二、数据监控流程图
三、流程详解
（一）信源系统
信源系统主要是用来管理各种规则，同时接收异常信息、并分析异常情况。
根据分析结果，把相应的信息推送给信源管理、采集人员等相关人员，以便优化采集策略及采集器，从而达到采集闭环(采集--反馈--优化采集--采集)。
1)相关规则阐述：
设计数据校验规则的目：
① 为了保证流入产品的数据质量。 ② 为了发现采集的不足之处，以便优化采集策略，完善采集器。
终极目标是提高数据产品的用户体验，增强用户粘性。
校验规则说明
只有标题非空的信息，才会进行数据质量校验，数据矫正等后续操作。
规则分类说明
① 非空校验规则；type=1 ② 数据质量校验规则；type=2 ③ 数据清洗规则；type=3 ④ 二次排重规则。type=4
非空规则
具体的判断规则，根据索引字段管理中配置为准。包括但不限于下面几方面：
① 标题/评论是否非空； ② [发布时间](http://www.blog2019.net/tag/%E5%8F%91%E5%B8%83%E6%97%B6%E9%97%B4?tagId=31)是否非空； ③ 内容是否非空； ④ 采集时间是否非空； ⑤ 插入时间是否非空； ⑥ 数据类型是否非空； ⑦ 如果为空，就无法判断该条数据使用那一类型的校验规则； ⑧ Kafka根据该字段值，来判断数据存入那个ES索引中； ⑨ 采集人ID标识是否非空。 ⑩ 设计该字段的主要用了记录数据来源，以便快速定位到人。 ⑪ 新闻或网站类型的数据中site_id和site_name不可为空；
注释事项：
只有标题/评论内容不为空的信息，才可以流入后续环境。
数据质量规则
1)标题：
① 标题是否有乱码； ② 是否出现日期信息。如： ③ 标题是否以”XXXXXX_XXX网站/门户网站”等结束； ④ 标题是否包含JS、CSS样式等。 ⑤ 标题是否包含HTML转义字符等；如： ； ⑥ 包含特殊格式。比如：
等等
2)正文/评论：
① 是否包含乱码； ② 是否包含JS、CSS； ③ 是否包含无用内容。如：打开APP、查看更多、精彩图片、展开全文、 扫一扫、扫码关注等等； ④ 内容和标题描述是否一致； ⑤ 内容是否包含转义字符等；如下图所示： ⑥ 包含特殊重复格式。比如：多个”
”、换行等同时出现 ⑦ 是否包含版权信息。如：独家稿文，禁止转载等字样
3)发布时间：
① 是否大于采集时间； ② 长度否是19位； ③ 格式是否为：yyyy-MM-dd HH:mm:ss。
数据清洗规则
1)根据域名
根据域名过滤掉整个网站的数据。这种情况主要为应对一些域名异常的情况。比如一些网站实际跳转到一些异常网站等
2)根据关键词进行特定清洗
① 包含某个关键词整行删除。 ② 删除某个特定关键词；
二次排重规则
1)排重依据字段。
可以单个字段，也可以是多字段联合排重。比如微信使用“公众号名称”+“标题”的二次排重。
2)排重规则具有唯一性
一种类型的数据只能设置一种排重规则；
2)系统功能设计
规则库管理
① 非空规则的添加、编辑、删除、查询等；type=1 ② 数据质量校验规则的添加、编辑、删除、查询等；type=2 ③ 数据清洗规则的添加、编辑、删除、查询等；type=3 ④ 默认规则参考《相关规则阐述》中《非空规则》、《数据质量规则》和《数据清洗规则》； ⑤ 规则下需要可以添加相应的判断关键词。
Kafka统一推送接口管理
① 能够实现现有接口的添加、编辑、删除、查询等管理。同时把信息同步到Redis库中。格式如③中图所示； ② 接口服务记录中须包括：[部署](http://www.blog2019.net/tag/%E9%83%A8%E7%BD%B2?tagId=13)的服务器IP、接口端口号等信息； ③ 由于是分布式部署，每个接口会有多个地址URL，如下图所示。 ④ 接口在Redis中的存储方式：key=方法名，value=拼接字符串
数据类型管理
数据类型管理
① 能够实现对数据类型的添加、编辑、删除、查询等基本功能； ② 该功能需可以添加排重依据字段，字段可以是单个，或者是组合； ③ 该功能需可选择数据推送接口地址URL；通过接口方法名进行关联； ④ 数据类型一般可以分为：新闻(或网站)、论坛、博客、微博、纸媒、外媒、客户端、微信、视频、广播、电视台、评论等； ⑤ 数据类型需要通过ES索引类型进行关联； ⑥ 数据类型需要和人员相关联。
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