如何使用 Azure Web 抓取分析數據

軟件開發目前已成為千禧一代和 Z 世代的熱門興趣領域。 如今，網絡抓取和雲計算正在垂直領域迅速發展，以推動新業務的發展。 平台即服務、軟件即服務和數據即服務使行業及其運作方式實現了現代化。 我們看到大多數公司在雲中都有一部分基礎設施。 這些技術在軟件和網絡開發中發揮著重要作用。 Microsoft Azure 平台結合了分析並提供了用於抓取大量數據的雲基礎設施。 它還有助於將非結構化數據處理成可讀格式。 Azure 雲提供的服務可幫助您分析來自原始數據庫和復雜網站的大數據。

Microsoft Azure 和 Amazon Web Services 等平台目前在雲計算領域佔據主導地位。 這些工具提供對海量數據中心的訪問，以收集可進一步用於機器學習、數據分析、自動化軟件等的數據。 要開始使用 Azure 進行數據抓取，您只需要有效的互聯網連接並登錄到 Microsoft Azure 門戶即可。 由於自己註冊是免費的，因此您需要根據使用情況付費。 我們可以看到大多數公司使用 AWS 或 Azure 來滿足他們的網絡抓取和雲計算需求。 在此博客中，我們將學習如何使用 Azure 分析數據並探索其跨不同平台的功能。 儘管有 R、Python 和 Java 等編程語言來抓取和解析數據。 我們需要雲基礎設施來構建滿足大型網絡抓取需求的管道。

使用 Azure 創建數據管道

Azure 的一項功能稱為 Analysis Services，用於使用商業智能從多個來源執行企業級數據收集。 它需要來自數據庫的預結構模型來創建自定義儀表板和洞察力，而無需編寫代碼和安裝服務器。 HDinsight 是 Azure 中的另一個驚人功能，它有助於與 Kafka、Python、JS、.Net 等第 3 方程序集成，以創建分析管道。

另外兩個重要功能稱為數據工廠和目錄。 Data Catalog 是一種託管產品，可通過分析元數據和標籤來理解數據。 而數據工廠負責維護雲存儲。 它提供數據流的可見性，並通過 CI/CD 管道跟踪數據流的性能。 您可以使用這些功能在 Azure 雲中創建數據管道並訪問它以進行數據抓取和排序。

使用 Azure 網絡抓取分析數據

Azure 庫中有 200 多種功能可供公眾使用。 其中一些功能可用於網絡抓取和分析數據。 與 Synapse Analytics Studio 一樣，它允許多個網頁同時加載到雲端並統一數據。 使用 SQL 進一步幫助處理數據的數據可視化。

另一個稱為 Spark 的功能是處理數據並進一步將其用於統計分析的可行解決方案，這需要大約一個小時的時間來設置。 一旦您有權訪問 Spark 池，您就可以發送查詢以從數據中心處理文件。 您可以從訂單的部分中選擇文件並將它們附加到列表以自動顯示數據。 但是，建議在項目完成後刪除 Azure web scraping 中的資源，以避免產生額外費用。 您可以按照三步法分析數據； 評估、配置和生產。

評估

顧名思義，評估您的目標是什麼、您要掃描的數據類型以及您希望如何構建它。 這是您決定要處理哪些數據的第一階段。

配置

第二階段用於決定您希望如何分析數據、配置體系結構和設置環境。 您可以聯繫數據分析提供商來幫助您進行設置，或者您可以熟悉機器學習和腳本語言以實現順暢的數據傳輸。

生產

這是為監控流程和日誌分析設置環境的最後階段。 在該空間中，您可以分析可適用於許多第 3 方應用程序的多個數據集。 它有助於處理大量的實時和歷史數據。

結論

網絡是收集公共數據的巨大來源。 您可以查看各種信息，例如產品詳細信息、股票、新聞、報告、圖像、內容等等。 如果您只想從一個網站複製信息，請手動將其複製到文檔中。 但是，如果您想要來自一個網站的所有網頁或來自不同網站的網頁的信息； 嘗試一種自動掃描數據的方法。 最好使用 Microsoft Azure 平台使網絡抓取成為一項有趣的任務。

Azure 網絡抓取並不像看起來那麼難。 Microsoft Azure 提供 100 多種服務，是增長最快的雲計算平台。 實施 Azure 功能為希望從 Web 數據創造價值的公司創造了機會。 你可以依賴 Azure，因為它是可靠、一致且易於使用的平台。 如您所見，Azure 絕對是一種經濟高效的選擇，它以速度、敏捷性和安全性著稱。 然而，使用 Azure 進行網絡抓取可能非常複雜，無法提取大量數據並持續監控數據。 因此，了解網絡抓取的方式、地點和時間是一種很好的做法，因為它會對網站性能產生負面影響。 查看由 PromptCloud 提供的完全託管的大數據抓取服務，如果您想詳細了解我們的各種產品和解決方案，請聯繫 [email protected]。