如何使用 Azure Web 抓取分析数据

软件开发目前已成为千禧一代和 Z 世代的热门兴趣领域。 如今，网络抓取和云计算正在垂直领域迅速发展，以推动新业务的发展。 平台即服务、软件即服务和数据即服务使行业及其运作方式实现了现代化。 我们看到大多数公司在云中都有一部分基础设施。 这些技术在软件和网络开发中发挥着重要作用。 Microsoft Azure 平台结合了分析并提供了用于抓取大量数据的云基础设施。 它还有助于将非结构化数据处理成可读格式。 Azure 云提供的服务可帮助您分析来自原始数据库和复杂网站的大数据。

Microsoft Azure 和 Amazon Web Services 等平台目前在云计算领域占据主导地位。 这些工具提供对海量数据中心的访问，以收集可进一步用于机器学习、数据分析、自动化软件等的数据。 要开始使用 Azure 进行数据抓取，您只需要有效的互联网连接并登录到 Microsoft Azure 门户即可。 由于自己注册是免费的，因此您需要根据使用情况付费。 我们可以看到大多数公司使用 AWS 或 Azure 来满足他们的网络抓取和云计算需求。 在此博客中，我们将学习如何使用 Azure 分析数据并探索其跨不同平台的功能。 尽管有 R、Python 和 Java 等编程语言来抓取和解析数据。 我们需要云基础设施来构建满足大型网络抓取需求的管道。

使用 Azure 创建数据管道

Azure 的一项功能称为 Analysis Services，用于使用商业智能从多个来源执行企业级数据收集。 它需要来自数据库的预结构模型来创建自定义仪表板和洞察力，而无需编写代码和安装服务器。 HDinsight 是 Azure 中的另一个惊人功能，它有助于与 Kafka、Python、JS、.Net 等第 3 方程序集成，以创建分析管道。

另外两个重要功能称为数据工厂和目录。 Data Catalog 是一种托管产品，可通过分析元数据和标签来理解数据。 而数据工厂负责维护云存储。 它提供数据流的可见性，并通过 CI/CD 管道跟踪数据流的性能。 您可以使用这些功能在 Azure 云中创建数据管道并访问它以进行数据抓取和排序。

使用 Azure 网络抓取分析数据

Azure 库中有 200 多种功能可供公众使用。 其中一些功能可用于网络抓取和分析数据。 与 Synapse Analytics Studio 一样，它允许多个网页同时加载到云端并统一数据。 使用 SQL 进一步帮助处理数据的数据可视化。

另一个称为 Spark 的功能是处理数据并进一步将其用于统计分析的可行解决方案，这需要大约一个小时的时间来设置。 一旦您有权访问 Spark 池，您就可以发送查询以从数据中心处理文件。 您可以从订单的部分中选择文件并将它们附加到列表以自动显示数据。 但是，建议在项目完成后删除 Azure web scraping 中的资源，以避免产生额外费用。 您可以按照三步法分析数据； 评估、配置和生产。

评估

顾名思义，评估您的目标是什么、您要扫描的数据类型以及您希望如何构建它。 这是您决定要处理哪些数据的第一阶段。

配置

第二阶段用于决定您希望如何分析数据、配置体系结构和设置环境。 您可以联系数据分析提供商来帮助您进行设置，或者您可以熟悉机器学习和脚本语言以实现顺畅的数据传输。

生产

这是为监控流程和日志分析设置环境的最后阶段。 在该空间中，您可以分析可适用于许多第 3 方应用程序的多个数据集。 它有助于处理大量的实时和历史数据。

结论

网络是收集公共数据的巨大来源。 您可以查看各种信息，例如产品详细信息、股票、新闻、报告、图像、内容等等。 如果您只想从一个网站复制信息，请手动将其复制到文档中。 但是，如果您想要来自一个网站的所有网页或来自不同网站的网页的信息； 尝试一种自动扫描数据的方法。 最好使用 Microsoft Azure 平台使网络抓取成为一项有趣的任务。

Azure 网络抓取并不像看起来那么难。 Microsoft Azure 提供 100 多种服务，是增长最快的云计算平台。 实施 Azure 功能为希望从 Web 数据创造价值的公司创造了机会。 你可以依赖 Azure，因为它是可靠、一致且易于使用的平台。 如您所见，Azure 绝对是一种经济高效的选择，它以速度、敏捷性和安全性着称。 然而，使用 Azure 进行网络抓取可能非常复杂，无法提取大量数据并持续监控数据。 因此，了解网络抓取的方式、地点和时间是一种很好的做法，因为它会对网站性能产生负面影响。 查看由 PromptCloud 提供的完全托管的大数据抓取服务，如果您想详细了解我们的各种产品和解决方案，请联系 [email protected]。