大數據采集是指從傳感器和智能設備、企業在線系統、企業離線系統、社交網絡和互聯網平臺等獲取數據的過程。

數據包括 RFID 數據、傳感器數據、用戶行為數據、社交網絡交互數據及移動互聯網數據等各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。

不但數據源的種類多，數據的類型繁雜，數據量大，并且產生的速度快，傳統的數據采集方法完全無法勝任。

所以，大數據采集技術面臨著許多技術挑戰，一方面需要保證數據采集的可靠性和高效性，同時還要避免重復數據。

大數據分類

傳統的數據采集來源單一，且存儲、管理和分析數據量也相對較小，大多采用關系型數據庫和并行數據倉庫即可處理。

在依靠并行計算提升數據處理速度方面，傳統的并行數據庫技術追求的是高度一致性和容錯性，從而難以保證其可用性和擴展性。

在大數據體系中，傳統數據分為業務數據和行業數據，傳統數據體系中沒有考慮過的新數據源包括內容數據、線上行為數據和線下行為數據 3 大類。

在傳統數據體系和新數據體系中，數據共分為以下 5 種。

業務數據：消費者數據、客戶關系數據、庫存數據、賬目數據等。

行業數據：車流量數據、能耗數據、PM2.5數據等。

內容數據：應用日志、電子文檔、機器數據、語音數據、社交媒體數據等。

線上行為數據：頁面數據、交互數據、表單數據、會話數據、反饋數據等。

線下行為數據：車輛位置和軌跡、用戶位置和軌跡、動物位置和軌跡等。

大數據的主要來源如下。

企業系統：客戶關系管理系統、企業資源計劃系統、庫存系統、銷售系統等。

機器系統：智能儀表、工業設備傳感器、智能設備、視頻監控系統等。

互聯網系統：電商系統、服務行業業務系統、政府監管系統等。

社交系統：微信、QQ、微博、博客、新聞網站、朋友圈等。

在大數據體系中，數據源與數據類型的關系如圖 1 所示。大數據系統從傳統企業系統中獲取相關的業務數據。

圖 1? 數據源與數據類型的關系

機器系統產生的數據分為兩大類：

• 通過智能儀表和傳感器獲取行業數據，例如，公路卡口設備獲取車流量數據，智能電表獲取用電量等。
• 通過各類監控設備獲取人、動物和物體的位置和軌跡信息。

互聯網系統會產生相關的業務數據和線上行為數據，例如，用戶的反饋和評價信息，用戶購買的產品和品牌信息等。

社交系統會產生大量的內容數據，如博客與照片等，以及線上行為數據。所以，大數據采集與傳統數據采集有很大的區別。

從數據源方面來看，傳統數據采集的數據源單一，就是從傳統企業的客戶關系管理系統、企業資源計劃系統及相關業務系統中獲取數據，而大數據采集系統還需要從社交系統、互聯網系統及各種類型的機器設備上獲取數據。

從數據量方面來看，互聯網系統和機器系統產生的數據量要遠遠大于企業系統的數據量。

從數據結構方面來看，傳統數據采集的數據都是結構化的數據，而大數據采集系統需要采集大量的視頻、音頻、照片等非結構化數據，以及網頁、博客、日志等半結構化數據。

從數據產生速度來看，傳統數據采集的數據幾乎都是由人操作生成的，如果你對大數據開發感興趣，想系統學習大數據的話，可以加入大數據技術學習交流扣群：458數字345數字782獲取學習資源，遠遠慢于機器生成數據的效率。因此，傳統數據采集的方法和大數據釆集的方法也有根本區別。

大數據采集方法分類
大數據的采集是指利用多個數據庫或存儲系統來接收發自客戶端（Web、App 或者傳感器形式等）的數據。例如，電商會使用傳統的關系型數據庫?MySQL?和 Oracle 等來存儲每一筆事務數據，在大數據時代，Redis、MongoDB?和?HBase?等?NoSQL?數據庫也常用于數據的采集。

大數據的采集過程的主要特點和挑戰是并發數高，因為同時可能會有成千上萬的用戶在進行訪問和操作，例如，火車票售票網站和淘寶的并發訪問量在峰值時可達到上百萬，所以在采集端需要部署大量數據庫才能對其支撐，并且，在這些數據庫之間進行負載均衡和分片是需要深入的思考和設計的。

根據數據源的不同，大數據采集方法也不相同。但是為了能夠滿足大數據采集的需要，大數據采集時都使用了大數據的處理模式，即 MapReduce 分布式并行處理模式或基于內存的流式處理模式。

針對 4 種不同的數據源，大數據采集方法有以下幾大類。

1. 數據庫采集

傳統企業會使用傳統的關系型數據庫 MySQL 和 Oracle 等來存儲數據。

隨著大數據時代的到來，Redis、MongoDB 和 HBase 等 NoSQL 數據庫也常用于數據的采集。企業通過在采集端部署大量數據庫，并在這些數據庫之間進行負載均衡和分片，來完成大數據采集工作。

2. 系統日志采集

系統日志采集主要是收集公司業務平臺日常產生的大量日志數據，供離線和在線的大數據分析系統使用。

高可用性、高可靠性、可擴展性是日志收集系統所具有的基本特征。系統日志采集工具均采用分布式架構，能夠滿足每秒數百 MB 的日志數據采集和傳輸需求。
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3. 網絡數據采集

網絡數據采集是指通過網絡爬蟲或網站公開 API 等方式從網站上獲取數據信息的過程。

網絡爬蟲會從一個或若干初始網頁的 URL 開始，獲得各個網頁上的內容，并且在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的 URL 放入隊列，直到滿足設置的停止條件為止。

這樣可將非結構化數據、半結構化數據從網頁中提取出來，存儲在本地的存儲系統中。

4. 感知設備數據采集

感知設備數據采集是指通過傳感器、攝像頭和其他智能終端自動采集信號、圖片或錄像來獲取數據。

大數據智能感知系統需要實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。其關鍵技術包括針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据采集技术概述的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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