HTML数据虽不能直接构建数据湖，但可作为重要数据源。通过网络爬虫或API采集网页内容，经解析、清洗转化为JSON/Parquet等结构化格式，分层存储于S3或ADLS等云存储中，结合Delta Lake实现事务管理；同时需建立元数据目录、数据血缘与合规机制，确保可追溯与隐私安全。该架构以HTML为起点，将非结构化网页内容转变为可信、可查、可分析的…

从HTML构建知识图谱需先提取结构化信息并建立语义关系。1. 利用DOM树解析、正则清洗、NLP识别及表格提取等方法获取数据；2. 通过实体识别与上下文分析生成“实体-属性”和“实体-关系”三元组；3. 经爬取、预处理、结构化转换、存储建模及消歧链接等步骤完成图谱构建；4. 借助BeautifulSoup、Scrapy、Neo4j等工具提升效率，核…

增量更新通过记录上次采集的锚点（如时间戳、Etag、哈希值）判断数据变化，仅抓取新增或修改内容。1. 可利用时间戳比对、响应头字段（Last-Modified/Etag）条件请求或内容哈希对比识别更新；2. 采集逻辑需维护状态记录（数据库/文件），结合唯一标识过滤重复；3. 示例中新闻站按发布时间筛选增量条目，并更新最大时间戳；4. 配合Scrap…

HTML数据治理需系统化推进，涵盖明确数据范围、保障质量、元数据管理、合规安全及平台化闭环。首先界定来源与关键字段，区分原始与衍生数据；通过自动化工具实现清洗校验，监控异常；记录采集元数据并构建血缘链路，版本化解析规则；遵守法律规范，过滤敏感信息，控制访问权限；最终将治理嵌入数据流程，建立可追溯、可度量的持续管理机制，使HTML数据成为可信资产。 …