大数据采集三种方法的区别

文章摘要：大数据采集三种方法的区别

数据采集是所有数据系统必备的，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。以下是关于常 […]

数据采集是所有数据系统必备的，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。以下是关于常用的大数据采集方法有哪些的具体介绍。

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。

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。

大数据采集系统安全合法吗

合法，数据来自工商系统公开的数据，谁都可以查。这些信息本来就是公开的，只不过通过强大的AI大数据筛选技术把这类软件把公开的信息搜集起来，建立个数据库，按要素整理后，单独做出来个专注于工商信息的搜索引擎，从技术上讲跟百度是类似的，因此，信息来源并不违法。

去工商信息公开平台查询，只不过工商信息公开平台查询的时候需要输验证码，效率低很多。

况且要在工商信息系统查询工商信息，一般要先知道企业的详细名称，并且批量查询的功能很弱(不知道是不是为了在一定程度上保护企业的隐私)。一定意义上智能大数据营销系统可以算作需要经常查询大量信息的人员的效率工具。