数据采集的基本架构

数据采集的基本架构

数据采集是指通过各种手段和技术，从不同的数据源中提取和收集数据的过程。在当今信息爆炸的时代，数据采集变得尤为重要，它可以为企业和个人提供有价值的信息和洞察力，帮助决策和创新。本文将介绍数据采集的基本架构，包括数据源、数据传输、数据处理和数据存储四个环节。

一、数据源

数据源是指数据采集的起点，可以是各种不同的来源，如网页、数据库、传感器、日志文件等。数据源的选择与采集目标密切相关，需要根据所需数据的特点和采集需求进行合理选择。常见的数据源包括互联网上的网页和API接口、企业内部的数据库、传感器设备等。

二、数据传输

数据传输是指将采集到的数据从数据源传送到数据处理的过程。数据传输的方式多种多样，常用的方式包括HTTP协议、FTP协议、MQTT协议等。其中，HTTP协议是最常用的数据传输协议之一，它基于客户端-服务器模型，通过URL地址和HTTP请求方法实现数据的传输。FTP协议是一种文件传输协议，适用于大文件的传输。MQTT协议是一种轻量级的发布/订阅模式的消息传输协议，适用于物联网设备之间的数据传输。

三、数据处理

数据处理是指对采集到的原始数据进行清洗、转换、整合和提炼，以得到有用的信息和洞察力。数据处理的过程包括数据清洗、数据转换、数据整合和数据挖掘等环节。数据清洗是指去除无效、重复、错误和缺失的数据，保证数据的质量和准确性。数据转换是指将原始数据转换为统一的格式和数据类型，便于后续的处理和分析。数据整合是指将来自不同数据源的数据进行合并和整合，形成完整的数据集。数据挖掘是指对数据进行分析和挖掘，发现其中的规律、趋势和关联性。

四、数据存储

数据存储是指将处理后的数据保存和存储起来，以备后续的查询、分析和应用。数据存储可以采用不同的形式和技术，如关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据湖等。关系型数据库适用于结构化数据的存储和查询，具有ACID特性和SQL语言的支持。非关系型数据库适用于半结构化和非结构化数据的存储和查询，具有高扩展性和灵活性。数据仓库是一种面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持决策和分析。数据湖是一种存储原始和未经处理的数据的存储系统，提供了灵活的数据访问和分析能力。

数据采集的基本架构包括数据源、数据传输、数据处理和数据存储四个环节。在进行数据采集时，需要根据采集目标和需求选择合适

的数据源，使用适当的数据传输方式将数据从源头传输到目标地，经过数据处理后存储到合适的存储系统中。这一基本架构为数据采集提供了一个清晰的指导和框架，帮助用户更好地进行数据采集和应用。

数据采集的基本架构

数据采集的基本架构 数据采集是指通过各种手段和技术，从不同的数据源中提取和收集数据的过程。在当今信息爆炸的时代，数据采集变得尤为重要，它可以为企业和个人提供有价值的信息和洞察力，帮助决策和创新。本文将介绍数据采集的基本架构，包括数据源、数据传输、数据处理和数据存储四个环节。 一、数据源 数据源是指数据采集的起点，可以是各种不同的来源，如网页、数据库、传感器、日志文件等。数据源的选择与采集目标密切相关，需要根据所需数据的特点和采集需求进行合理选择。常见的数据源包括互联网上的网页和API接口、企业内部的数据库、传感器设备等。 二、数据传输 数据传输是指将采集到的数据从数据源传送到数据处理的过程。数据传输的方式多种多样，常用的方式包括HTTP协议、FTP协议、MQTT协议等。其中，HTTP协议是最常用的数据传输协议之一，它基于客户端-服务器模型，通过URL地址和HTTP请求方法实现数据的传输。FTP协议是一种文件传输协议，适用于大文件的传输。MQTT协议是一种轻量级的发布/订阅模式的消息传输协议，适用于物联网设备之间的数据传输。

