Java定时任务调度框架

article/2025/11/6 15:32:03

Java定时任务调度框架

  • 1. 定时任务调度概述
    • 1.1 业务场景概述
    • 1.2 任务调度场景
    • 1.3 调度任务分类
  • 2. 定时任务调度详解
    • 2.1 Timer
    • 2.2 ScheduledExecutorService
    • 2.3 SpringTask
    • 2.4 Quartz
    • 2.5 xxl-job
    • 2.6 elastic-job

1. 定时任务调度概述

1.1 业务场景概述

日常开发中定时任务使用场景很多,比如支付系统每天凌晨定时清算对账;未支付订单超时回收;商品定时上下架等等。定时任务框架选择有很多,面对不同的业务场景可以选择不同的定时任务框架,比如操作系统自带的定时任务Linux的crontab,Windows的任务计划等,在某些相对简单的场景下也是可以使用的,这里就不在详细探讨,本文主要讲述Java框架下的定时任务框架。

1.2 任务调度场景

时间驱动/事件驱动:内部系统一般可以通过时间来驱动,但涉及到外部系统,则只能使用时间驱动。如怕取外部网站价格,每小时爬一次。

批量处理/逐条处理:批量处理堆积的数据更加高效,在不需要实时性的情况下比消息中间件更有优势。而且有的业务逻辑只能批量处理。如移动每个月结算我们的话费。

实时性/非实时性:消息中间件能够做到实时处理数据,但是有些情况下并不需要实时,比如:vip升级。

系统内部/系统解耦:定时任务调度一般是在系统内部,而消息中间件可用于两个系统间。

1.3 调度任务分类

1.单机定时任务
timer:是一个定时器类,通过该类可以为指定的定时任务进行配置。TimerTask类是一个定时任务类,该类实现了Runnable接口,缺点异常未检查会中止线程。

ScheduledExecutorService:相对延迟或者周期作为定时任务调度,缺点没有绝对的日期或者时间。

springTask:配置简单功能较多,如果系统使用单机的话可以优先考虑spring定时器。

2.分布式定时任务
Quartz:Java事实上的定时任务标准。但Quartz关注点在于定时任务而非数据,并无一套根据数据处理而定制化的流程。虽然Quartz可以基于数据库实现作业的高可用,但缺少分布式并行调度的功能。
Quartz官方网址:http://www.quartz-scheduler.org/
Quartz官方文档:http://www.quartz-scheduler.org/documentation/
Quartz原码地址:https://github.com/quartz-scheduler/quartz

xxl-job:是大众点评员工徐雪里于2015年发布的分布式任务调度平台,是一个轻量级分布式任务调度框架,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。产品功能丰富,开箱即用。
xxl-job 社区地址: https://www.xuxueli.com/xxl-job/
xxl-job github地址:https://github.com/xuxueli/xxl-job/
xxl-job gitee地址: https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job

elastic-job:当当开源的弹性分布式任务调度系统,目前赠送给Apache开源基金会。
ElasticJob 是一个分布式调度解决方案,由 2 个相互独立的子项目 ElasticJob-Lite 和 ElasticJob-Cloud 组成。
ElasticJob-Lite 定位为轻量级无中心化解决方案,使用jar的形式提供分布式任务的协调服务;
ElasticJob-Cloud 使用 Mesos 的解决方案,额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等服务。
ElasticJob 的各个产品使用统一的作业 API,开发者仅需要一次开发,即可随意部署。
elastic-job文档地址:https://shardingsphere.apache.org/elasticjob/index_zh.html

SchedulerX:分布式任务调度SchedulerX是阿里巴巴自研的基于Akka架构的分布式任务调度平台,兼容开源XXL-JOB、ElasticJob,支持Cron定时、一次性任务、任务编排、分布式执行批量任务等功能,具备高可用、可视化、可运维、低延时等能力。
SchedulerX文档地址:https://help.aliyun.com/document_detail/148185.html

