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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大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。 大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。 一、大数据分析系统包括哪些方面? 1.Analytic Visualizations(
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2023-07-21 14:27:04
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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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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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文章目录第一章 大数据概述1.1 进入大数据时代的原因1.2 大数据概念1.3 大数据应用第二章 大数据采集基础2.1 传统数据采集技术2.2 大数据采集基础2.2.1数据的发展2.2.2大数据来源2.2.3大数据采集技术第三章 大数据采集架构3.1 概述3.2 Chukwa数据采集3.3 Flume数据采集3.4 Scribe数据采集3.5 Kafka数据采集3.5.1 概念理解3.5.2 消
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2023-11-14 20:04:07
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大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。 一、数据采集与预处理 对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些
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2024-09-03 06:45:23
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在当今的数字经济中，大数据分析的关键组成部分是数据采集与清洗。成功完成这两个步骤对任何数据驱动的项目都是至关重要的。本文将深入探讨如何有效地解决“大数据分析的数据采集与清洗”过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和监控告警。
### 备份策略
备份是保护数据的重要措施，我们需要有一套完善的备份策略。此过程包含数据备份的流程图和命令代码，确保数据的持久性和安全性。
```m
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。 一、架构分层 &nbs
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2023-10-05 10:24:29
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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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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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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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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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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。我们今天就来看看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
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2023-09-06 14:19:48
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在这个DT时代，数据愈发无价，所以数据源，显得那么的重要，而分析数据更是重中之重，分析的精准度越高，数据的价值越高。鉴于数据急剧增长，需要一个过程来提供有意义的信息，趋势变成实用的洞察力与对未来市场的预测。数据挖掘提取，在庞大数据中发现规律，将它转换成有效的信息。该技术利用各类的算法、统计分析、人工智能和数据库系统，从庞大数据集中提取信息，并转换成易于理解的形式。这里推
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2023-08-06 09:50:56
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**大数据日志采集**
大数据日志采集是指在大型数据系统中收集、存储和分析日志数据，以便对系统性能、错误和用户行为进行监控和分析。在Kubernetes（K8S）集群中实现大数据日志采集，可以帮助开发者更好地了解系统运行情况，提高系统的稳定性和性能。
**流程**
下面是在K8S中实现大数据日志采集的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 部署日志收集器 |
|
原创
2024-05-24 11:09:19
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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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