浅析Logstach与flume的对比及Logstach的数据对接
浅析Logstach与flume的对比及Logstach的数据对接
一、组件的对比
logstach : input filter output
flume : source channel sink
二、优劣对比
logstach :
1.安装简单，安装体积小。
2.有filter组件,使得该工具具有数据过滤,数据切分的功能
3.可以与ES无缝结合
4.具有数据容错功能,在数据采集的时候,如果发生宕机或断开的情况,会断点续传(会记
录读取的偏移量)
综上,该工具主要用途为采集日志数据
flume:
1.高可用方面要比logstach强大
2.flume一直在强调数据的安全性,flume在数据传输过程中是由事务控制的
3.flume可以应用在多类型数据传输领域
三、数据对接
将logstach.gz文件上传解压即可，可以在logstach目录下创建conf文件,用来存储配置文件。
命令启动：
1.bin/logstash -e 'input { stdin {} } output { stdout{} }'
stdin/stdout(标准输入输出流)
2.bin/logstash -e 'input { stdin {} } output { stdout{codec => rubydebug} }'
3.es集群中 ,需要启动es集群
bin/logstash -e 'input { stdin {} } output { elasticsearch {hosts => ["192.168.88.81:9200"]} stdout{} }'
输入命令后,es自动生成index,自动mapping.
bin/logstash -e 'input { stdin {} } output { elasticsearch {hosts => ["192.168.88.81:9200", "192.168.88.82:9200"]} stdout{} }'
4.kafka集群中,启动kafka集群
bin/logstash -e 'input { stdin {} } output { elasticsearch {hosts => ["192.168.88.81:9200", "192.168.88.82:9200"]} stdout{} }'
配置文件启动：
需要启动zookeeper集群,kafka集群,es集群
1.与kafka数据对接
vi logstash-kafka.conf
启动
bin/logstash -f logstash-kafka.conf (-f:指定文件) 在另一节点上启动kafka消费命令
2.与kafka-es数据对接
vi logstash-es.conf
#启动logstash
bin/logstash -f logstash-es.conf
在另一节点上启动kafka消费命令
数据对接过程
logstach节点存放: 哪个节点空闲资源多放入哪个节点 (灵活存放)
1.启动logstach监控logserver目录,把数据采集到kafka
2.启动另外一个logstach,监控kafka某个topic数据,把他采集到elasticsearch 数据对接案例
需要启动两个logstach,调用各个配置文件,进行对接
1.采集数据到kafka
cd conf
创建配置文件: vi gs-kafka.conf
创建kafka对应的topic
2.在hadoop01上启动logstach
bin/logstash -f conf/gs-kafka.conf 3.在hadoop02上启动另外一个logstach cd logstach/conf
vi kafka-es.conf
bin/logstash -f conf/kafka-es.conf
4.修改basedir文件中任意数据即可产生es的index文件
5.网页数据存储在设置的/data/esdata中
6.在网页中查找指定字段
默认分词器为term,只能查找单个汉字,query_string可以查找全汉字
资源数据采集技术方案.
