【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据抓取，尤其涉及一种在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法。
技术介绍
1、数据抓取
专注于从各种数据源自动检索信息的方法和工具，数据源可以是网页、数据库、apis或数据丰富的平台，数据抓取技术涉及自动化脚本或软件，脚本或软件能够快速而准确地提取和存储大量数据。关键技术包括网页爬虫、内容解析器、数据格式化以及错误处理机制。数据抓取在商业智能、市场分析、机器学习数据集的构建以及自动化监控等方面发挥着至关重要的作用。随着技术的进步，数据抓取工具也在不断进化，以应对数据来源的多样化和反抓取技术的挑战。
2、其中，在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法涉及在特定的数据同步环境中实现高效的批量数据提取，主要目的是提高在多数据源环境中的数据抓取效率，确保数据的准确性和及时更新。应用场景包括数据仓库的实时更新、多源数据整合以及提高企业决策的数据支持速度。通过优化抓取策略和同步机制，能够在保证数据质量的同时，减少系统资源的消耗和提高数据处理的速度。
3、现有的数据抓取技术依赖于固定的数据抓取策略和同步机制，限制在处理多数据源环境中的适应性和效率，尤其是在数据量大、更新频繁的环境下，固定策略导致数据不一致和抓取任务冗余，增加负担和降低操作效率。例如，在没有动态调整抓取任务的系统中，大规模的数据更新会触发不必要的抓取操作，消耗大量网络和存储资源，而且错误处理机制的不足导致错误累积，影响数据的准确性和可靠性，现有技术在大数据和快速变化的数据环境中不足以提供最优的性能和资源管理。
【技术保护点】
1.一种在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，所述数据源特性评估结果包括数据更新频率分析结果、数据体积统计结果和数据类型异质性分析结果，所述数据抓取策略包括数据抓取路径优先级排序、资源分配优化指标和抓取任务时间计划，所述任务调度记录包括任务执行时间日志、任务状态更新记录和资源使用情况统计，所述数据冲突模型包括冲突点标识、潜在风险分析和预防策略计划，所述冲突解决方案包括数据回滚、解决策略的实施和策略执行效果的评估，所述数据汇总推送结果包括数据一致性验证结果、数据格式统一状态和数据推送情况。
3.根据权利要求1所述的在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，对数据源进行属性识别，分析数据更新频率、数据体积和数据类型异质性，对数据源进行归类，并计算特征向量，生成数据源特性评估结果的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，基于所述数据源特性评估结果，分析海量数据同步过程中的
5.根据权利要求4所述的在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，所述决策树算法的公式如下：
6.根据权利要求1所述的在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，通过所述数据抓取策略，设置任务调度器的运行参数，对数据抓取任务进行动态监控，并根据数据变化动态调整抓取任务，生成任务调度记录的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，利用所述任务调度记录，模拟海量数据同步过程中的数据更新过程，识别批量抓取目标数据的冲突点，规避潜在的风险，构建数据冲突模型的步骤具体为：
8.根据权利要求7所述的在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，所述冲突检测算法的公式如下：
9.根据权利要求1所述的在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，根据所述数据冲突模型，进行冲突点的数据回滚，为冲突点制定解决策略，并实施策略规避数据冲突，生成冲突解决方案的步骤具体为：
10.根据权利要求1所述的在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，基于所述冲突解决方案，对抓取的批量目标数据进行整合，通过数据同步验证数据的一致性，统一格式并推送至数据接收方，得到数据汇总推送结果的步骤具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，所述数据源特性评估结果包括数据更新频率分析结果、数据体积统计结果和数据类型异质性分析结果，所述数据抓取策略包括数据抓取路径优先级排序、资源分配优化指标和抓取任务时间计划，所述任务调度记录包括任务执行时间日志、任务状态更新记录和资源使用情况统计，所述数据冲突模型包括冲突点标识、潜在风险分析和预防策略计划，所述冲突解决方案包括数据回滚、解决策略的实施和策略执行效果的评估，所述数据汇总推送结果包括数据一致性验证结果、数据格式统一状态和数据推送情况。
3.根据权利要求1所述的在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，对数据源进行属性识别，分析数据更新频率、数据体积和数据类型异质性，对数据源进行归类，并计算特征向量，生成数据源特性评估结果的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的在海量数据同步过程中批量抓取目标数据的方法，其特征在于，基于所述数据源特性评估结果，分析海量数据同步过程中的批量数据抓取路径，对数据抓取的路径按照优先级进行排序，生成数据抓取策略的步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的在...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜龙，易洪宇，袁朝喜，刘智超，史俊，
申请(专利权)人：四川才子软件信息网络有限公司，
类型：发明
国别省市：
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