① 在哪裡有網站信息查詢

站長工具，網路站長平台。這兩個比較主流吧，我一般用站長工具，chinaz的。很不錯

② 建網站的基本信息

建網站是指網際網路上一塊固定的面向全世界發布消息的地方，建網站由(也就是網站地址)、程序和網站空間構成，通常包括主頁和其他具有超鏈接文件的頁面。網站是一種通訊工具，就像布告欄一樣，人們可以通過網站來發布自己想要公開的資訊，或者利用網站來提供相關的網路服務。人們可以通過網頁瀏覽器來訪問網站，獲取自己需要的資訊或者享受網路服務。在互聯網的早期，網站還只能保存單純的文本。經過幾年的發展，當萬維網出現之後，圖像、聲音、動畫、視頻，甚至3D技術開始在互聯網上流行起來，通過動態網頁技術，用戶也可以與其他用戶或者網站管理者交流。也有一些網站提供電子郵件服務。
建網站前期准備工作相當重要，策劃決定站長建站的目的以及日後維護網站，讓站長的網站發揮作用等是相當的重要。網站建設是指使用標識語言（markup language)，通過易雅達網一系列設計、建模、和執行的過程將電子格式的信息通過互聯網傳輸，最終以圖形用戶界面（GUI）的形式被用戶所瀏覽。圖片（GIFs， JPEGs，PNGs）和表格，都可以通過使超文本標記語言（標准通用標記語言下的一個應用）、可擴展超文本標記語言等標示語言放置到網站頁面上。而更復雜的信息如矢量圖形、動畫、視頻、聲頻等多媒體檔案則需要插件程序來運行，同樣地它們亦需要標示語言移植在網站內。建網站兩種設計模式，從前一般建網站都使用表格進行排版設計，這樣作的優點在於設計製作速度快，尤其在可視化網頁編輯器，這樣設計顯得直觀而方便，然而這讓越來越復雜的版面需要許多不斷嵌套的表格設計，致使網頁代碼變得冗長復雜，使文件體積增大，且不容易被搜索引擎查找。

③ 最全的網站信息查詢網是什麼

用網路!

④ 如何快速查詢網站信息

  1. 瀏覽器來輸入源http://seo.chinaz.com/

  2. 輸入要查詢的網站


⑤ 什麼是基礎數據信息平台

一直想整理一下這塊內容，既然是漫談，就想起什麼說什麼吧。我一直是在互聯網行業，就以互聯網行業來說。
先大概列一下互聯網行業數據倉庫、數據平台的用途：

  • 整合公司所有業務數據，建立統一的數據中心；

  • 提供各種報表，有給高層的，有給各個業務的；

  • 為網站運營提供運營上的數據支持，就是通過數據，讓運營及時了解網站和產品的運營效果；

  • 為各個業務提供線上或線下的數據支持，成為公司統一的數據交換與提供平台；

  • 分析用戶行為數據，通過數據挖掘來降低投入成本，提高投入效果；比如廣告定向精準投放、用戶個性化推薦等；

  • 開發數據產品，直接或間接為公司盈利；

  • 建設開放數據平台，開放公司數據；

  • 。。。。。。


  • 上面列出的內容看上去和傳統行業數據倉庫用途差不多，並且都要求數據倉庫/數據平台有很好的穩定性、可靠性；但在互聯網行業，除了數據量大之外，越來越多的業務要求時效性，甚至很多是要求實時的 ，另外，互聯網行業的業務變化非常快，不可能像傳統行業一樣，可以使用自頂向下的方法建立數據倉庫，一勞永逸，它要求新的業務很快能融入數據倉庫中來，老的下線的業務，能很方便的從現有的數據倉庫中下線；