资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月二O一一年七月
目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (6) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (7) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)
第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站 点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还 是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。 计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络 的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为 了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可 以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且 在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。
大数据平台项目方案
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
数据采集方法有哪些
数据采集方法有哪些 数据采集数据采集（DAQ），是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号，送到上位机中进行分析，处理。数据采集系统是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。 数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据量测方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，均以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性。数据采集含义很广，包括对面状连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中，对图形或图像数字化过程也可称为数据采集，此时被采集的是几何量（或包括物理量，如灰度）数据。 在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的数量不断增大，与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。 现在谈论大数据已经没有新意了，形形色色的产品、平台和公司都贴满大数据标签，但大数据却并没有掀起预期飓风，甚至还被冠以“伪命题”污名。 本末倒置，数据采集才是大数据产业的基石。都在说大数据应用、大数据价值挖掘，却不想，没有数据何来应用、价值一说。就好比不开采石油，一味想得到汽油。当然，石油开采并不容易，各行各业包括政府部门的信息化建设都是封闭式进行，海量数据被封在不同
大数据采集技术概述
智慧IT 大数据采集技术概述 技术创新，变革未来
大数据中数据采集概念 数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动及被动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 在大数据领域，数据采集工作尤为重要。目前主流以实时采集、批量采集、ETL相关采集等
大数据的主要来源数据 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据 4）软件埋点数据等
数据源 分析数据、清洗数据时候。首先弄清除数据的来源。 数据的所有来源是程序。比如：web程序、服务程序等。 数据的形态 两种：日志文件、数据流。 对比： 由于数据流的接口要求比较高。比如有些语言不支持写入kafka。 队列跨语言问题。所以日志文件是主要形态。数据流的用于实时分析较好。 日志文件好处：便于分析、便于跨平台、跨语言。 调试代码注意。 常用的日志文件输出工具log4j。写程序时尽量别写system.out。
互联网日志采集统计常见指标 1、UGC : User Generated Content，也就是用户生成的内容。 2、UV:(unique visitor)，指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址 的人数。现已引申为各个维度的uv泛称。 3、PV：（pageview），即页面浏览量，或点击量。 4、DAU : daily active user，日活跃用户数量、MAU : 月活跃用户量 5、ARPU : Average Revenue Per User 即每用户平均收入，用于衡量 电信运营商和互联网公司业务收入的指标。 6、新增用户数、登录用户数、N日留存（率）、转换率。
大数据关键技术(一)——数据采集知识讲解
大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。 麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百 分点。 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出 了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分 析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取 采集。 如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。 因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素 之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？
