爬取数据

    今天，我们将研究如何从热门电影网站Rotten Tomatoes爬取数据。你需要在这里注册一个API key。当你拿到key时，记下你的使用限制（如每分钟限制的爬取次数）。...开始 Rotten Tomatoes的API提供了一套可以从中提取数据的json模板。我们将使用requests和simplejson来获取数据并处理它。...现在我们准备创建一个新功能，从Rotten Tomatoes中提取关于这些电影中的每一个附加信息。...如果你仔细观察，你就会发现Rotten Tomatoes API并没有涵盖他们网站上的全部数据。例如，没有办法获取电影的演员信息。...但是，如果它们不匹配，我们将last_downloaded设置为今天的日期，然后我们下载电影数据。现在我们准备了解如何将数据保存到数据库。

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    自媒体多账号数据更新慢实时拉取最新数据，不用等平台后台更新

    我就用 Python + Vue + Java 这套技术栈，搞了一个叫 AI智能媒体助理 的工具，核心目标之一就是实时拉取最新数据，不用苦等平台后台更新。...二、我是怎么用技术实现“实时拉取”的传统的爬虫方式容易被平台封IP，而且一旦平台改页面结构，代码就得重写，维护成本极高。我的思路是模拟用户行为 + 平台API合法调用 + 本地化聚合。...同时，工具支持自动识别平台登录状态，cookie 失效自动重登，保证数据拉取的持续性。...实际我们还做了三、数据实时了，然后呢光拉取数据不够，还得能用起来。我在「AI智能媒体助理」里做了这样几个功能模块这样一来，你再也不需要四、除了数据，还能怎么用其实实时数据只是基础。...一句话总结别再等平台更新数据了——用技术实时拉取，用AI自动运营，才是2025年自媒体人的搞钱正道。如果你也在用Python、Vue或Java做开发，欢迎一起交流架构设计或爬虫实战细节。

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    从多API调用到单一接口：Merge如何实现数据标准化与AI集成

    从多API调用到单一接口：Merge如何实现数据标准化与AI集成API集成挑战与Merge解决方案Ryan Donovan: 大家好，欢迎来到Stack Overflow播客。...今天我们将讨论第三方API以及如何将它们减少为单一调用，同时探讨其中的AI技术应用。我的嘉宾是Merge联合创始人兼CTO Gil Feig。...我们无法包含每个平台的所有字段，否则API会变得极其稀疏——每个集成只返回20个字段，却有数千个字段定义。数据同步架构与性能优化Gil Feig: Merge采用数据同步机制。...某些API一次请求就能获取100张发票的所有数据，而其他API需要先获取100个ID列表，然后为每个ID单独获取发票详情，导致100+次API调用，效率极低。...理想API应包含：核心数据模型、批量操作、无需逐条查询（应支持分页和子模型扩展）、弹性搜索和语义搜索端点、丰富的webhook功能，以及数据删除通知机制（这对GDPR合规至关重要）。

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    爬取多页数据合并为Excel：从入门到精通的实用指南

    ​免费python编程教程：https://pan.quark.cn/s/2c17aed36b72一、为什么需要爬取多页数据并合并到Excel？在互联网时代，数据就是生产力。...以爬取某电商平台商品信息为例，使用Python能轻松实现自动翻页、异常处理、数据清洗等完整流程。三、实战案例：爬取招聘网站多页数据1....{filename}")# 执行爬取并保存job_data = scrape_job_data(5) # 爬取5页数据save_to_excel(job_data, "招聘信息汇总.xlsx")四、...更稳妥的方式是降低爬取频率，在请求间添加2-5秒随机延迟。Q2：如何处理JavaScript渲染的页面？...A：对于动态加载的数据，可使用Selenium或Playwright模拟浏览器行为，或通过分析XHR请求直接获取API接口数据。Q3：Excel文件过大导致卡顿如何解决？

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    Android端如何实现拉取RTSPRTMP流并回调YUVRGB数据然后注入轻量级RTSP服务？

