大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)(一)-數(shù)據(jù)采集

電商數(shù)據(jù)分析專家￡觀向數(shù)據(jù)電商數(shù)據(jù)分析專家￡觀向數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)開啟了一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時(shí)代，它給技術(shù)和商業(yè)帶來了巨大的變化麥肯錫研究表明，在醫(yī)療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率0.5-1個(gè)百分點(diǎn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)的有力武器。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）然而調(diào)查顯示，未被使用的信息比例高達(dá)99.4%，很大程度都是由于高價(jià)值的信息無法獲取采集。如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。

因此在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基石。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢？:;:&0EEHT.lSr血iffhjHKK(TOM)tn因此在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基石。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢？:;:&0EEHT.lSr血iffhjHKK(TOM)tnnSi_|E訶mRUM??mrijfasjkiLH.JW-'■380臥"zflE什么是數(shù)據(jù)采集？＞數(shù)據(jù)采集（DAQ）：又稱數(shù)據(jù)獲取，是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集信息的過程。數(shù)據(jù)分類新一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中沒有考慮過的新數(shù)據(jù)源進(jìn)行歸納與分類，可將其分為線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類。＞線上行為數(shù)據(jù)：頁面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會(huì)話數(shù)據(jù)等。＞內(nèi)容數(shù)據(jù)：應(yīng)用日志、電子文檔、機(jī)器數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等＞大數(shù)據(jù)的主要來源：1）商業(yè)數(shù)據(jù)2）互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)3）傳感器數(shù)據(jù)II賓情鯽油TA1JS.JJ：￡學(xué)去叫馬理?f杰白曲0L-?韓死?f杰白曲0L-?韓死*tfewrqcClxd-收+1EI?-+廊:革只?EXR^SSw■■聲?E體1>i比帥*5^■匕即F.Bii|0：A*r5lfl-^:?:E科囪翻1?常社全5^E<iWj3^ttr沖用衍斜宣豈；一討汽訕蔬申/?曲MS■列S審訣訐云妙玉和陸舊磚<1$Q：?尉？弓涪工営n嚴(yán)】2#tSUS-Cl^E3g芷島知s怦:*.-J屈EWVSC3姿佗注4宅酥：:；=沖LS~O&如Q=疤匚用茅#丘齊謝血曲□辱■冷p電酩雹：—fFT&；l=謝冊(cè)如□[,-yi--V-T-S--Ji^txwjq&fif-i-E-StM邁干[昨一界瑋H2CHS-K-35I最稀魚茴拚殛圧me聶n-uaiintnISOCKK)|負(fù)貢占騎翔甬■1駅可3博陽ti臭曲沁E3崟—s-?YTfX聯(lián)?W窯虞■WQ[:買#序*心全耳酗】：MSW-J5曰性?吠VmK.K-n?堂t工-旗曲0、旦14時(shí)=^"產(chǎn)1畔一叫和^li-K-35(3^-巴土説迖畫電曾二代|EM斗仍-12<0W洱呈日―羈啟序鈕職建巧Q和館也.?■用0耋：億!耳上也走季=豁芒事0sjur=比樂昌和邑::乂丸朋型?冊(cè)田暮站柴€垂3五記I*-WR1數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集來源單一，數(shù)據(jù)量相對(duì)于大數(shù)據(jù)較小結(jié)構(gòu)單一關(guān)系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集來源廣泛，數(shù)據(jù)量巨大數(shù)據(jù)類型豐富，包括結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化分布式數(shù)據(jù)庫出沁■出沁■泌FEZ/傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的不足傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對(duì)較小，大多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫即可處理。對(duì)依靠并行計(jì)算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)追求高度一致性和容錯(cuò)性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可用性和擴(kuò)展性。大數(shù)據(jù)采集新的方法系統(tǒng)日志采集方法很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具，多用于系統(tǒng)日志采集，如Hadoop的Chukwa,Cloudera的Flume，F(xiàn)acebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構(gòu)，能滿足每秒數(shù)百M(fèi)B的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求

＞網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集方法網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集是指通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API等方式從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)信息。該方法可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁中抽取出來，將其存儲(chǔ)為統(tǒng)一的本地?cái)?shù)據(jù)文件，并以結(jié)構(gòu)化的方式存儲(chǔ)。它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件與正文可以自動(dòng)關(guān)聯(lián)。除了網(wǎng)絡(luò)中包含的內(nèi)容之外，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)流量的采集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術(shù)進(jìn)行處理。＞其他數(shù)據(jù)采集方法對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)或?qū)W科研究數(shù)據(jù)等保密性要求較高的數(shù)據(jù)，可以通過與企業(yè)或研究機(jī)構(gòu)合作，使用特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方式采集數(shù)據(jù)構(gòu)合作，使用特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方式采集數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)可能有些小的公司無法自己快速的獲取自己的所需的數(shù)據(jù)，這就需要到了第三方的數(shù)據(jù)供給或平臺(tái)來收集數(shù)據(jù)。在這里，為大家介紹一款大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)——觀向數(shù)據(jù)，觀向數(shù)據(jù)是一款針對(duì)品牌商、零售商的線上運(yùn)營數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，匯集全網(wǎng)多平臺(tái)、多維度數(shù)據(jù)，形成可視化報(bào)表，為企業(yè)提供行業(yè)分析、渠道監(jiān)控、數(shù)據(jù)包等服務(wù)，幫助企業(yè)品牌發(fā)展提供科學(xué)化決策。Ih喝建現(xiàn)行為一經(jīng)妊現(xiàn).春輪將或即臥郵件、履信.鍛愜方式向用戶蚩出価望.系銃可収自動(dòng)西屏’同時(shí)提拱Excel副±1方孟墩振全面裔品數(shù)拇來自呑毓自前孤取?30盤所書店慵和5KU*齊且田天更看t同時(shí)^持人工補(bǔ)甌高頻掃描掃頑蘇St