📦 Data Feeds — 数据馈送

Bright Data — Data Feeds（Pipelines） 通过 bdata pipelines 从已支持平台提取结构化数据。一次调用，干净 JSON，无需编写抓取逻辑。 遇到不支持的 URL，转交 scrape；需先找 URL，转交 search。

启动检查（先跑）

if ! command -v bdata >/dev/null 2>&1; then
  echo "bdata CLI not installed — 见 bright-data-best-practices/references/cli-setup.md"
elif ! bdata zones >/dev/null 2>&1; then
  echo "bdata 未认证 — 运行：bdata login（或：bdata login --device 用于 SSH）"
fi

任一检查失败即停止并跳转至 skills/bright-data-best-practices/references/cli-setup.md。

支持的 pipeline 类型（2026-04-19 验证） 使用前务必 bdata pipelines list 确认名称——会变动。 当前 43 种：amazon_product、amazon_product_reviews、amazon_product_search、apple_app_store、bestbuy_products、booking_hotel_listings、crunchbase_company、ebay_product、etsy_products、facebook_company_reviews、facebook_events、facebook_marketplace_listings、facebook_posts、github_repository_file、google_maps_reviews、google_play_store、google_shopping、homedepot_products、instagram_comments、instagram_posts、instagram_profiles、instagram_reels、linkedin_company_profile、linkedin_job_listings、linkedin_people_search、linkedin_person_profile、linkedin_posts、reddit_posts、reuter_news、tiktok_comments、tiktok_posts、tiktok_profiles、tiktok_shop、walmart_product、walmart_seller、x_posts、yahoo_finance_business、youtube_comments、youtube_profiles、youtube_videos、zara_products、zillow_properties_listing、zoominfo_company_profile

命名注意：各平台不一致，amazon_product（单数）、tiktok_profiles（复数）、linkedin_person_profile（非 linkedin_profile）。一律从 bdata pipelines list 复制。

选择路径

情况	动作
已知平台 + 有 URL	bdata pipelines
不知用哪个 pipeline	先 bdata pipelines list
pipeline 支持关键词或多参数	见下方“关键词/多参 pipelines”
同类型多 URL	shell 循环并限并发（见 references/patterns.md）
长任务（评论、员工、大帖子流）	--timeout 1800
URL 平台不支持	停止，转交 scrape
需先找 URL	转交 search

关键词/多参 pipelines（不接受单个 URL） 少数 pipeline 需非 URL 或多位置参数；无参运行可查看 CLI 用法：

• amazon_product_search
• linkedin_people_search
• facebook_company_reviews [num_reviews]（默认 10）
• google_maps_reviews [days_limit]（默认 3）
• youtube_comments [num_comments]（默认 10）

其余 37 种均只需单个 URL。

核心命令示例

# 列出可用类型（唯一真相源）
bdata pipelines list
# Amazon 商品
bdata pipelines amazon_product \
  "https://www.amazon.com/dp/B08N5WRWNW" \
  --format json --pretty -o product.json
# Amazon 评论（慢，可能几百条）
bdata pipelines amazon_product_reviews \
  "https://www.amazon.com/dp/B08N5WRWNW" \
  --timeout 1200 -o reviews.json
# Amazon 搜索（关键词+域名）
bdata pipelines amazon_product_search \
  "noise cancelling headphones" "https://www.amazon.com" \
  --format json --pretty -o search.json
# LinkedIn 个人
bdata pipelines linkedin_person_profile \
  "https://www.linkedin.com/in/example" -o person.json
# LinkedIn 公司
bdata pipelines linkedin_company_profile \
  "https://www.linkedin.com/company/example" -o company.json
# LinkedIn 找人（公司URL+名+姓）
bdata pipelines linkedin_people_search \
  "https://www.linkedin.com/company/example" "Jane" "Doe" -o people.json
# Instagram 帖子
bdata pipelines instagram_posts \
  "https://www.instagram.com/example/" -o posts.json
# Google Maps 评论（URL+天数，默认3）
bdata pipelines google_maps_reviews \
  "https://maps.google.com/?cid=1234567890" 90 -o reviews.json
# YouTube 评论（URL+数量，默认10）
bdata pipelines youtube_comments \
  "https://www.youtube.com/watch?v=abc123" 100 -o yt-comments.json
# 大流用 NDJSON（每行一条记录）
bdata pipelines linkedin_posts "https://www.linkedin.com/in/example" \
  --format ndjson -o posts.ndjson
# 长任务提高轮询超时
bdata pipelines amazon_product_reviews "" --timeout 1800 -o out.json

完整 flag 与类型表：references/flags.md

验证 gate

• JSON 能干净解析：jq . 返回 0（NDJSON 则每行均通过）。
• 记录数符合预期：通常 1 URL = 1 记录，但评论/帖子/回复类返回数组，大小由平台决定。