    技术背景我们在对接开发Android平台音视频模块的时候，遇到过这样的问题，厂商希望拉取到海康、大华等摄像机的RTSP流，然后解码后的YUV或RGB数据回给他们，他们做视频分析或处理后，再投递给轻量级RTSP...服务模块或RTMP推送模块，实现处理后的数据，二次转发，本文以拉取RTSP流，解析后再注入轻量级RTSP服务为例，介绍下大概的技术实现。...技术实现废话不多说，无图无真相，下图是测试的时候，Android终端拉取RTSP流，然后把YUV数据回调上来，又通过推送接口，注入到轻量级RTSP服务，然后Windows平台拉取轻量级RTSP的URL，...整体下来，毫秒级延迟：图片先说拉取RTSP流，需要注意的是，如果不要播放的话，可以SetSurface()的时候，第二个参数设置null，如果不需要audio的话，直接SetMute设置1即可，因为需要回调...拉流到数据处理后，重新塞给轻量级RTSP服务，然后播放端再从轻量级RTSP服务端拉流，如果针对YUV或RGB算法处理延迟不大的话，整体延迟可轻松达到毫秒级，满足大多数场景的技术诉求。

    1.7K40

    JAVA API (三)：从基础爬虫构建到带条件数据提取 —— 详解 URL、正则与爬取策略

    个人主页-爱因斯晨 文章专栏-Java学习 相关文章：API (一) 相关文章：API（二） 持续努力中，感谢支持 一、爬虫基础 （一）爬虫的基本概念 定义：爬虫是按照一定规则自动抓取网络信息的程序...，在 Java 环境下，可借助 URL、HttpURLConnection 等 API 来实现。...= null) { sb.append(line); } 数据解析与提取：结合字符串处理方法或者正则表达式，从网页源码中提取出目标信息，如链接、文本内容等。...二、带条件爬取与贪婪爬取 （一）带条件爬取 定义：按照特定规则对目标数据进行筛选，避免无差别地抓取无关信息，从而提高爬取效率。...合法性与道德规范： 爬取数据时，需遵守网站的robots.txt协议，避免侵犯隐私或者引发法律风险。

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    前端如何实现将多页数据合并导出到Excel单Sheet页解决方案|内附代码

    图表可视化：表格大都呈现明细的数据，虽然罗列的数据非常多，但数据不够直观无法快速查看数据的汇总分析，以及分布情况，那么前端数据呈现，以可视化的方式展示需求也非常普遍。...因此对于最终用户看到数据后，往往需要二次分析和存档，所以98%的项目都需要用到纯前端的导出，而导出Excel 和PDF 又是最为普遍的两种格式，这篇文章我们先来分享导出Excel 常见的痛点问题： 无法在前端将多页的表格数据导出到...，对于这种报表基本都会有导出Excel的需要，目前不支持直接导出成一个Sheet页的Excel，默认导出的是多Sheet页Excel；针对这种需求，我们验证一个解决改问题的方案，本贴就来介绍该方案如何实现...； 实现思路如下： 后端实现一个接口，接收Blob类型Excel流，然后将Excel多Sheet页合并成一个Sheet页，然后通过文件流返回给前端 前端利用ACTIVEREPORTSJS自带的导出.../export/purejs 后端实现方式： 我这边是采用python实现了一个接口，接收前端传递的Blob文件流，然后进行多Sheet页的Excel合并，然后再返回文件流供前端下载。

    1.5K20

    微信为啥不丢“离线消息”？

    整体流程如上图所述， （1）用户B拉取用户A发送给ta的离线消息 （2）服务器从DB中拉取离线消息 （3）服务器从DB中把离线消息删除 （4）服务器返回给用户B想要的离线消息 问题：上述流程存在的问题？...问题：用户B一次性拉取所有好友发给ta的离线消息，消息量很大时，一个请求包很大，速度慢，容易卡顿怎么办？ ? 回答：分页拉取，根据业务需求，先拉取最新（或者最旧）的一页消息，再按需一页页拉取。...问题：如何保证可达性，上述步骤第三步执行完毕之后，第四个步骤离线消息返回给客户端过程中，服务器挂点，路由器丢消息，或者客户端crash了，那离线消息岂不是丢了么（数据库已删除，用户还没收到）？...这样的效果是，不管拉取多少页离线消息，只会多一个ACK请求，与服务器多一次交互。...（2）分页拉取，先拉取计数再按需拉取，是无线端的常见优化 （3）应用层的ACK，应用层的去重，才能保证离线消息的不丢不重 （4）下一页的拉取，同时作为上一页的ACK，能够极大减少与服务器的交互次数 即时通讯系统中