三、数据处理 数据处理是指对采集到的原始数据进行清洗、转换、整合和提炼，以得到有用的信息和洞察力。数据处理的过程包括数据清洗、数据转换、数据整合和数据挖掘等环节。数据清洗是指去除无效、重复、错误和缺失的数据，保证数据的质量和准确性。数据转换是指将原始数据转换为统一的格式和数据类型，便于后续的处理和分析。数据整合是指将来自不同数据源的数据进行合并和整合，形成完整的数据集。数据挖掘是指对数据进行分析和挖掘，发现其中的规律、趋势和关联性。 四、数据存储 数据存储是指将处理后的数据保存和存储起来，以备后续的查询、分析和应用。数据存储可以采用不同的形式和技术，如关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据湖等。关系型数据库适用于结构化数据的存储和查询，具有ACID特性和SQL语言的支持。非关系型数据库适用于半结构化和非结构化数据的存储和查询，具有高扩展性和灵活性。数据仓库是一种面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持决策和分析。数据湖是一种存储原始和未经处理的数据的存储系统，提供了灵活的数据访问和分析能力。 数据采集的基本架构包括数据源、数据传输、数据处理和数据存储四个环节。在进行数据采集时，需要根据采集目标和需求选择合适

数据采集的基本架构

数据采集的基本架构 随着大数据时代的到来，数据采集变得愈发重要。数据采集是指通过各种手段和技术，从不同的数据源中收集数据，并将其存储和处理以便后续分析和应用。在进行数据采集时，需要考虑到采集的目标、采集的方法和采集的流程。本文将从这三个方面介绍数据采集的基本架构。 **一、采集的目标** 数据采集的目标是指要收集哪些数据以及这些数据的用途和应用场景。在确定采集目标时，需要明确以下几点： 1. 数据需求：明确需要采集的数据类型、格式和量级。例如，是结构化数据还是非结构化数据，是文本数据还是图像数据，需要采集的数据量是多少。 2. 采集频率：确定数据采集的频率，即数据更新的时间间隔。有些数据需要实时采集，而有些数据则可以按照一定的时间间隔进行采集。 3. 采集范围：确定要采集的数据的范围，即从哪些数据源中采集数据。数据源可以是数据库、网站、API接口等。 4. 数据质量：明确对采集的数据质量要求，包括数据的准确性、完整性和一致性等。在采集过程中，需要对数据进行清洗和校验，以

确保采集到的数据质量符合要求。 **二、采集的方法** 数据采集的方法包括各种技术和工具，用于从数据源中获取数据。常用的数据采集方法包括： 1. 爬虫技术：通过模拟浏览器行为，从网站中抓取数据。爬虫可以自动化地访问网页、提取数据并存储到数据库中。 2. 数据库连接：通过数据库连接工具，连接到数据库并执行SQL语句来获取数据。这种方法适用于需要采集的数据存储在数据库中的情况。 3. API接口：通过调用API接口，获取数据。API接口提供了一种标准化的方式来访问数据，可以根据接口文档来获取所需数据。 4. 文件导入：将存储在文件中的数据导入到数据采集系统中。这种方法适用于数据源是文件的情况，如CSV文件、Excel文件等。 5. 传感器数据采集：通过传感器设备采集环境中的数据，如温度、湿度、压力等。传感器数据采集可以实现对实时数据的监测和采集。**三、采集的流程** 数据采集的流程是指从数据源到数据存储的整个过程。一个典型的数据采集流程包括以下几个步骤：

大数据采集技术概述

大数据采集技术概述 大数据采集是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络和互联网平台等获取数据的过程。 数据包括RFID 数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。 不但数据源的种类多，数据的类型繁杂，数据量大，并且产生的速度快，传统的数据采集方法完全无法胜任。 所以，大数据采集技术面临着许多技术挑战，一方面需要保证数据采集的可靠性和高效性，同时还要避免重复数据。 大数据分类 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。 在依靠并行计算提升数据处理速度方面，传统的并行数据库技术追求的是高度一致性和容错性，从而难以保证其可用性和扩展性。 在大数据体系中，传统数据分为业务数据和行业数据，传统数据体系中没有考虑过的新数据源包括内容数据、线上行为数据和线下行为数据3 大类。

在传统数据体系和新数据体系中，数据共分为以下5 种。 1.业务数据：消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等。 2.行业数据：车流量数据、能耗数据、PM2.5数据等。 3.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。 4.线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据、反馈数据等。 5.线下行为数据：车辆位置和轨迹、用户位置和轨迹、动物位置和轨迹等。 大数据的主要来源如下。 1.企业系统：客户关系管理系统、企业资源计划系统、库存系统、销售系统等。 2.机器系统：智能仪表、工业设备传感器、智能设备、视频监控系统等。 3.互联网系统：电商系统、服务行业业务系统、政府监管系统等。 4.社交系统：微信、QQ、微博、博客、新闻网站、朋友圈等。 在大数据体系中，数据源与数据类型的关系如图1 所示。大数据系统从传统企业系统中获取相关的业务数据。