什么是数据采集？ ?数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据
数据采集与大数据采集区别 传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 结构单一 3. 关系数据库和并行数据仓库 大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 分布式数据库
通用大数据采集系统操作流程
通用税务数据采集软件的操作 目录 海关完税凭证发票（进口增值税专用缴款书）的操作流程 (1) 一、海关凭证抵扣，在通用数据采集软件里，分6步操作 (1) 二、以上6个步骤的具体说明 (1) 三、常见问题 (4) 铁路运输发票的操作流程 (6) 一、运输发票抵扣，在通用数据采集软件里，分6步操作 (6) 二、以上6个步骤的具体说明 (6) 三、常见问题 (9)
海关完税凭证发票（进口增值税专用缴款书）的操作流程 一、海关凭证抵扣，在通用数据采集软件里，分6步操作： 1、下载安装软件到桌面 2、打开软件第一步‘新增企业’（录入公司的税号和全称） 3、软件里第二步‘新增报表’（设置申报所属期） 4、软件里第三步‘纵向编辑’（录入发票内容） 5、软件里第四步‘数据申报’（把录入的内容生成文件，便于上传国税申报网） 6、国税申报网上传录入的发票数据（第5点‘数据申报’生成的文件上传） 二、以上6个步骤的具体说明 1、下载安装软件到桌面 进入申报网页htt://100.0.0.1:8001—服务专区“软件下载”—通用税务数据采集软件2.4（一般纳税人版）右键目标另存为—ty24双击安装—安装完成桌面上出现图标 2、打开软件第一步‘新增企业’（录入公司的税号和全称）
进入通用税务数据采集软件后，点击‘新增企业’，输入本企业的税号与公司名称，输完后点击确定。 3、软件里第二步‘新增报表’（设置申报所属期） 鼠标左键点左边”目录”-“海关完税凭证抵扣清单”，点中后，右键点“新增报表”或点击上方的新增报表，所属区间就是选企业要抵扣的月份，选好后点击确定 4、软件里第三步‘纵向编辑’（录入发票内容） 点新增企业下方的“纵向编辑”，弹出“记录编辑”窗口，同一条记录要录入两次发票信息，第一次录入发票信息，全部填好后，点保存并新增，弹出” 数据项目确认”的窗口，第二次录入发票信息。 ●第一次发票录入信息详细说明如下：
大数据时代有哪些采集技术
大数据时代有哪些采集技术 大数据时代，如何进行高效，精准的数据采集是至关重要的。 许多大型企业和政府机构在信息化过程中结合自身业务搭建起了各种各样的软件系统，其中积累了大量的行业和客户数据，他们急需将这些数据汇聚起来，形成自己的大数据平台，做数据挖掘和分析，精准地服务他们的客户。 当前数据采集的挑战如下： 1、数据源多种多样 2、数据量大，更新快 3、如何保证数据采集的可靠性的性能 4、如何避免重复数据 5、如何保证数据的质量。 那么如何将这么多软件系统中形形色色的数据快速、准确地采集出来呢？今天就和大家讨论几种针对各种软件系统的数据采集的方式方法。重点关注它们的实现过程、各自的优缺点。 1、软件接口对接方式 2、开放数据库方式 3、基于底层数据交换的数据直接采集方式 1、软件接口对接方式 各个软件厂商提供数据接口，实现数据汇集，为客户构建出自己的业务大数据平台； 实现过程如下： 1）协调多方软件厂商工程师，了解对方系统的业务流程以及数据库相关的表结构设计等，讨论如何实现数据的正确汇集并且在业务上可行。推敲各个细节，最 后确定一个双方都认可的方案。两个系统的接口是在双方工程师的配合下完成 的。有的处理可以在A系统进行，也可以在B系统进行，这种情况作决定的依 据是，考虑以后可能会出现功能改动，势必会对现有系统造成影响，选择受变 动影响比较小的方案。 2）确定方案，编码 3）编码结束，进入测试、调试阶段 4）交付使用 接口对接方式的数据可靠性较高，一般不存在数据重复的情况，且都是客户业务大数据平台需要的有价值的数据；同时数据是通过接口实时传递过来，完全满足了大数据平台对于实时性的要求。 但是接口对接方式需花费大量人力和时间协调各个软件厂商做数据接口对接；同时其扩展性不高，比如：由于业务需要各软件系统开发出新的业务模块，其和大数据平台之间的数据接口也需要做相应的修改和变动，甚至要推翻以前的所有数据接口编码，工作量很大且耗时长。 2、开放数据库方式 一般情况，来自不同公司的系统，不太会开放自己的数据库给对方连接，因为这样会有安全性的问题。为实现数据的采集和汇聚，开放数据库是最直接的一种方式。 两个系统分别有各自的数据库，同类型的数据库之间是比较方便的：
资源大数据采集技术方案要点
资源数据采集技术方案 公司名称
2011年7月 二O一一年七月 目录 第1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (4) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (6) 第2 部分系统总体框架与技术路线 (6) 2.1 系统应用架构 (7) 2.2 系统层次架构 (7) 2.3 关键技术与路线 (8) 第3 部分系统设计规范 (11) 第4 部分系统详细设计 (11)
第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可
以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。 1.3 建设的原则 1.3.1 建设原则 由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的特点。因此，在进行项目建设的过程中，应该遵循以下原则： 可扩充性 根据实际的要求，系统可被方便地载减和灵活的扩展，使系统能适应变化和新情况。可以实现模块级别的动态扩展，而且是运行时的。所谓运行时模块的动态扩展，比如说你需要增加一些新的功能，你可以将新开发的类和文件按照Bundle进行组织，然后直接扔到运行时环境下，这些功能就可以用了。因此系统不会受技术改造而重新做出调整。