Saturn:Saturn (任务调度系统)是唯品会开源的一个分布式任务调度平台,取代传统的Linux Cron/Spring Batch Job的方式,做到全域统一配置,统一监控,任务高可用以及分片并发处理。Saturn是在当当开源的Elastic Job基础上,结合各方需求和我们的实践见解改良而成。
Saturn gitee文档地址:https://gitee.com/vipshop/Saturn?utm_source=alading&utm_campaign=repo
Saturn github文档地址:https://github.com/vipshop/Saturn

2. 定时任务调度详解

2.1 Timer

Timer类是jdk专门提供的定时器工具,用来在后台线程计划执行指定任务,在java.util包下,要跟TimerTask一起配合使用。TimerTask单机单线程加锁阻塞执行的,Timer类其实是一个任务调度器,它里面包含了一个TimerThread线程,在这个线程中无限循环从TaskQueue中获取TimerTask(该类实现了Runnable接口),调用其run方法,就能异步执行定时任务。我们需要继承TimerTask类,实现它的run方法,在该方法中加上自己的业务逻辑。

使用方式
先实例化一个Timer类,然后调用它的schedule方法,在该方法中实例化TimerTask类,业务逻辑写在run方法中。schedule方法最后的两次参数分别表示:延迟时间 和 间隔时间,单位是毫秒。上面例子中,设置的定时任务是每隔1秒执行一次,延迟2秒执行。

主要方法
schedule(TimerTask task, Date time), 指定任务task在指定时间time执行
schedule(TimerTask task, long delay), 指定任务task在指定延迟delay后执行
schedule(TimerTask task, Date firstTime,long period),指定任务task在指定时间firstTime执行后,进行重复固定延迟频率peroid的执行
schedule(TimerTask task, long delay, long period), 指定任务task 在指定延迟delay 后,进行重复固定延迟频率peroid的执行
scheduleAtFixedRate(TimerTask task,Date firstTime,long period), 指定任务task在指定时间firstTime执行后,进行重复固定延迟频率peroid的执行
scheduleAtFixedRate(TimerTask task, long delay, long period), 指定任务task 在指定延迟delay 后,进行重复固定延迟频率peroid的执行

存在问题
1.由于Timer是单线程执行任务,如果其中一个任务耗时非常长,会影响其他任务的执行。
2.如果TimerTask抛出RuntimeException,Timer会停止所有任务的运行。

优缺点
优点:非常方便实现多个周期性的定时任务,并且支持延迟执行,还支持在指定时间之后支持,功能还算强大。

缺点:如果其中一个任务耗时非常长,会影响其他任务的执行。并且如果TimerTask抛出RuntimeException,Timer会停止所有任务的运行,所以阿里巴巴开发者规范中不建议使用它。

操作验证

    /*** TimerTask*/private void timerTaskTest() {java.util.TimerTask timerTask = new java.util.TimerTask() {@Overridepublic void run() {System.out.println("【JavaTask】"+Thread.currentThread().getName() + ",TimerTask," + DateUtil.date());}};Timer timer = new Timer();timer.schedule(timerTask, 10, 3000);}

2.2 ScheduledExecutorService

ScheduledExecutorService是JDK1.5+版本引进的定时任务,该类位于java.util.concurrent并发包下。相当于多线程版本的Timer,ScheduledExecutorService是基于多线程的,设计的初衷是为了解决Timer单线程执行,多个任务之间会互相影响的问题。

主要方法
schedule(Runnable command,long delay,TimeUnit unit),带延迟时间的调度,只执行一次,调度之后可通过Future.get()阻塞直至任务执行完毕。
schedule(Callable callable,long delay,TimeUnit unit),带延迟时间的调度,只执行一次,调度之后可通过Future.get()阻塞直至任务执行完毕,并且可以获取执行结果。
scheduleAtFixedRate,表示以固定频率执行的任务,如果当前任务耗时较多,超过定时周期period,则当前任务结束后会立即执行。
scheduleWithFixedDelay,表示以固定延时执行任务,延时是相对当前任务结束为起点计算开始时间。

使用方式
调用ScheduledExecutorService类的scheduleAtFixedRate方法实现周期性任务,每隔1秒钟执行一次,每次延迟1秒再执行。这种定时任务是阿里巴巴开发者规范中用来替代Timer类的方案,对于多线程执行周期性任务,是个不错的选择。

