据自成学历信息网小编的了解,大数据采集方法有哪些 流程是怎样的,原来具体内容是这样的。
大数据采集方法有哪些 流程是怎样的,数据采集是所有数据系统必不可少的,大数据的采集方法有离线采集、实时采集、互联网采集和其他数据采集方法。下面是小便整理的大数据采集方法和流程,一起来看看吧。
大数据采集方法有哪些 流程是怎样的
大数据的采集方法是什么
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、转换(Transform)和加载。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。
大数据采集的流程是什么
大数据数据采集处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析等环节,数据质量贯穿于整个大数据流程,非常的关键。每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。下面就来说一下大数据数据采集的流程及处理方法。
大数据数据采集在数据收集过程中,数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。
数据预处理大数据采集过程中通常有一个或多个数据源,这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等,易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响,因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理,以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
以上就是小编为大家整理的大数据的采集方法和流程,希望能给大家带来帮助,想要了解更多相关资讯,请关注自成学历信息网。
声明:本站为成考自考学历交流信息网站,所有信息内容均收集于互联网,本网提供的信息仅供参考和非商业性学习目的,由于各方面情况的调整与变化,实际情况以当地权威机构部门、院校公布的信息为准。