1、数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。

2、我们今天就来看看大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。

(相关资料图)

3、在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。

4、2、实时采集：工具：Flume/Kafka；实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。

5、在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理（例如去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据存储中。

6、这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。

7、3、互联网采集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。

8、又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。

9、爬虫除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。

10、4、其他数据采集方法对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。

11、比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。

12、数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。

13、只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。

14、大数据采集是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

15、重点要突破分布式高速、高可靠数据爬取或采集高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术：设计质量评估模型，开发数据质量提高技术。

16、大数据采集一般分为大数据智能感知层和基础支撑层。

17、大数据智能感知层主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接人系统，对构、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

18、重点攻克分数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

19、1.可视化+脚本除了可视化的配置外，有自带的脚本语言，对于通用性采集软件来说，能够百分百都能采集是很理想的。

20、2.自带免费数据库，同步存储数据可以在采集的同时，进行数据挖掘和分析。

21、挖掘结果和采集同步，存入数据库。

22、软件自带免费数据库，可以免安装免配置使用。

23、3.企业级数据采集软件面向企业级的软件，对于多任务管理、采集策略等是面向大规模数据采集而设计。

24、4.超快采集速度采集速度在笔记本上可以达到400万条每天，服务器可以达到4000-8000万每天。

25、我们还有免费的使用版本，使用版本不限功能，采集数量每天上限1000条。

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