數(shù)據(jù)采集是所有數(shù)據(jù)系統(tǒng)必不可少的，大數(shù)據(jù)的采集方法有離線采集、實時采集、互聯(lián)網(wǎng)采集和其他數(shù)據(jù)采集方法。

　　大數(shù)據(jù)的采集方法是什么

　　1、離線采集：

　　工具：ETL。在數(shù)據(jù)倉庫的語境下，ETL基本上就是數(shù)據(jù)采集的代表，包括數(shù)據(jù)的提取、轉換(Transform)和加載。在轉換的過程中，需要針對具體的業(yè)務場景對數(shù)據(jù)進行治理，例如進行非法數(shù)據(jù)監(jiān)測與過濾、格式轉換與數(shù)據(jù)規(guī)范化、數(shù)據(jù)替換、保證數(shù)據(jù)完整性等。

　　2、實時采集：

　　工具：Flume/Kafka。實時采集主要用在考慮流處理的業(yè)務場景，比如，用于記錄數(shù)據(jù)源的執(zhí)行的各種操作活動，比如網(wǎng)絡監(jiān)控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 服務器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數(shù)據(jù)采集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數(shù)據(jù)攔截住，然后根據(jù)業(yè)務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中間計算等)，之后再寫入到對應的數(shù)據(jù)存儲中。

　　這個過程類似傳統(tǒng)的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均采用分布式架構，能滿足每秒數(shù)百MB的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。

　　3、互聯(lián)網(wǎng)采集：

　　工具：Crawler，DPI等。Scribe是Facebook開發(fā)的數(shù)據(jù)(日志)收集系統(tǒng)。又被稱為網(wǎng)頁蜘蛛，網(wǎng)絡機器人，是一種按照一定的規(guī)則，自動地抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集。

　　大數(shù)據(jù)采集的流程是什么

　　大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集處理流程主要包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理與分析等環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)質(zhì)量貫穿于整個大數(shù)據(jù)流程，非常的關鍵。每一個數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)都會對大數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)生影響作用。下面就來說一下大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集的流程及處理方法。

　　大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集在數(shù)據(jù)收集過程中，數(shù)據(jù)源會影響大數(shù)據(jù)質(zhì)量的真實性、完整性數(shù)據(jù)收集、一致性、準確性和安全性。

　　數(shù)據(jù)預處理大數(shù)據(jù)采集過程中通常有一個或多個數(shù)據(jù)源，這些數(shù)據(jù)源包括同構或異構的數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)、服務接口等，易受到噪聲數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)值缺失、數(shù)據(jù)沖突等影響，因此需首先對收集到的大數(shù)據(jù)集合進行預處理，以保證大數(shù)據(jù)分析與預測結果的準確性與價值性。