工业数据采集方案

第一章背景及意义 工业数据采集是智能制造和工业互联网的基础，是“两化”融合的先决条件，在国家及各部委发布的政策文件中不断被提及。在2015年国务院发布的《中国制造2025》中，提出了“建立国家工业基础数据库，加强企业试验检测数据和计量数据的采集、管理、应用和积累。”《智能制造工程实施指南（2016-2020）》提出，要发展“智能传感与控制装备”，要形成“现场总线和工业以太网融合、工业传感器网络、工业无线、工业网关通信协议和接口”标准，要解决智能制造“数据采集、数据集成、数据计算分析”等方面存在的软件问题，在五类新模式中支持数据采集系统与其他系统协同与集成。 2017 年11月国务院发布的《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》明确将构建网络、平台、安全三大功能体系作为其重点任务,并强调要“强化复杂生产过程中设备联网与数据采集能力，实现企业各层级数据资源的端到端集成”，推动各类数据集成应用，形成基于数据采集、集成、分析的“工艺优化、流程优化、设备维护与事故风险预警能力”，实现“企业生产与运营管理的智能决策和深度优化”。 作为工业互联网三大功能体系之一，工业互联网平台是全要素连接的枢纽和工业资源配置的核心，而工业数据采集则是工业互联网平台的基础，发展工业数据采集是我国推动工业互联网平台全面深度应用的起点，也是制造业转型升级的必要条件。 随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，推动了以“智能化生产、个性化定制、网络化协同和服务化延伸”为代表的新兴智能制造模式的发展，其核心是基于海量工业数据的全面感知。工业数据采集可以实现对生产现场各种工业数据的实时采集和整理，为企业的MES、ERP等信息系统提供大量工业数据，通过对积累沉淀的工业大数据的深入挖掘，实现生产过程优化和智能化决策。 第二章工业数据采集概述 (一)工业数据采集的内涵与范围 1.工业数据采集的定义 工业数据采集是利用泛在感知技术对多源设备、异构系统、运营环境、人等要素信息进行实时高效采集和云端汇聚。工业数据采集对应工业互联网平台体系架构中的边缘层，如下图红圈线所示。通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品，采集大范围、深层次的工业数据，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础。

大数据技术概论

大数据技术概论 一、概述 随着互联网的普及和各种传感器技术的广泛应用，我们正处于一个数 据爆炸的时代。大数据技术就是应对这种情况而生的一种新型技术。 大数据技术有着广泛的应用场景，比如金融、医疗、物流等领域，它 可以帮助企业更好地理解和利用自己的数据，从而提高效率和竞争力。 二、大数据技术的特点 1. 数据量大：大数据技术需要处理海量数据，这些数据可能来自不同 的来源，格式也可能不同。 2. 处理速度快：大数据技术需要在较短时间内完成对海量数据的处理 和分析。 3. 多样性：大数据技术需要处理多种类型的数据，包括结构化、半结 构化和非结构化等不同类型的数据。 4. 高可靠性：在处理海量数据时，出现错误是难以避免的，因此大数 据技术需要具备高可靠性。

三、大数据技术架构 1. 数据采集层：包括传感器、设备和应用程序等各种组件，负责收集原始数据并将其发送到下一层进行处理。 2. 数据存储层：负责存储采集到的数据，包括关系型数据库、NoSQL 数据库和分布式文件系统等。 3. 数据处理层：负责对存储在数据存储层中的数据进行处理和分析，包括批处理和流处理等不同类型的处理方式。 4. 数据展示层：将处理后的数据以可视化的方式呈现给用户，帮助用户更好地理解数据。 四、大数据技术核心组件 1. Hadoop：是一个开源的分布式计算平台，可以用于存储和处理大规模数据集。 2. Spark：是一个快速、通用、可扩展的大规模数据处理引擎，可以在内存中进行计算，速度比Hadoop快得多。

