大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法:
1、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)。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。
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。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。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
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。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。
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。
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。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。
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。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~
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