大数据时代有效获取有价值信息的技术与防止数据泄密的方法
大数据时代有效获取有价值信息的技术与防止数据泄密的方法 随着信息技术的迅猛发展，社会经济也随之发生了巨大进步。大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，使整个社会经济的集约化程度大大提高。虽然很多人已有了这样一个认识，但目前仅有少量公司可以真正的从大数据中获取到较多的商业价值，同时变幻莫测的数据安全威胁，也给数据维护带来前所未有的挑战。下面我们就着重探讨一下大数据时代有效获取有价值信息的技术与防止数据泄密的方法。 一、大数据时代如何有效获取有价值信息的技术 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据分析挖掘就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据有一定的存储地址，如何搜索获得这些数据，对数据进行保护与分析，如何利用这些数据。 1、收集数据。面对海量的数据，先观察这些海量数据的分类存储方式，然后在相应类别或地址中找到可能需要的一些数据，获得数据后，先要存贮下来。把收集到的数据分类存储，设置一个根目录，就像树枝叉，一级目录，二级目录，把收集的信息分类存储。 2 、对收集的数据进行分析。在大数据时代，数据收集后需对数据进行分析，重点分析对行业或某具体内容的数据，大数据的类型和内容因行业而不同，数据对每个行业价值不一样，对具体内容的价值也不一样，比如物流仓储、图书馆、电子制造业等等，把有价值的数据进行更详细的分类存储或深度分析。继续挖掘有价值信息，持续更新到相应存储空间中。这里涉及到一些高级的数据分析方法，例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。 3、把非结构数据转化为结构数据，或更便于查找的数据，比如医院里各种信息，电信部门的客户服务记录等，可以客户为导向进行分类。还可以把客户的评论，参与企业或公司活动各种反馈信息记录下来，用测试分析发现一些规律，有关产品的更新信息，或者客户的一些信息，记录下各种信息。完善所做目录分类存储，延伸树结构的枝杈，或者细分数据结构。在获得一些样本数据后，还可以运用统计学或数学模型，整合大数据，进一步完善原有的数据分析，比如公路或铁路运输信息，库存信息等。
大数据处理关键技术教学教材
在大数据时代，传统的数据处理方法还适用吗？ 大数据环境下的数据处理需求 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。 传统的数据处理方法是以处理器为中心，而大数据环境下，需要采取以数据为中心的模式，减少数据移动带来的开销。因此，传统的数据处理方法，已经不能适应大数据的需求！ 大数据的处理流程包括哪些环节？每个环节有哪些主要工具？ 大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各个处理环节中都可以采用MapReduce等方式进行并行处理。 大数据技术为什么能提高数据的处理速度？ 大数据的并行处理利器——MapReduce 大数据可以通过MapReduce这一并行处理技术来提高数据的处理速度。MapReduce的设计初衷是通过大量廉价服务器实现大数据并行处理，对数据一致性要求不高，其突出优势是具有扩展性和可用性，特别适用于海量的结构化、半结构化及非结构化数据的混合处理。
MapReduce将传统的查询、分解及数据分析进行分布式处理，将处理任务分配到不同的处理节点，因此具有更强的并行处理能力。作为一个简化的并行处理的编程模型，MapReduce还降低了开发并行应用的门槛。 MapReduce是一套软件框架，包括Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段，可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。 MapReduce的工作原理其实是先分后合的数据处理方式。Map即“分解”，把海量数据分割成了若干部分，分给多台处理器并行处理；Reduce即“合并”，把各台处理器处理后的结果进行汇总操作以得到最终结果。如右图所示，如果采用MapReduce来统计不同几何形状的数量，它会先把任务分配到两个节点，由两个节点分别并行统计，然后再把它们的结果汇总，得到最终的计算结果。 MapReduce适合进行数据分析、日志分析、商业智能分析、客户营销、大规模索引等业务，并具有非常明显的效果。通过结合MapReduce技术进行实时分析，某家电公司的信用计算时间从33小时缩短到8秒，而MKI的基因分析时间从数天缩短到20分钟。
大数据与数据采集
题目：大数据与数据采集 姓名：孙伟 学号：2014300526 班级：02011402 摘要：大数据浪潮正在席卷全球，成为一种新的生产力。大数据技术不仅仅指获得海量数据，更重要的意义是通过对海量数据的分析、整合来获得隐藏在数据背后的有价值的信息。而大数据作为一种崭新的思维方式更将给我们的社会带来新的变革。 关键词：大数据，数据分析，数据采集 1. 大数据的概念 大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。 2.大数据的发展 最早提出大数据时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了行业内的高度关战略。
虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。未来，大数据的整体态势和发展趋势，只要体现在几个方面：大数据与学术、大数据与人类的活动，大数据的安全隐私、关键应用、系统处理和整个产业的影响。大数据整体态势上，数据的规模将变得更大，数据资源化、数据的价值凸显、数据私有化出现和联盟共享。随着大数据的发展，数据共享联盟将逐渐壮大成为产业的核心一环。大数据的发展会催生许多新兴职业，会产生数据分析师、数据科学家、数据工程师，有非常丰富的数据经验的人才会成为稀缺人才。随着大数据的共享越来越大，隐私问题也随之而来，比如说每天产生的通话、位置等等，但这给带来了便利的同时也给带来了个人隐私的问题。数据资源化，大数据在国家各企业和社会层面成为最重要的战略资源，成为新的战略制高点和抢购的新焦点。 3.大数据的分类 3.1.按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种 实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的 对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。 3.2.按照大数据的数据量，分为内存级别、海量级别三种、BI级别。 这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值 海量级别指的是对于数据库和BI产品已经完全失效或者成本过高的数据量 BI级别指的是那些对于内存来说太大的数据量，但一般可以将其放入传统的BI 产品和专门设计的BI数据库之中进行分析。 4.大数据的特点 4.1海量性 企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
基于大数据与人工智能的大数据获取方式变革
2019.21科学技术创新基于大数据与人工智能的大数据获取方式变革 朱娉婷1贾春梅1王瑛琦2戴玉芳1（1、宁波工程学院，浙江宁波3150002、华中农业大学， 湖北武汉430070）1目前获取方式的现状 1.1大数据采集方法更加科学化 大数据采集能够通过RFID 射频数据、传感器数据、社交网络数据和移动互联网数据获得各种类型的海量数据。由于有成 千上万的用户同时进行并发访问和操作， 因此，有必要采用专门针对大数据的数据采集方法，目前主要有系统日志采集、 网络数据采集、数据库采集三种方式，常用的开源日志收集系统有Flume 、Scribe 等，网络数据采集主要是指通过网络爬虫或网站公开API 等方式从网站上获取数据信息，一些企业会通过关系数据库(如MySQL 和Oracle)收集数据，这些更科学化的采集方法的运用也使企业获取更多可供挖掘的数据信息。 1.2基于云计算的大数据平台不断完善 云计算的快速发展为大数据提供了一定的技术支持和有效的数据分析处理平台。通过云计算，利用先进的网络搜索引擎 技术，可以全过程实时监测新闻、 论坛、博客、贴吧、微博等各类网站近千万监测源。它还提供了多种分析工具和网络信息量化方法，帮助用户节省了大量复杂的网络信息收集和分析工 作。目前国内外许多云计算平台均已趋于成熟，如阿里云、 腾讯云、亚马逊、GAE 等，私有云模式也日渐清晰，仅在IaaS/PaaS 领域，2017年获得超过亿元人民币融资的私有云相关软件企业就包括星辰天合、灵雀云、博云、云途腾等。在云计算技术有弹性和低成本的特性下，也意味着将有更多中小企业可以像谷歌、阿里云等大企业一样完成数据分析。 1.3大数据处理速度不断提升 为了更好满足人们日常工作生活的需要，大数据处理系统 的处理速度和处理手段不断提升。数据的实时性是大数据的特点之一，所以对于数据的处理也体现出实时性。如网上购物交易处理、网络视频文字更新、实时天气和道路交通信息等数据的处理时间已经可以以秒为单位，速度要求极高。在未来的发展中，实时数据处理将成为主流，并不断推动大数据技术的发展与 进步。 如SPARK 凭借多年大数据应用实战经验，它在流程处理、图形技术、机器学习、NoSQL 查询等方面都有自己的技术应用，与其他计算引擎相比，它在机器学习方面有着无可比拟的优势，适合数据挖掘与机器学习等需要多次迭代的算法，它有出色的 容错能力和调度机制，可以确保系统的稳定运行， 它借助自主研究开发的采集系统和算法模型，实现了实时数据响应，以确保数据应用的时效性。 2目前数据获取方式存在的主要问题2.1大数据开放流通困难 对数据与信息的获取和控制是大数据产业的基础，数据流通是促进数据市场发展的首要条件。对企业而言，一是对客户以及潜在客户的数据采集和管理零散，严重影响数据的流通使用和共享，很难对线上、线下等多个维度的个人数据进行汇总， 因而投资信息发送、附加产品营销、 潜在客户经营等增值业务难以实现，个人数据的经济社会价值也难以发挥。二是在数据采集时，采集的数据大多数为静态数据，缺乏实时性，在我国，80% 以上的数据都是政府相关数据，研究评估发现， 地方政府公布的数据中， 平均86.25%是静态数据，只有13.75%是动态数据，远远不能满足和激发数据使用者的需求和兴趣。 2.2数据产权模糊隐私容易泄露 摘要:大数据与人工智能的快速发展正在给传统工业生产方式带来颠覆性、 革命性的影响。通信、网络和硬件设备等只是实现工业化企业互联互通、融合创新的基础，在实时感知、采集信息、 监控生产的过程中会产生大量的数据，运用先进的数据分析手段可以对企业拥有和产生的大量数据进行深度挖掘，获得有效的分析结果， 智能制造才得以实现。通过条形码技术、无线射频技术、物联网、全球定位系统技术、地理信息系统技术、ERP 、CRM 、工控系统等技术的广泛应用，可以快速收集、处理、分析数据， 推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通。就目前大数据获取方式的现状、数据获取方式存在的主要问题、 未来获取方式的变革和策略进行分析，并阐述了大数据获取方式的变革趋势。 关键词:人工智能；大数据； 获取Abstract :The rapid development of big data and artificial intelligence is bringing about a subversive and revolutionary impact on the traditional industrial production https://www.sodocs.net/doc/a53830150.html,work,communication,hardware equipment and so on are only the basis for industrial enterprises to realize interconnection.Real-time perception,collection and monitoring of large amounts of data generated in the prod uctio n process,using advanced data analysis