3. Hive：是基于Hadoop的一种数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop上进行查询和分析。 4. HBase：是一个开源的非关系型数据库，可以用于存储海量结构化和半结构化数据。 5. Kafka：是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以用于构建实时流式应用程序。 五、大数据技术应用场景 1. 金融业：大数据技术可以帮助银行、保险公司等金融机构更好地管理风险、识别欺诈行为和提高客户满意度。 2. 医疗保健：大数据技术可以帮助医疗机构更好地管理患者数据、改善诊断和治疗方案，并促进医学研究的发展。 3. 物流业：大数据技术可以帮助物流公司更好地管理运输路线、优化物流成本和提高交付效率。 4. 零售业：大数据技术可以帮助零售商更好地了解客户需求、优化库存管理和提高销售额。

数据采集系统方案

数据采集系统方案 摘要 随着信息技术的快速发展，数据采集系统在各个领域得到了广泛的应用。本文将介绍数据采集系统的定义、目的和关键组成部分，并提出一种基于云平台的数据采集系统方案。 1. 引言 数据采集指的是从各种来源收集数据并转化为可用的形式。数据采集系统是一种用于自动收集、处理和存储数据的软件和硬件集合。它可以实时监测和记录各种数据，例如传感器数据、网络数据和用户行为数据等。数据采集系统在工业控制、环境监测、物流管理等领域得到了广泛的应用。 本文将介绍一个基于云平台的数据采集系统方案，该方案具有灵活性、可扩展性和高可靠性，适用于各种实际情况。 2. 数据采集系统的设计原则 2.1 灵活性 数据采集系统应该具有灵活性，能够适应不同类型的数据和不同的应用场景。它应该能够轻松集成各种传感器和设备，并能够处理多种数据格式。 2.2 可扩展性 随着业务的发展和需求的变化，数据采集系统需要具备可扩展性。它应该能够方便地添加新的传感器和设备，并能够处理大量的数据。 2.3 高可靠性 数据采集系统应该具有高可靠性，能够持续、准确地采集和处理数据。它应该具备数据冗余和故障恢复机制，以防止数据丢失和系统崩溃。 3. 数据采集系统的关键组成部分 3.1 传感器和设备 传感器和设备是数据采集系统的核心组成部分。传感器可以采集各种类型的数据，例如温度、湿度、压力和光照等。设备可以包括物联网设备、智能终端设备和网络设备等。

3.2 数据采集器 数据采集器是用于收集和处理传感器数据的软件和硬件组件。它可以接收传感 器数据，并将其转化为可用的格式。数据采集器还可以对数据进行处理和过滤，并将其传输到数据存储和分析系统中。 3.3 数据存储和分析系统 数据存储和分析系统用于存储和处理采集到的数据。它可以使用各种数据库和 分析工具，例如关系型数据库、NoSQL数据库和大数据分析平台等。数据存储和 分析系统可以通过查询和分析数据生成有用的信息和洞察。 3.4 云平台 云平台提供了基础设施和服务，用于支持数据采集系统的运行。它可以提供弹 性计算资源、存储资源和网络资源等。云平台还可以提供安全和隐私保护机制，以保证数据的安全性和可靠性。 4. 基于云平台的数据采集系统方案 基于云平台的数据采集系统方案如下： 4.1 设计与架构 该方案采用分布式架构，将传感器和设备接入云平台。传感器数据通过数据采 集器进行采集和处理，并存储到云平台的数据库中。用户可以通过云平台的接口实时监测和查询数据。 4.2 云平台选择 选择一个可信赖和具有良好性能的云平台非常重要。云平台应该具有高可用性、高安全性和良好的网络连接性。常用的云平台有亚马逊AWS、微软Azure和谷歌 云等。 4.3 数据采集器设计 数据采集器应该支持多种传感器和设备，并能够处理各种数据格式。它应该具 备实时采集和处理能力，以确保数据的准确性和时效性。数据采集器还可以支持数据过滤和数据清洗等功能。 4.4 数据存储和分析系统选择 选择一个适合的数据存储和分析系统非常重要。根据具体需求选择合适的数据 库和分析工具。如果需要处理大量的数据和进行复杂的分析，可以选择使用大数据分析平台。