优缺点
优点:基于多线程的定时任务,多个任务之间不会相关影响,支持周期性的执行任务,并且带延迟功能。
缺点:不支持一些较复杂的定时规则。

操作验证

    /*** ScheduledExecutorService*/private void ScheduledExecutorTest() {//为了方便测试这里使用线程池工具创建线程池,建议手动创建线程池,避免内存溢出ScheduledExecutorService ses = Executors.newScheduledThreadPool(5);//按照固定频率执行,每隔5秒跑一次ses.scheduleAtFixedRate(() -> System.out.println("【JavaTask】ScheduledExecutorService-1," + DateUtil.date()), 0, 5, TimeUnit.SECONDS);//按照固定延时执行,上次执行完后隔3秒再跑ses.scheduleWithFixedDelay(() -> System.out.println("【JavaTask】ScheduledExecutorService-2," + DateUtil.date()), 0, 3, TimeUnit.SECONDS);}

2.3 SpringTask

spring task是spring3以上版本自带的定时任务,实现定时任务的功能时,需要引入spring-context包,目前它支持:xml 和 注解 两种方式。由于xml方式太古老了,我们以springboot项目中注解方式为例。

主要方法
@EnableScheduling 开启调度
@Scheduled(cron = “10 * * * * ?”) cron 表达式
@Scheduled(fixedRate = 5000) 循环调用
@Scheduled(fixedDelay = 3000) 循环延迟调用

cron规则
spring4以上的版本中,cron表达式包含6个参数:[秒] [分] [时] [日期] [月] [星期]

支持几个常用的特殊符号:*:表示任何时间触发任务,:表示指定的时间触发任务-:表示一段时间内触发任务/:表示从哪一个时刻开始,每隔多长时间触发一次任务。?:表示用于月中的天和周中的天两个子表达式,表示不指定值。cron表达式参数具体含义:秒,取值范围:0-59,支持*、,、-、/。分,取值范围:0-59,支持*、,、-、/。时,取值范围:0-23,支持*、,、-、/。日期,取值范围:1-31,支持*、,、-、/。比秒多了?,表示如果指定的星期触发了,则配置的日期变成无效。月,取值范围:1-12,支持*、,、-、/。星期,取值范围:1~7,1代表星期天,6代表星期六,其他的以此类推。支持*、,、-、/、?。比秒多了?,表示如果指定的日期触发了,则配置的星期变成无效。常见cron表达式使用举例:0 0 0 1 * ?  每月1号零点执行0 0 2 * * ?  每天凌晨2点执行0 0 2 * * ?  每天凌晨2点执行0 0/5 11 * * ? 每天11点-11点55分,每隔5分钟执行一次0 0 18 ? * WED 每周三下午6点执行

使用方式
spring task先通过ScheduledAnnotationBeanPostProcessor类的processScheduled方法,解析和收集Scheduled注解中的参数,包含:cron表达式。然后在ScheduledTaskRegistrar类的afterPropertiesSet方法中,默认初始化一个单线程的ThreadPoolExecutor执行任务。

优缺点
优点:spring框架自带的定时功能,springboot做了非常好的封装,开启和定义定时任务非常容易,支持复杂的cron表达式,可以满足绝大多数单机版的业务场景。单个任务时,当前次的调度完成后,再执行下一次任务调度。
缺点:默认单线程,如果前面的任务执行时间太长,对后面任务的执行有影响。不支持集群方式部署,不能做数据存储型定时任务。

