任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集数据存储数据处理数据展现（可视化，报表和监控）其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括：数据源多种多样数据量大，变化快如何保证数据采集的可靠性的性能如何避免重复数据如何保证数据的质量我们今天就来看看当前可用的一些数据采集的产品，重点关注一些它们是如何做到高可靠，高性能和高扩展。
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2023-12-28 16:28:14
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大数据采集 是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络和互联网平台等获取数据的过程。数据 数据包括RFID数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。大数据的分类业务数据：消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等。行业数据：车流量数据、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
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2023-08-15 14:25:31
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大数据技术概述1、数据采集：是指将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中。2、数据存储：海量的数据，需要存储在系统中，方便下次使用时进行查询。3、数据处理：原始数据需要经过层层过滤、拼接、转换才能最终应用，数据处理就是这些过程的统称。一般来说，有两种类型的数据处理，一种是离线的批量处理，另一种是实时在线分析。4、数据应用：经过处理的数据可以对外提供服务，比如生成可视化的报表、作为互动式分析的
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2023-09-14 16:59:08
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我在一次社区活动中做过一次分享，演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中，我主要分析了大数据平台架构的生态环境，并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解，并结合具体的技术选型与需求场景，给出了我个人对大数据平台的理解。本文讲解数据采集部分。 数据采集的设计，
原创
2021-07-22 11:29:35
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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。
原创
2022-11-28 10:54:09
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现在大数据不断发展衍生出了很多用途，而在营销上面的用途是彻底改变了营销模式。而该如何利用大数据来进行精准营销是现在所有企业的难题，那么今天小编就来讲一讲大数据采集、数据清洗与数据运用。1.数据采集数据采集其中分为线上与线下，而在这其中可以分为线下门店数据宝安装、在特殊场景利用数据宝采集、利用LBS技术通过地域区分数据与通过线下采集数据来进行线上数据分析对比。线下门店数据宝与在特殊场景
1、大数据采集1.1 大数据采集概念数据采集（DAQ）又称数据获取，通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。1.2 常用的数据采集方式大数据的采集通常采用多个数据库来接收终端数据，包括智能硬件端、多种传感器端、网页端、移动APP应用端等，并且可以使用数据库进行简单的处理工作。1.3 大数据采集的研究分类1.3.1 智能
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2024-01-28 14:54:06
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大数据采集可以细分为数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换等过程，将分散、零乱、不统一的数据整合到一起，以一种结构化、可分析的形态加载到数据仓库中，从而为后续的数据使用奠定坚实基础。数据采集可以分为内部采集与外部采集两个方面。（1）离线数据采集技术，首先要是基于文件的数据采集系统、日志收集系统等，代表性的工具有Facebook公司开发的Scribe、Cloudera公司开发的Flume和Apach
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2024-03-11 12:41:55
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# Java 大数据平台采集程序
## 引言
随着大数据时代的到来，如何高效地采集海量数据成为了一个重要的问题。Java 作为一门强大且广泛使用的编程语言，为我们提供了丰富的工具和框架来处理大数据采集。本文将介绍如何使用 Java 编写大数据平台采集程序，包括代码示例和一些常用的工具和技术。
## 采集程序概述
一个典型的大数据平台采集程序通常包含以下几个主要步骤：
1. 连接数据源：通
原创
2023-10-15 04:03:35
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数据采集介绍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）。数据源是整个大数据平台的上游，数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理，完成数据清洗工作。在大数据场景下，数据源复杂、多样，包括业务数据库、日志数据、图片、视频等多媒体数据等。数据采集形式也需要更加复杂，多样，包括定时、实时、增量、全量等。常见
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精选
2020-11-15 15:32:58