数据采集的功能模块

数据采集的功能模块 一、介绍 数据采集是指从不同的数据源中获取、收集、整理和存储数据的过程。随着互联网的发展，数据量呈爆炸式增长，对数据的需求也越来越高。数据采集的功能模块是数据采集过程中不可或缺的一部分，它们能够帮助用户快速、准确地采集所需的数据。 二、功能模块的作用 数据采集的功能模块可以用于不同类型的数据采集需求，包括但不限于： 1. 网络爬虫模块 网络爬虫模块是用于从互联网上抓取数据的关键模块。它可以按照一定的规则和策略，自动访问指定网站并抓取所需的数据。网络爬虫模块可以模拟浏览器访问网页，自动点击、滚动等操作，实现全自动化的数据采集。 2. API接口模块 许多网站提供了基于API的数据接口，通过API接口可以快速、方便地获取网站的数据。API接口模块可以通过配置API接口的参数和数据格式，实现与API的交互，从而实现数据的采集。 3. 数据库模块 数据库模块用于与数据库进行交互，实现数据的读取和存储。它可以连接不同类型的数据库，如关系型数据库、非关系型数据库等，并提供相应的操作接口，方便用户进行数据的读写操作。 4. 文件处理模块 文件处理模块用于对各种类型的文件进行读写操作。它可以读取、解析和处理各种文件格式，如文本文件、CSV文件、Excel文件等，从而实现对文件中数据的提取 与采集。

5. 图像处理模块 部分数据采集任务需要从图片中提取数据，此时图像处理模块发挥重要作用。它可以读取、解码、分析和处理图片，从中提取所需的数据，如二维码、文字等。 6. 程序集成模块 在实际的数据采集过程中，可能需要多个功能模块的协同工作。程序集成模块可以将各个功能模块集成到一个统一的平台或系统中，实现数据采集的自动化、集中化管理。 三、功能模块的实现 功能模块的实现主要包括以下几个方面： 1. 功能设计 在实现功能模块之前，需要进行功能设计，即明确模块的功能、输入、输出等，确定模块的基本架构。 2. 技术选择 根据功能要求和实际情况，选择合适的技术和工具来实现功能模块。例如，网络爬虫模块可以使用Python的Scrapy框架，API接口模块可以使用HTTP库，数据库 模块可以使用MySQL或MongoDB等。 3. 编码实现 根据功能设计和技术选择，进行编码实现。在编码过程中，需要注意代码的可读性、可维护性和可扩展性，以便后续的使用和维护。 4. 测试与调试 完成编码实现之后，需要进行测试与调试，确保功能模块能够正常工作。测试可以包括单元测试、功能测试、性能测试等，通过不同层次、不同视角的测试，尽可能发现和解决问题。

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。

大数据标准体系大数据标准体系框架

大数据标准体系大数据标准体系框架 1.基础标准层：包括数据基础设施环境、数据管理和数据质量三个方 面的标准。其中，数据基础设施环境标准包括数据存储、计算资源等基础 设施的要求和标准；数据管理标准包括数据采集、处理、存储、传输和访 问等环节的标准；数据质量标准包括数据准确性、一致性和完整性等方面 的标准。 2.技术标准层：包括数据处理和数据分析两个方面的标准。其中，数 据处理标准包括数据清洗、转换、集成和计算等方面的标准；数据分析标 准包括数据挖掘、机器学习、统计分析等方面的标准。 3.应用标准层：包括数据应用和数据安全两个方面的标准。其中，数 据应用标准包括数据可视化、数据服务、数据挖掘等方面的标准；数据安 全标准包括数据保护、隐私保护、风险评估等方面的标准。 4.管理标准层：包括数据管理和项目管理两个方面的标准。数据管理 标准包括数据资产管理、数据治理、数据规范等方面的标准；项目管理标 准包括项目计划、组织管理、风险控制等方面的标准。 1.数据基础设施环境标准： -数据存储标准：包括分布式存储、云存储等方面的标准； -计算资源标准：包括分布式计算、集群计算等方面的标准。 2.数据管理标准： -数据采集标准：包括数据源选择、数据采集方案、数据清洗规范等 方面的标准； -数据处理标准：包括数据转换、数据集成、数据计算等方面的标准；