  • 其實，互聯網行業的數據倉庫就是所謂的敏捷數據倉庫，不但要求能快速的響應數據，也要求能快速的響應業務；


  • 建設敏捷數據倉庫，除了對架構技術上的要求之外，還有一個很重要的方面，就是數據建模，如果一上來就想著建立一套能兼容所有數據和業務的數據模型，那就又回到傳統數據倉庫的建設上了，很難滿足對業務變化的快速響應。應對這種情況，一般是先將核心的持久化的業務進行深度建模（比如：基於網站日誌建立的網站統計分析模型和用戶瀏覽軌跡模型；基於公司核心用戶數據建立的用戶模型），其它的業務一般都採用維度+寬表的方式來建立數據模型。這塊是後話。


  • 整體架構下面的圖是我們目前使用的數據平台架構圖，其實大多公司應該都差不多：


  • 邏輯上，一般都有數據採集層、數據存儲與分析層、數據共享層、數據應用層。可能叫法有所不同，本質上的角色都大同小異。


  • 我們從下往上看：


  • 數據採集數據採集層的任務就是把數據從各種數據源中採集和存儲到數據存儲上，期間有可能會做一些簡單的清洗。



  • 數據源的種類比較多：


  • 網站日誌：


  • 作為互聯網行業，網站日誌占的份額最大，網站日誌存儲在多台網站日誌伺服器上，


  • 一般是在每台網站日誌伺服器上部署flume agent，實時的收集網站日誌並存儲到HDFS上；


  • 業務資料庫：


  • 業務資料庫的種類也是多種多樣，有Mysql、Oracle、SqlServer等，這時候，我們迫切的需要一種能從各種資料庫中將數據同步到HDFS上的工具，Sqoop是一種，但是Sqoop太過繁重，而且不管數據量大小，都需要啟動MapRece來執行，而且需要Hadoop集群的每台機器都能訪問業務資料庫；應對此場景，淘寶開源的DataX，是一個很好的解決方案（可參考文章 《異構數據源海量數據交換工具-Taobao DataX 下載和使用》），有資源的話，可以基於DataX之上做二次開發，就能非常好的解決，我們目前使用的DataHub也是。


  • 當然，Flume通過配置與開發，也可以實時的從資料庫中同步數據到HDFS。


  • 來自於Ftp/Http的數據源：


  • 有可能一些合作夥伴提供的數據，需要通過Ftp/Http等定時獲取，DataX也可以滿足該需求；


  • 其他數據源：


  • 比如一些手工錄入的數據，只需要提供一個介面或小程序，即可完成；



  • 數據存儲與分析毋庸置疑，HDFS是大數據環境下數據倉庫/數據平台最完美的數據存儲解決方案。



  • 離線數據分析與計算，也就是對實時性要求不高的部分，在我看來，Hive還是首當其沖的選擇，豐富的數據類型、內置函數；壓縮比非常高的ORC文件存儲格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基於結構化數據上的統計分析遠遠比MapRece要高效的多，一句SQL可以完成的需求，開發MR可能需要上百行代碼；


  • 當然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapRece介面，如果真的很樂意開發Java，或者對SQL不熟，那麼也可以使用MapRece來做分析與計算；Spark是這兩年非常火的，經過實踐，它的性能的確比MapRece要好很多，而且和Hive、Yarn結合的越來越好，因此，必須支持使用Spark和SparkSQL來做分析和計算。因為已經有Hadoop Yarn，使用Spark其實是非常容易的，不用單獨部署Spark集群，關於Spark On Yarn的相關文章，可參考：《Spark On Yarn系列文章》


  • 實時計算部分，後面單獨說。


  • 數據共享這里的數據共享，其實指的是前面數據分析與計算後的結果存放的地方，其實就是關系型資料庫和NOSQL資料庫；



  • 前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和計算的結果，還是在HDFS上，但大多業務和應用不可能直接從HDFS上獲取數據，那麼就需要一個數據共享的地方，使得各業務和產品能方便的獲取數據；和數據採集層到HDFS剛好相反，這里需要一個從HDFS將數據同步至其他目標數據源的工具，同樣，DataX也可以滿足。