操作验证

package com.zrj.flowable.job;import cn.hutool.core.date.DateUtil;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;/*** SpringTask* 项目启动,定时任务同时启动开始运行** @author zrj* @since 2022/4/13**/
@Component
@EnableScheduling
public class ScheduledSpringTask {/*** 每分钟的第10秒跑一次* <p>* 配置文件配置:@ Scheduled(cron = "${sue.spring.task.cron}")* 直接代码表达式:@ Scheduled(cron = "10 * * * * ?")*/@Scheduled(cron = "10 * * * * ?")public void cronTask() throws InterruptedException {System.out.println("【SpringTask】" + Thread.currentThread().getName() + ",cronTask," + DateUtil.date());}/*** 每隔5秒跑一次*/@Scheduled(fixedRate = 5000)public void fixedRateTask() throws InterruptedException {System.out.println("【SpringTask】" + Thread.currentThread().getName() + ",fixedRateTask," + DateUtil.date());}/*** 上次跑完隔3秒再跑*/@Scheduled(fixedDelay = 3000)public void fixedDelayTask() throws InterruptedException {System.out.println("【SpringTask】" + Thread.currentThread().getName() + ",fixedDelayTask," + DateUtil.date());}
}

2.4 Quartz

quartz是OpenSymphony开源组织在Job scheduling领域的开源项目,是由java开发的一个开源的任务日程管理系统。Quartz是一套轻量级的任务调度框架,只需要定义了 Job(任务),Trigger(触发器)和 Scheduler(调度器),即可实现一个定时调度能力。支持基于数据库的集群模式,可以做到任务幂等执行。
Quartz 支持任务幂等执行,其实理论上还是抢 DB 锁。quartz 表QRTZ_LOCKS 就是 Quartz 集群实现同步机制的行锁表。其中有 5 条记录,代表 5 把锁,分别用于实现多个 Quartz Node 对 Job、Trigger、Calendar 访问的同步控制。

主要方法
Scheduler 代表调度容器,一个调度容器中可以注册多个JobDetail和Trigger。
Job 代表工作,即要执行的具体内容。
JobDetail 代表具体的可执行的调度程序,Job是这个可执行程调度程序所要执行的内容。
JobBuilder 用于定义或构建JobDetail实例。
Trigger 代表调度触发器,决定什么时候去调。
TriggerBuilder 用于定义或构建触发器。
JobStore 用于存储作业和任务调度期间的状态。

使用方式
spring quartz跟spring task的cron表达式规则基本一致,只是spring4以上的版本去掉了后面的年,而quartz的CronTrigger的年是非必填的,这里我就不做过多介绍了。

优缺点
优点:默认是多线程异步执行,单个任务时,在上一个调度未完成时,下一个调度时间到时,会另起一个线程开始新的调度,多个任务之间互不影响。支持复杂的cron表达式,它能被集群实例化,支持分布式部署。
缺点:相对于spring task实现定时任务成本更高,需要手动配置QuartzJobBean、JobDetail和Trigger等。需要引入了第三方的quartz包,有一定的学习成本。不支持并行调度,不支持失败处理策略和动态分片的策略等。

操作验证
引入依赖

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId>
</dependency>

Quartz执行任务

package com.zrj.flowable.job;import org.quartz.JobDataMap;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean;/*** Quartz执行任务** @author zrj* @since 2022/4/13**/
public class ScheduledQuartzTask extends QuartzJobBean {@Overrideprotected void executeInternal(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException {JobDataMap jobDataMap = jobExecutionContext.getJobDetail().getJobDataMap();String taskName = (String) jobDataMap.get("taskName");String userName = (String) jobDataMap.get("userName");System.out.println("【ScheduledQuartzTask】taskName=" + taskName + ",userName=" + userName);}
}

Quartz配置

package com.zrj.flowable.job;import org.quartz.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;/*** Quartz配置** @author zrj* @since 2022/4/13**/
@Configuration
public class ScheduledQuartzConfig {@Value("${sue.spring.quartz.cron:*/5 * * * * ?}")private String testCron;/*** 创建定时任务*/@Beanpublic JobDetail quartzTestDetail() {JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(ScheduledQuartzTask.class).withIdentity("scheduledQuartzTask", "QUARTZ_TASK_TEST").usingJobData("userName", "Jerry").usingJobData("taskName", "ScheduledQuartzTask").storeDurably().build();return jobDetail;}/*** 创建触发器*/@Beanpublic Trigger quartzTestJobTrigger() {//每隔5秒执行一次CronScheduleBuilder cronScheduleBuilder = CronScheduleBuilder.cronSchedule(testCron);//创建触发器Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger().forJob(quartzTestDetail()).withIdentity("quartzTestJobTrigger", "QUARTZ_TASK_JOB_TRIGGER").withSchedule(cronScheduleBuilder).build();return trigger;}}

