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

      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。

      大數據采集方法有哪些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。

      大數據采集方法有哪些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。

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