    2.9K60

    微信：我绝不丢离线消息！（第54讲）

    B拉取A发送给ta的离线消息； 2. server从DB中拉取离线消息； 3. server从DB中把离线消息删除； 4. server返回给用户B想要的离线消息； 想到这一步，也不难。...那么问题来了，B登录微信的时候，不止要拉取A发给他的离线消息，还需要拉取所有其他好友发给他的离线消息，这该如何实现呢？ 如果用户B有很多好友，登录后客户端需要对所有好友进行离线消息拉取。...问题又来了，用户B一次性拉取所有好友发给ta的离线消息，消息量很大时，一个请求包很大，速度慢怎么办？ 分页拉取：根据业务需求，先拉取最新的一页消息，再按需一页页拉取。...画外音：数据库已删除，用户却还没看到。 如何保证离线消息的可达性？...这样的效果是，不管拉取多少页离线消息，只会多一个ACK请求，与服务器多一次交互。 稍作总结 离线消息的可靠投递，关键技术有： 1.

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    京东店铺全量商品接口实战开发：从分页优化、SKU 关联到数据完整性闭环

    ，需分批次拉取page_sizeNumber每页条数最大 20，设 21 会报 1001 参数错误，实测 20 最优fieldsString返回字段列表必加 “sku_ids”，否则拉不到 SKU 关联数据...分页并发拉取（解决京东 100 页限制）京东分页超过 100 页会返回空数据，早年没注意，拉了一半数据就断了，后来琢磨出 “按更新时间分段” 的方案：pythonfrom concurrent.futures...，从{last_modified}开始继续拉取") page_no = 1 start_time = last_modified else:...30 天数据，接口直接超时，分段后稳定多账号分流企业版账号分 3 个，每账号承担 1/3 请求单账号日限 5000 次，多账号突破限制2....全量拉取店铺商品（seller_id替换成目标店铺ID） print("===== 全量拉取商品 =====") all_wares = jd_api.get_all_ware_items(

    30610

    1688 店铺全量商品接口实战：从 memberId 解析、分页优化到数据完整性闭环

    解析，别用店铺名pageNumNumber页码超过 50 页会返回空数据，需分批次拉取pageSizeNumber每页条数最大 40，设 41 会报参数错误，实测 40 最优fieldsString返回字段列表必加...分页并发拉取（解决 1688 50 页限制）1688 分页超过 50 页会返回空数据，早年没注意，拉了一半就断了，后来琢磨出 "类目分段 + 时间切片" 的方案：pythonfrom concurrent.futures..._fetch_page_items(self, member_id: str, page_num: int, start_time: str = None) -> List[Dict]: """拉取单页商品...90 天数据，接口直接超时，分段后稳定多账号分流3 个商用账号轮询，每账号承担 1/3 请求单账号日限 3000 次，多账号突破限制IP 池优化用 B2B 专属 IP（非通用代理）通用代理易被识别，专属..." all_items = alibaba_api.get_all_shop_items(shop_url, is_url=True) print(f"拉取商品总数: {len(all_items

    23610

    IM消息送达保证机制实现(二)：保证离线消息的可靠投递1、前言2、学习交流3、IM消息送达保证系列文章4、消息接收方不在线时的典型消息发送流程5、典型离线消息表的设计以及拉取离线消息的过程6、上述流

    ④ 离线拉取的整体流程如下图所示： Stelp 1：用户B开始拉取用户A发送给ta的离线消息； Stelp 2：服务器从DB（或对应的持久化容器）中拉取离线消息； Stelp 3：服务器从DB（或对应的持久化容器...正如上图所示，我们可以分页拉取：根据业务需求，先拉取最新（或者最旧）的一页消息，再按需一页页拉取，这样便能很好地解决用户体验问题。...如上图所示，不用每一页消息都ACK，在拉取第二页消息时相当于第一页消息的ACK，此时服务器再删除第一页的离线消息即可，最后一页消息再ACK一次（实际上：最后一页拉取的肯定是空返回，这样可以极大地简化这个分页过程...这样的效果是，不管拉取多少页离线消息，只会多一个ACK请求，与服务器多一次交互。...，相比按照发送方一个个进行消息拉取，能大大减少服务器交互次数； 2）分页拉取，先拉取计数再按需拉取，是无线端的常见优化； 3）应用层的ACK，应用层的去重，才能保证离线消息的不丢不重； 4）下一页的拉取

