隨著科技的發展，大數據已經開始影響我們的生活，那么也越來越多的人開始學歷大數據專業。那么今天我們就來聊一聊比較專業的話題，大數據采集方法有哪些？數據采集是所有數據系統必不可少的，大數據的采集方法有離線采集、實時采集、互聯網采集和其他數據采集方法。

       大數據采集方法有哪些

       1、離線采集：

       工具：ETL。在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據采集的代表，包括數據的提取、轉換(Transform)和加載。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保數據完整性等。

       2、實時采集：

       工具：Flume/Kafka。實時采集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用于記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網絡監控的流量管理、金融應用的股記賬和 web 服務器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據采集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然后根據業務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中間計算等)，之后再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均采用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日志數據采集和傳輸需求。

        3、互聯網采集：

       工具：Crawler，DPI等。Scribe是Facebook開發的數據(日志)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網絡機器人，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網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。

       大數據采集的流程是什么

       大數據數據采集處理流程主要包括數據收集、數據預處理、數據存儲、數據處理與分析等環節，數據質量貫穿于整個大數據流程，非常的關鍵。每一個數據處理環節都會對大數據質量產生影響作用。下面就來說一下大數據數據采集的流程及處理方法。大數據數據采集在數據收集過程中，數據源會影響大數據質量的真實性、完整性數據收集、一致性、準確性和性。數據預處理大數據采集過程中通常有一個或多個數據源，這些數據源包括同構或異構的數據庫、文件系統、服務接口等，易受到噪聲數據、數據值缺失、數據沖突等影響，因此需先對收集到的大數據集合進行預處理，以保大數據分析與預測結果的準確性與價值性。

      大數據工程師的從業方向

      大數據工程師可以從事數據科學研究工作，數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。大數據工程師可以從事可視化工具開發工作，可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟件，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。大數據工程師可以從事數據預測分析工作，營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過設來測試閾值并預測未來的表現。

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