-数据存储标准：包括数据存储格式、数据存储架构等方面的标准； -数据传输标准：包括数据传输方式、数据传输格式、数据传输加密等方面的标准； -数据访问标准：包括数据查询、数据访问权限等方面的标准。 3.数据质量标准： -数据准确性标准：包括数据准确性监测、数据采集错误处理等方面的标准； -数据一致性标准：包括数据一致性验证、数据一致性处理等方面的标准； -数据完整性标准：包括数据完整性检查、数据完整性维护等方面的标准。 4.数据处理标准： -数据清洗标准：包括数据清洗方法、数据清洗过程控制等方面的标准； -数据转换标准：包括数据转换方法、数据转换规则等方面的标准； -数据集成标准：包括数据集成方法、数据集成规范等方面的标准； -数据计算标准：包括数据计算方法、数据计算规范等方面的标准。 5.数据分析标准： -数据挖掘标准：包括数据挖掘方法、数据挖掘模型评估等方面的标准；

2023-数据中台架构及应用解决方案-1

数据中台架构及应用解决方案 随着互联网的发展，数据越来越成为企业和组织决策的重要依据。面 对海量的数据，如何提高数据的质量和利用率，成为了数据管理者的 一项重要任务。数据中台架构应运而生，为企业组织提供了一种解决 方案，使得数据的存储、管理和应用更加高效。 数据中台架构是一种基于数据仓库和数据应用平台的架构体系，是一 种数据中心化的思想。数据中台架构可分为五个基本环节：数据采集、数据存储、数据处理、数据应用和数据安全管理。 首先，数据采集环节。从数据源头开始，将数据进行规范化采集，包 括提取、抽取、清洗等操作，使得数据的质量更加高效、准确、可靠。数据在采集的过程中要注意保证数据的一致性，避免出现数据脏读、 重复写等错误。 接下来是数据存储环节。数据中台架构需要一个稳定、可扩展的存储 系统，目前比较流行的是数据仓库和数据湖。数据仓库是一种结构化 的数据存储方式，可以把企业的关键数据按照指定的格式整理存储； 而数据湖则是一种非结构化的数据存储方式，可以存储企业内外各种 结构化和非结构化数据的原始形态并互相关联。 第三个环节是数据处理。数据一般需要进行ETL(Extract-Transform-Load)处理，即从源数据中提取数据，进行清洗、规范化、格式化处理，再将数据载入数据仓库或数据湖中。数据处理还可以对数据进行合并、划分、聚合等操作，从而增加数据的价值和意义。 第四个环节是数据应用。数据产品化是数据中台的最终目的，数据应 用环节是将数据分析和应用实现的过程。数据分析和挖掘是企业和组 织重点关注的一个领域，数据应用可以通过提供数据可视化、报表查

询、Dashboard等方式，把企业内外发生的数据主要事件展现出来，并协助业务决策、资源调度、销售管理等问题的解决。 最后是数据安全管理。数据中台可包括设置权限、维护数据安全、设计数据备份方案等，数据安全管理是保障数据中台安全稳定运行的重要保障，也是保障企业数据安全的重要保险。 总之，数据中台架构及应用解决方案是一种高效的数据管理模式。它将企业内部、外部的各种数据源进行标准化、整合化处理，为企业和组织提供高质量的数据支持和更强的企业决策支持。未来，随着信息和技术的发展，数据中台架构将更加深入完善，更加适用于企业和组织的数据应用需求。

大数据系统架构

大数据系统架构

大数据系统大体可以分成以下四个部分：1，数据采集层 2，数据计算层 3，数据服务层 4，数据应用层 下图是阿里巴巴大数据系统架构图：

一、数据采集层 数据采集主要分成以下三块数据： 1，Web 端日志 2，App 端日志 3，第三方数据（比如 mysql 增量数据同步）

Web 端和 App 端的日志数据都需要制定各个场景下的埋点规范，用来满足各种通用业务场景下（比如浏览、点击等）的数据分析。 Web 端和 App 端数据采集一般都有各自的埋点 SDK 和对应的埋点管理平台，用来确保埋点数据的规范和准确，第三方数据同步通常会使用一些通用的数据同步工具（如 DataX、Scoop） 数据采集后为了解耦下游各系统（比如批处理计算平台、流处理计算平台等）的耦合，需要架设消息中间件（比如：Kafka、RocketMQ 等） 二、数据计算层 数据计算层包括两大体系： 1，数据存储及计算 2，数据整合及管理 1，数据存储及计算 数据存储这块，如果是公司自己搭集群，基本都是使用 hdfs，如果是用的第三方服务会有很多种（比如 aws 的 s3） 数据计算这块分成批处理和流处理。批处理这块常用的计算组件有：spark 和 hive 等，流处理的计算组件有：spark streaming，flink 等。 在计算这块，为了合理调度上下游任务，一般会使用一些调度组件来解决任务之间的依赖问题（比如 airflow、oozie、azkaban 等） 2，数据整合及管理 数据的整合和管理时为了避免数据的冗余和重复建设，规避数据烟囱和不一致性。 数据的加工链路分成四层：操作数据层（ Operational Data Store, ODS）、明细数据层（ Data Warehouse Detail , DWD ）、汇总数据层（ Data Warehouse Summary, DWS ）、应用数据层（ Application Data Store, ADS ） 三、数据服务层