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from 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集数据存储数据处理数据展现（可视化，报表和监控）其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括：数据源多种多样数据量大，变化快如何保证数据采集的可靠性的性能如何避免重复数据如何保证数据的质量我们今天就来看看当前可用的一些数据采集的产品，重点关注一些它们是如何做到高可靠，
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2023-12-11 17:11:28
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大数据技术用了多年时间进行演化，才从一种看起来很炫酷的新技术变成了企业在生产经营中实际部署的服务。其中，数据采集产品迎来了广阔的市场前景，无论国内外，市面上都出现了许多技术不一、良莠不齐的采集软件。那么现在有哪些好用的数据采集软件呢？这几款你都知道吗？1、火车采集器这个是很老牌的网站数据采集工具了，从诞生至今已经十一年了。经过不断的更新迭代，功能也越来越多。火车采集器可以实现数据的抓取、清洗、分析
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2023-08-02 16:42:00
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前面的章节介绍了hive的知识，本节博主将分享日志采集框架Flume的相关知识。在一个完整的大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示
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2024-01-08 16:42:12
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我知道的数据采集方法有这几种： 第一种：软件接口方式 通过各软件厂商开放数据接口，实现不同软件数据的互联互通。这是目前最为常见的一种数据对接方式。 优势：接口对接方式的数据可靠性与价值较高，一般不存在数据重复的情况；数据可通过接口实时传输，满足数据实时应用要求。 缺点：①接口开发费用高；②需协调多个软件厂商，工作量大且容易烂尾；③可扩展性不高，如：由于新业务需要各软件系统开发出新的业务模块，其和大
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2024-07-09 17:22:09
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大数据之数据采集 大数据体系一般分为：数据采集、数据计算、数据服务、以及数据应用 几大层次。在数据采集层，主要分为 日志采集 和 数据源数据同步。日志采集 根据产品的类型 又有可以分为：浏览器页面 的日志采集客户端 的日志采集浏览器页面采集： 主要是收集页面的 浏览日志（PV/UV等） 和 交互操作日志（操作事件）。这些日志的采集，一般是在页面上植入标准的统计JS代码来进执行。但这个植入代码的过程
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2023-09-25 10:12:42
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大数据工程师采集数据的方法有哪几类?【导语】数据的搜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，只需善用数据化处理渠道，便能够确保数据剖析结果的有效性，助力企业实现数据驱动，那么大数据工程师采集数据的方法有哪几类?1、离线搜集：工具：ETL;在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(L
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2024-05-10 16:54:37
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文章目录大数据采集概述1.互联网大数据与采集1.1互联网大数据来源1.社交媒体2.社交网络3.百科知识库4.新闻网站5.评论信息6.位置型信息1.2 互联网大数据的特征1.大数据类型和语义更加丰富2.数据的规范化程度弱3.数据的流动性更大4.数据的开放性更好5.数据的来源更加丰富6.互联网大数据的价值体现形式更加多样化2 Python 爬虫大数据采集技术的重要性2.1大数据采集技术的重要性2.2
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2023-12-06 11:04:04
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随着互联网的不断发展，大数据正在成为一股热潮，且业界对大数据的讨论已达到一个前所未有的高峰。车联网作为移动互联网大背景下诞生的一个产物，不管是车辆的接入、服务内容的选择还是服务的精准性，都离不开大数据。车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间，并且很容易形成海量数据。一方面，如果说大数据的特征是完整和混杂，而车联网与车有关的大数据特征是完整加精准。如某些与车辆本身有关的数据，都有明确的一个ID，根
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2024-03-07 16:06:54
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随着信息化时代的加深，国家人力资源和社会保障部新规定了13个新型职业，大数据工程技术人员赫然在列，下面我将从一个初学者的态度，搭建我们的大数据平台。系统和软件版本如下：软件相应版本操作系统CentOS 6.7JAVAJDK 1.8.0.131SCALASCALA 2.11.2HadoopHadoop 2.7.3SparkSpark 2.0.2ZeppelinZeppelin 0.6.2一、环境准备
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2024-06-18 14:01:53
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大家好，我是一哥，今天给大家讲解一下大数据面试中对于数据采集部分的一些问题。01什么是数据采集数据采集是大数据的基石，不论是现在的互联网公司，物联网公司或者传统的IT公司，每个业务流程环节都会产生大量的数据，同时用户操作的日志也会产生大量的数据，为了将这些结构化和非结构化的数据进行采集，我们必须要有一套完整的数据采集方案流程，为后续的数据分析应用提供数据基础。根据不同业务场景，对于数据采集的
