大數(shù)據(jù)采集方法有哪些 流程是怎樣的,，數(shù)據(jù)采集是所有數(shù)據(jù)系統(tǒng)必不可少的，大數(shù)據(jù)的采集方法有離線采集,、實(shí)時(shí)采集,、互聯(lián)網(wǎng)采集和其他數(shù)據(jù)采集方法。下面是小便整理的大數(shù)據(jù)采集方法和流程,，一起來看看吧,。
大數(shù)據(jù)采集方法有哪些 流程是怎樣的
大數(shù)據(jù)的采集方法是什么
1、離線采集：
工具：ETL,。在數(shù)據(jù)倉庫的語境下,，ETL基本上就是數(shù)據(jù)采集的代表，包括數(shù)據(jù)的提取,、轉(zhuǎn)換(Transform)和加載,。在轉(zhuǎn)換的過程中，需要針對具體的業(yè)務(wù)場景對數(shù)據(jù)進(jìn)行治理,，例如進(jìn)行非法數(shù)據(jù)監(jiān)測與過濾,、格式轉(zhuǎn)換與數(shù)據(jù)規(guī)范化、數(shù)據(jù)替換,、保證數(shù)據(jù)完整性等,。
2,、實(shí)時(shí)采集：
工具：Flume/Kafka。實(shí)時(shí)采集主要用在考慮流處理的業(yè)務(wù)場景,，比如,，用于記錄數(shù)據(jù)源的執(zhí)行的各種操作活動(dòng)，比如網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的流量管理,、金融應(yīng)用的股票記賬和 web 服務(wù)器記錄的用戶訪問行為,。在流處理場景，數(shù)據(jù)采集會成為Kafka的消費(fèi)者,，就像一個(gè)水壩一般將上游源源不斷的數(shù)據(jù)攔截住,，然后根據(jù)業(yè)務(wù)場景做對應(yīng)的處理(例如去重、去噪,、中間計(jì)算等),，之后再寫入到對應(yīng)的數(shù)據(jù)存儲中。
這個(gè)過程類似傳統(tǒng)的ETL,，但它是流式的處理方式,，而非定時(shí)的批處理Job，些工具均采用分布式架構(gòu),，能滿足每秒數(shù)百M(fèi)B的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求
3,、互聯(lián)網(wǎng)采集：
工具：Crawler，DPI等,。Scribe是Facebook開發(fā)的數(shù)據(jù)(日志)收集系統(tǒng),。又被稱為網(wǎng)頁蜘蛛，網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人,，是一種按照一定的規(guī)則,，自動(dòng)地抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者腳本，它支持圖片,、音頻,、視頻等文件或附件的采集。
大數(shù)據(jù)采集的流程是什么
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集處理流程主要包括數(shù)據(jù)收集,、數(shù)據(jù)預(yù)處理,、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理與分析等環(huán)節(jié),，數(shù)據(jù)質(zhì)量貫穿于整個(gè)大數(shù)據(jù)流程,，非常的關(guān)鍵。每一個(gè)數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)都會對大數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)生影響作用,。下面就來說一下大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集的流程及處理方法,。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集在數(shù)據(jù)收集過程中，數(shù)據(jù)源會影響大數(shù)據(jù)質(zhì)量的真實(shí)性、完整性數(shù)據(jù)收集,、一致性,、準(zhǔn)確性和安全性。
數(shù)據(jù)預(yù)處理大數(shù)據(jù)采集過程中通常有一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)源,，這些數(shù)據(jù)源包括同構(gòu)或異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫,、文件系統(tǒng)、服務(wù)接口等,，易受到噪聲數(shù)據(jù),、數(shù)據(jù)值缺失,、數(shù)據(jù)沖突等影響,，因此需首先對收集到的大數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)處理，以保證大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性與價(jià)值性,。
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