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    IM消息机制（二）：保证离线消息的可靠投递

    ④ 离线拉取的整体流程如下图所示： Stelp 1：用户B开始拉取用户A发送给ta的离线消息； Stelp 2：服务器从DB（或对应的持久化容器）中拉取离线消息； Stelp 3：服务器从DB（或对应的持久化容器...正如上图所示，我们可以分页拉取：根据业务需求，先拉取最新（或者最旧）的一页消息，再按需一页页拉取，这样便能很好地解决用户体验问题。...如上图所示，不用每一页消息都ACK，在拉取第二页消息时相当于第一页消息的ACK，此时服务器再删除第一页的离线消息即可，最后一页消息再ACK一次（实际上：最后一页拉取的肯定是空返回，这样可以极大地简化这个分页过程...这样的效果是，不管拉取多少页离线消息，只会多一个ACK请求，与服务器多一次交互。...，相比按照发送方一个个进行消息拉取，能大大减少服务器交互次数 分页拉取，先拉取计数再按需拉取，是无线端的常见优化 应用层的ACK，应用层的去重，才能保证离线消息的不丢不重 下一页的拉取，同时作为上一页的

    1.6K10

    如何用Python分析大数据（以Twitter数据挖掘为例）

    本教程将会简要介绍何谓大数据，无论你是尝试抓住时机的商人，抑或是寻找下一个项目的编程高手，你都可以学到它是如何为你所用，以及如何使用Twitter API和Python快速开始。 何谓大数据？...它的API接口允许你进行复杂的查询，例如拉取最近20分钟内关于指定某个话题的每一条微博，或者是拉取某个用户非转发的微博。 这里一个简单的应用就是，分析大众是怎么看待你们公司的。...示例1：你的时间轴 在这个示例中，我们将会从你的Twitter动态中拉取最新的微博。通过使用API对象的home_timeline()函数可以做到这一点。随后把这些结果存在某个变量中，并循环打印。...为了参考每一个微博对象有哪些具体的属性，不得不去看一下Twitter API接口返回的JSON数据。 从Twitter API接口接收到的结果是以JSON格式返回的，并且附有有相当多的信息。...# 传入认证信息，并创建API对象 api = tweepy.API(auth) # 待拉取微博的用户 name = "nytimes" # 待拉取的微博数量 tweetCount = 20 # 使用上面的参数

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    如何用Python分析大数据（以Twitter数据挖掘为例）

    本教程将会简要介绍何谓大数据，无论你是尝试抓住时机的商人，抑或是寻找下一个项目的编程高手，你都可以学到它是如何为你所用，以及如何使用Twitter API和Python快速开始。 ? 何谓大数据？...它的API接口允许你进行复杂的查询，例如拉取最近20分钟内关于指定某个话题的每一条微博，或者是拉取某个用户非转发的微博。 这里一个简单的应用就是，分析大众是怎么看待你们公司的。...示例1：你的时间轴 在这个示例中，我们将会从你的Twitter动态中拉取最新的微博。通过使用API对象的home_timeline()函数可以做到这一点。随后把这些结果存在某个变量中，并循环打印。...为了参考每一个微博对象有哪些具体的属性，不得不去看一下Twitter API接口返回的JSON数据。 从Twitter API接口接收到的结果是以JSON格式返回的，并且附有有相当多的信息。...# 传入认证信息，并创建API对象 api = tweepy.API(auth) # 待拉取微博的用户 name = "nytimes" # 待拉取的微博数量 tweetCount = 20 # 使用上面的参数

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    如何解决Elasticsearch的深度翻页问题

    来源：https://dwz.cn/kpYKCzMh 使用ES做搜索引擎拉取数据的时候，如果数据量太大，通过传统的from + size的方式并不能获取所有的数据（默认最大记录数10000），因为随着页数的增加...scroll scroll api提供了一个全局深度翻页的操作，首次请求会返回一个scroll_id，使用该scroll_id可以顺序获取下一批次的数据；scroll 请求不能用来做用户端的实时请求，...title" : "elasticsearch" } } } 其中scroll=1m是指scroll_id保留上下文的时间 首次请求会返回一个scroll_id，我们根据这个值去不断拉取下一页直至没有结果返回...下，同一个scroll_id无法并行处理数据的问题，es又推出了sliced scroll，与scroll api的区别是sliced scroll可以通过切片的方式指定多scroll并行处理。...并发请求；search_after 操作需要指定一个支持排序且值唯一的字段用来做下一页拉取的指针，这种翻页方式也可以通过bool查询的range filter实现。

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