to mine the huge amount of data generated and owned by enterprises,to obtain useful analysis results,intelligent manufacturing can be realized.Through the wide application of two-dimensional code,RFID,sensors,industrial control system,Internet of Things,ERP,CRM and other technologies,data can be collected,processed and analyzed,and industrial enterprises can realize the interconnection of production processes.This paper mainly analyzes the current status of big data acquisition methods,the main problems of data acquisition methods,the changes and strategies of future acquisition methods,and expounds the changing trend of big data acquisition methods. Key words ：Artificial intelligence ；Big data ;Obtain 中图分类号:TP18,TP311.13文献标识码:A 文章编号:2096-4390(2019)21-0047-022018年国家大学生创业创新项目 《智能制造能力成熟度评价体系研究》研究成果。47--
大数据采集工具
https://www.sodocs.net/doc/a53830150.html, 大数据采集工具 大数据成为当前互联网行业最热门的词之一。大数据采集工具也成为了人们需要掌握的一种必要工具。市面上的数据采集工具很多，国内国外都有，国内像大家比较常见的如火车头、八爪鱼，国外的import.io也有许多人在使用。主要给大家介绍一下大数据工具，根据自己的需要做出选择。 本文就八爪鱼和import.io做一个对比介绍。首先，import.io是一个基于云端的服务平台，不需要占用电脑资源运行软件，数据可以保存在云端，所以，从任何连上网络的的计算机上都可以访问采集到的数据。此外，在采集过程也不需要维护。 另外，import.io还能尝试从页面中帮你匹配想要采集的内容，并且在几秒钟内帮你建立一个提取器，它还有其他的一些功能，比如： 1、它可以把一个数据源与另一个数据源连接起来，从而产生新的、有价值的、可有时效性的数据。 2、与Google表格和T ableau集成 3、API集成 在国外，import.io是比较受青睐的一款采集器，但是，它也有一些局限性，比如：
https://www.sodocs.net/doc/a53830150.html, 通用性不高，像一些带有下拉菜单、弹窗和验证码的网站，就不能处理。还有，需要多次加载滚动的页面，在网页中也很常见，import.io也没有办法采集。也不提供URL列表来批量提取网页。 下面我们来看一下八爪鱼采集器，八爪鱼是国内用户量最多的采集器，它是一款通用的网页数据采集神器，它突破了网页数据采集的传统思维方法，没有编程基础一样可以采集，让用户在网站上抓取资料变得更加简单容易。它可以采集互联网99%的公开数据，通过从不同网站中快速提取规范化数据，帮助用户实现数据的自动化采集、编辑以及规范化，降低工作成本。八爪鱼采集器的各方面的功能都比较完善，云采集是它的一大特色，相比其他采集软件，云采集能够做到更加精准、高效和大规模。 它的优点是： 1、通用性强，适用于所有互联网公开数据，可应对各种网页的复杂结构（瀑布流等）和防采集措施（登录、验证码、封IP），实现百分之九十九的网页数据抓取。 2、操作简单。模拟人浏览网页的操作，通过输入文字、点击元素、选择操作项等一些简单操作，即可完成规则配置，无需编写代码，对没有技术背景的用户极为友好。 3、流程可视化。真正意义上实现了操作流程可视化，用户可打开流程按钮，直接可见操作流程，并对每一步骤，进行高级选项的设置（修改ajax/ xpath等）。
数据采集方法
数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。 数据源的种类比较多： ?网站日志： 作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上， 一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；?业务数据库： 业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。 当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。 ?来自于Ftp/Http的数据源： 有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求； ?其他数据源： 比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成； 数据存储与分析 毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。 离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL 支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL 可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码； 当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算； Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》 实时计算部分，后面单独说。