  • 另外，一些實時計算的結果數據可能由實時計算模塊直接寫入數據共享。



  • 數據應用

  • 業務產品


  • 業務產品所使用的數據，已經存在於數據共享層，他們直接從數據共享層訪問即可；


  • 報表


  • 同業務產品，報表所使用的數據，一般也是已經統計匯總好的，存放於數據共享層；


  • 即席查詢


  • 即席查詢的用戶有很多，有可能是數據開發人員、網站和產品運營人員、數據分析人員、甚至是部門老大，他們都有即席查詢數據的需求；


  • 這種即席查詢通常是現有的報表和數據共享層的數據並不能滿足他們的需求，需要從數據存儲層直接查詢。


  • 即席查詢一般是通過SQL完成，最大的難度在於響應速度上，使用Hive有點慢，目前我的解決方案是SparkSQL，它的響應速度較Hive快很多，而且能很好的與Hive兼容。


  • 當然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一個框架的話。


  • OLAP


  • 目前，很多的OLAP工具不能很好的支持從HDFS上直接獲取數據，都是通過將需要的數據同步到關系型資料庫中做OLAP，但如果數據量巨大的話，關系型資料庫顯然不行；


  • 這時候，需要做相應的開發，從HDFS或者HBase中獲取數據，完成OLAP的功能；


  • 比如：根據用戶在界面上選擇的不定的維度和指標，通過開發介面，從HBase中獲取數據來展示。


  • 其它數據介面


  • 這種介面有通用的，有定製的。比如：一個從Redis中獲取用戶屬性的介面是通用的，所有的業務都可以調用這個介面來獲取用戶屬性。



  • 實時計算現在業務對數據倉庫實時性的需求越來越多，比如：實時的了解網站的整體流量；實時的獲取一個廣告的曝光和點擊；在海量數據下，依靠傳統資料庫和傳統實現方法基本完成不了，需要的是一種分布式的、高吞吐量的、延時低的、高可靠的實時計算框架；Storm在這塊是比較成熟了，但我選擇Spark Streaming，原因很簡單，不想多引入一個框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延時性高那麼一點點，那對於我們的需要可以忽略。


  • 我們目前使用Spark Streaming實現了實時的網站流量統計、實時的廣告效果統計兩塊功能。


  • 做法也很簡單，由Flume在前端日誌伺服器上收集網站日誌和廣告日誌，實時的發送給Spark Streaming，由Spark Streaming完成統計，將數據存儲至Redis，業務通過訪問Redis實時獲取。


  • 任務調度與監控在數據倉庫/數據平台中，有各種各樣非常多的程序和任務，比如：數據採集任務、數據同步任務、數據分析任務等；



  • 這些任務除了定時調度，還存在非常復雜的任務依賴關系，比如：數據分析任務必須等相應的數據採集任務完成後才能開始；數據同步任務需要等數據分析任務完成後才能開始；這就需要一個非常完善的任務調度與監控系統，它作為數據倉庫/數據平台的中樞，負責調度和監控所有任務的分配與運行。


  • 前面有寫過文章，《大數據平台中的任務調度與監控》,這里不再累贅。


  • 總結在我看來架構並不是技術越多越新越好，而是在可以滿足需求的情況下，越簡單越穩定越好。目前在我們的數據平台中，開發更多的是關注業務，而不是技術，他們把業務和需求搞清楚了，基本上只需要做簡單的SQL開發，然後配置到調度系統就可以了，如果任務異常，會收到告警。這樣，可以使更多的資源專注於業務之上。

⑥ 什麼網站上可以找到企業的基本信息

網路也可以啊！以前還有谷歌，但是現在退出中國了，我一般都用網路，也算是支持支持中國企業的因素吧，以前我也不用谷歌，你只要知道公司名稱就可以搜索到了。