2.5 xxl-job

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。xxl-job框架对quartz进行了扩展,使用mysql数据库存储数据,并且内置jetty作为RPC服务调用。主要包括调度中心和执行器,调度中心用于配置调度任务,执行器一般集成于项目,通过rpc注册到注册中心,注册中心通过配置参数实现定时调用。

另外在xxl-job对外提供的rest接口可以通过后台直接实现任务配置,业务开发中通常有一种场景,就是本身不知道何时触发执行调度任务,这时候大多采用定时周期性扫描判断是否需要执行,比如每三分钟扫一次表判断商品是否过期,然后触发下架操作,这种方式虽然与业务解耦,但是对服务器损耗比较大,浪费大量的服务资源,尤其是对实时性要求比较高的场景,还有一种解决方案是根据商品的过期时间通过xxl-job后台提供的接口创建一条执行任务,到时间自动执行相关操作,这种情况可避免不知何时触达调度而循环扫描浪费资源的情况,但是如果商品数据量巨大,创建任务量特别大的情景不如第一种更适合,两种思路,具体使用一定结合具体的业务场景使用。

主要模块
调度中心:需要搭建调度中心项目。
执行器:需要集成执行器客户端。

使用方式
官方文档极为详细,这里就不再赘述。
官方文档地址:https://www.xuxueli.com/xxl-job/
源码仓库地址 github:https://github.com/xuxueli/xxl-job
源码仓库地址 gitee:http://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job

XXL-JOBv2.0架构图
在这里插入图片描述
优缺点
优点:有界面管理定时任务,支持弹性扩容缩容、动态分片、故障转移、失败报警等功能。它的功能非常强大,很多大厂在用,可以满足绝大多数业务场景。
缺点:和quartz一样,通过数据库分布式锁,来控制任务不能重复执行。在任务非常多的情况下,有一些性能问题。

操作验证
执行之前,需要完成xxl-admin管理后台部署和mysql脚本执行等这些前期准备工作。

相关依赖

<dependency><groupId>com.xuxueli</groupId><artifactId>xxl-job-core</artifactId>
</dependency>

applicationContext.properties文件中配置参数

xxl.job.admin.address: http://localhost:8088/xxl-job-admin/
xxl.job.executor.appname: xxl-job-executor-sample
xxl.job.executor.port: 8888
xxl.job.executor.logpath: /data/applogs/xxl-job/

HelloJobHandler

@JobHandler(value = "helloJobHandler")
@Component
public class HelloJobHandler extends IJobHandler {@Overridepublic ReturnT<String> execute(String param) {System.out.println("XXL-JOB, Hello World.");return SUCCESS;}
}

2.6 elastic-job

elastic-job是当当网开发的弹性分布式任务调度系统,功能丰富强大,采用zookeeper实现分布式协调,实现任务高可用以及分片。它是专门为高并发和复杂业务场景开发。

ElasticJob 是面向互联网生态和海量任务的分布式调度解决方案,由两个相互独立的子项目 ElasticJob-Lite 和 ElasticJob-Cloud 组成。 它通过弹性调度、资源管控、以及作业治理的功能,打造一个适用于互联网场景的分布式调度解决方案,并通过开放的架构设计,提供多元化的作业生态。 它的各个产品使用统一的作业 API,开发者仅需一次开发,即可随意部署。
ElasticJob 已于 2020 年 5 月 28 日成为 Apache ShardingSphere 的子项目。elastic-job在2.x之后,出了两个产品线:Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud,而我们一般使用Elastic-Job-Lite就能够满足需求。Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案,使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务,外部仅依赖于Zookeeper。