大数据安全分析之数据采集技术

大数据安全分析之数据采集技术 大数据安全分析中的数据采集技术有哪些呢？下面将对数据采 集技术进行一一简要介绍。 大数据安全分析之数据采集技术 大数据分析中的数据采集方式有：Logstash、Flume、Fluentd、Logtail等。 一、Logstash Logstash是一个具备实时处理能力的开源的数据收集引擎。可以动态地从不同的来源收集数据，将数据处理（过滤、变形）过之后统一输出到某个特定地址，为将来更多样化的数据分析做准备。Logstash的作用包括： 收集各类系统日志：如Apache日志、log4j（Java程序日志）、Windows系统事件日志。通过Filebeat能够实现安全、快速的的日志传输。能够与很多采用UDP及TCP协议的工具对接，如JMX、NetFlow 等等。 Elasticsearch的数据采集的利器，可以配合Elasticsearch和Kibana使用；对input、filter及output部分可以使用多种插件灵活配合部署用以实现不同功能。 在Web接口服务中，可以收集HTTP请求。能够与各类SQL或非SQL数据库对接，只要这个数据库支持JDBC接口。 二、Flume

Flume是由Cloudera公司开源的，分布式可靠，高可用的系统，它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动、最后存储到一个中心化数据存储系统中。由原来的FlumeOG到现在的FlumeNG,进行了架构重构，并且现在NG版本完全不兼容原来的OG版本，经过架构重构后，FlumeNG更像是一个轻量级的小工具，适应各种方式的日志收集，并支持failover和负载均衡。 FlumeNG的特点: NG只有一种角色的节点:代理节点(Agent) 没有collector,master节点，这是核心组件最核心的变化 去除了physicalnodes,localnodes的概念和相关内容 agent节点的组成也发生了变化，脱离了zookeeper 三、Fluentd Fluentd是一个日志收集系统，通过丰富的插件，可以收集来自于各种系统或应用的日志，然后根据用户定义将日志做分类处理。通过Fluentd，你可以非常轻易的实现像追踪日志文件并将其过滤后转存到MongoDB这样的操作。Fluentd可以彻底的将你从繁琐的日志处理中解放出来。 本质上,Fluentd可以分为客户端和服务端两种模块。客户端为安装在被采集系统中的程序,用于读取log文件等信息,并发送到Fluentd的服务端。服务端则是一个收集器。在Fluentd服务端,我们可以进行相应的配置,使其可以对收集到的数据进行过滤和处理,

主流大数据采集平台架构对比分析

主流大数据采集平台架构对比分析

目录 Apache Flume (4) Fluentd (7) Logstash (12) Chukwa (13) Scribe (14) Splunk Forwarder (15) 总结 (17)

任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化，报表和监控)。 其中，「数据采集」是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，「数据采集」的挑战也变的尤为突出。这其中包括： ▪数据源多种多样 ▪数据量大 ▪变化快 ▪如何保证数据采集的可靠性的性能 ▪如何避免重复数据 ▪如何保证数据的质量 今天我们也来看看主流的几个数据采集平台，重点关注它们是如何做到高可靠，高性能和高扩展。

Apache Flume Flume 是Apache 旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。Flume 使用JRuby 来构建，所以依赖Java 运行环境。 Flume 最初是由Cloudera 的工程师设计，用于合并日志数据的系统，后来逐渐发展用于处理流数据事件。 Flume 设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent 的网络，支持数据路由。 每一个agent 都由Source，Channel 和Sink 组成。 Source Source 负责接收输入数据，并将数据写入管道。它支持HTTP、JMS、RPC、NetCat、Exec、Spooling Directory。其中Spooling 支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。