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。
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