ElasticJob 官网地址:https://shardingsphere.apache.org/elasticjob/index_zh.html

功能列表
1.弹性调度
支持任务在分布式场景下的分片和高可用
能够水平扩展任务的吞吐量和执行效率
任务处理能力随资源配备弹性伸缩

2.资源分配
在适合的时间将适合的资源分配给任务并使其生效
相同任务聚合至相同的执行器统一处理
动态调配追加资源至新分配的任务

3.作业治理
失效转移
错过作业重新执行
自诊断修复

4.作业依赖(TODO)
基于有向无环图(DAG)的作业间依赖
基于有向无环图(DAG)的作业分片间依赖

5.作业开放生态
可扩展的作业类型统一接口
丰富的作业类型库,如数据流、脚本、HTTP、文件、大数据等
易于对接业务作业,能够与 Spring 依赖注入无缝整合

6.可视化管控端
作业管控端
作业执行历史数据追踪
注册中心管理

使用方式
ElasticJob-Lite定位为轻量级无中心化解决方案,使用 jar 的形式提供分布式任务的协调服务。
在这里插入图片描述
优缺点
优点:支持分布式调度协调,支持分片,适合高并发,和一些业务相对来说较复杂的场景。
缺点:依赖过重,需要依赖于zookeeper,实现定时任务相对于xxl-job要复杂一些,要对分片规则非常熟悉。

操作验证
相关依赖

<dependency><groupId>com.dangdang</groupId><artifactId>elastic-job-lite-core</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>com.dangdang</groupId><artifactId>elastic-job-lite-spring</artifactId>
</dependency>

配置zookeeper

@Configuration
@ConditionalOnExpression("'${zk.serverList}'.length() > 0")
public class ZKConfig {@Beanpublic ZookeeperRegistryCenter registry(@Value("${zk.serverList}") String serverList,@Value("${zk.namespace}") String namespace) {return new ZookeeperRegistryCenter(new ZookeeperConfiguration(serverList, namespace));}}

实现SimpleJob接口

public class TestJob implements SimpleJob {@Overridepublic void execute(ShardingContext shardingContext){System.out.println("ShardingTotalCount:"+shardingContext.getShardingTotalCount());System.out.println("ShardingItem:"+shardingContext.getShardingItem());}
}

JobConfig配置任务

@Configuration
public class JobConfig {@Value("${sue.spring.elatisc.cron}")private String testCron;@Value("${sue.spring.elatisc.itemParameters}")private  String shardingItemParameters;@Value("${sue.spring.elatisc.jobParameters}")private String jobParameters =;@Value("${sue.spring.elatisc.shardingTotalCount}")private int shardingTotalCount;@Autowiredprivate ZookeeperRegistryCenter registryCenter;@Beanpublic SimpleJob testJob() {return new TestJob();}@Beanpublic JobScheduler simpleJobScheduler(final SimpleJob simpleJob) {return new SpringJobScheduler(simpleJob, registryCenter, getConfiguration(simpleJob.getClass(),cron, shardingTotalCount, shardingItemParameters, jobParameters));}private geConfiguration getConfiguration(Class<? extends SimpleJob> jobClass,String cron,int shardingTotalCount,String shardingItemParameters,String jobParameters) {JobCoreConfiguration simpleCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder(jobClass.getName(), testCron, shardingTotalCount).shardingItemParameters(shardingItemParameters).jobParameter(jobParameters).build();SimpleJobConfiguration simpleJobConfig = new SimpleJobConfiguration(simpleCoreConfig, jobClass.getCanonicalName());LiteJobConfiguration jobConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).overwrite(true).build();return jobConfig;}
}

applicationContext.properties文件中配置参数

spring.application.name=elasticjobDemo
zk.serverList=localhost:2181
zk.namespace=elasticjobDemo
sue.spring.elatisc.cron=0/5 * * * * ?
sue.spring.elatisc.itemParameters=0=A,1=B,2=C,3=D
sue.spring.elatisc.jobParameters=test
sue.spring.elatisc.shardingTotalCount=4

http://chatgpt.dhexx.cn/article/IqOVRXMc.shtml

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数据分析的前提就是数据的数量和质量。今天介绍几种数据源和数据的采集方式。 从数据采集角度&#xff0c;数据源分为开放数据源、爬虫抓取、日志采集、传感器&#xff0c;四类数据源。 开放数据源和爬虫听得比较多&#xff08;主要是我听得比较多&#xff09;&#x…