app数据采集,大数据采集技术概述

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大数据采集是指从传感器和智能设备、企业线上系统、企业线下系统、社交网络和互联网平台等获取数据的过程。

数据包括RFID数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据、移动互联网数据等各类结构化、半结构化和非结构化海量数据。

不仅数据源种类多，数据类型复杂app数据采集,大数据采集技术概述，数据量大app数据采集app数据采集，生成速度快，传统的数据采集方式完全无能。

因此，大数据采集技术面临诸多技术挑战。一方面要保证数据采集的可靠性和效率app数据采集,大数据采集技术概述，同时要避免数据重复。大数据分类 传统的数据采集来源单一，存储、管理和分析的数据量相对较少，大部分可以通过关系数据库和并行数据仓库进行处理。

在依靠并行计算提高数据处理速度方面，传统并行数据库技术追求高一致性和容错性，难以保证其可用性和可扩展性。

在大数据系统中，传统数据分为业务数据和行业数据。传统数据系统未考虑的新数据源包括内容数据、在线行为数据和离线行为数据。

在传统数据系统和新数据系统中，数据分为以下五种类型。

业务数据：消费者数据、客户关系数据、库存数据、账户数据等行业数据：交通流量数据、能耗数据、PM2.5数据等内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等 线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据、反馈数据等 线下行为数据：车辆位置与轨迹、用户位置与轨迹、动物位置与轨迹， ETC。

大数据的主要来源如下。

企业系统：客户关系管理系统、企业资源规划系统、库存系统、销售系统等机器系统：智能电表、工业设备传感器、智能设备、视频监控系统等互联网系统：电子商务系统、服务业业务系统、政府监管系统等社交系统：微信、QQ、微博、博客、新闻网站、朋友圈等。

在大数据系统中，数据源与数据类型的关系如图1所示。大数据系统从传统企业系统中获取相关业务数据。

图1 数据源与数据类型的关系

机器系统生成的数据分为两大类：

互联网系统会生成相关的业务数据和上网行为数据，如用户反馈和评价信息、用户购买的产品和品牌信息等。

社交系统会产生大量的内容数据，例如博客和照片，以及在线行为数据。因此，大数据采集与传统数据采集有很大不同。

从数据来源来看，传统数据采集的数据来源单一，即数据来源于传统企业的客户关系管理系统、企业资源计划系统及相关业务系统，而大数据采集系统也需要从社交系统、互联网系统中收集。以及各类机器设备获取数据。

从数据量上看，互联网系统和机器系统产生的数据量远大于企业系统。

从数据结构来看，传统数据采集的数据是结构化数据，而大数据采集系统需要采集大量的视频、音频、照片等非结构化数据，以及半结构化数据，如网页、博客和日志。.

从数据生成速度来看，传统数据采集的数据几乎都是人为操作生成的，远低于机器生成数据的效率。因此，传统的数据采集方式与大数据采集方式也存在着根本的区别。大数据采集方式分类 大数据采集是指使用多个数据库或存储系统从客户端（Web、App或传感器形式等）接收数据。例如，电子商务公司使用 MySQL 和 Oracle 等传统关系数据库来存储每笔交易数据。在大数据时代，Redis、MongoDB、HBase等NoSQL数据库也常用于数据采集。

大数据采集过程的主要特点和挑战是高并发，因为可能有成千上万的用户同时访问和操作。因此，需要在采集端部署大量的数据库来支持，并且需要深入思考和设计，在这些数据库之间进行负载均衡和分片。

根据数据源的不同，大数据的采集方式也不同。但是为了满足大数据采集的需要，在大数据采集中采用了大数据处理模式，即MapReduce分布式并行处理模式或基于内存的流处理模式。

对于 4 种不同的数据源，大数据收集方法分为以下几类。1. 数据库集合 传统企业会使用MySQL、Oracle等传统关系型数据库来存储数据。

随着大数据时代的到来，Redis、MongoDB、HBase等NoSQL数据库也被普遍用于数据采集。企业通过在采集端部署大量数据库，并在这些数据库之间进行负载均衡和分片来完成大数据采集。2. 系统日志采集 系统日志采集主要采集公司业务平台每天产生的大量日志数据，供线下和线上的大数据分析系统使用。

高可用、高可靠、可扩展是日志采集系统的基本特征。系统日志采集工具均采用分布式架构，可满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。

详情请参考教程《系统日志收集方法》。

3. 网络数据采集 网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公共API从网站获取数据信息的过程。

网络爬虫会从一个或几个初始网页的 URL 开始获取每个网页上的内容，在爬取网页的过程中，会不断地从当前页面中提取新的 URL 并放入队列中，直到满足设定的停止条件。

通过这种方式，可以从网页中提取非结构化数据和半结构化数据并存储在本地存储系统中。

具体请参考教程《网络数据采集方法》。

4. 感知设备数据采集 感知设备数据采集是指通过传感器、摄像头等智能终端自动采集信号、图片或视频等方式获取数据。

大数据智能感知系统需要实现结构化、半结构化和非结构化海量数据的智能识别、定位、跟踪、访问、传输、信号转换、监测、初步处理和管理。其关键技术包括大数据源的智能识别、感知、适应、传输和接入。