大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)(一)-數(shù)據(jù)采集知識講解

精品文檔精品文檔電商據(jù)分析專家￡觀向數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)開啟了一個大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時代，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)每年可以提高勞動生產(chǎn)率0.5-1個百分點。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)每年可以提高勞動生產(chǎn)率0.5-1個百分點。1^^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、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99.4%，很大程度都是由于高價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？

sociff///AFJKA￡(TWI屮IWsociff///AFJKA￡(TWI屮IW戲F1W出4SPGM44.HiIT五禪盧■VP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設(shè)備等模擬和數(shù)字被測單元中自動采集信息的過程。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)、會話數(shù)據(jù)等。＞內(nèi)容數(shù)據(jù)：應(yīng)用日志、電子文檔、機器數(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)

I與他ETC蹲討.JB!2X0^f尊*膚肅Q忒f0即占I與他ETC蹲討.JB!2X0^f尊*膚肅Q忒f0即占*In白由蚯hl?3*fic*tp?-qcLud-起十rrtnet?ikw二環(huán)Fmqims科■蘆市壽廿咄+右哥■晝陷bw?l3|B：A+^?：?=ES—F.ffl礙i?常性空0^!W?3t±e丹田曲』片□壬洛-i-"r^L*.啟W眉口二f—時宓旳4龍O1：畑軒*H於腫】昶L駅垢■:耳O■晉r尹矽*二嗎0氏m2t?tS時由iigg疾si正薪齊；產(chǎn):-*?；■衛(wèi)土乂衛(wèi)亠睪?n痕時心3柏去代吐比哥用柞:乂旳15■呦冊E■不匚隘昭H弓長創(chuàng)曲曲H初TT余:斂ml?;蘭竝叱刖□【護U1-W糧：《TF：?廠瓷*JlitX嗚⑴13性三一MlKFF20d班-巧燦ywiikww:円呼等詬mi并平小.'.lifl'r0%5CKMM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)量相對于大數(shù)據(jù)較小2.結(jié)構(gòu)單一3.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1.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

■]amazonaEHH■]amazonaEHH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、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對較小，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。對依靠并行計算提升數(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性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可用性和擴展性。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MB的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。

＞網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)米集方法網(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，將其存儲為統(tǒng)一的本地數(shù)據(jù)文件，并以結(jié)構(gòu)化的方式存儲。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關(guān)聯(lián)。除了網(wǎng)絡(luò)中包含的內(nèi)容之外，對于網(wǎng)絡(luò)流量的采集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術(shù)進行處理。＞其他數(shù)據(jù)采集方法對于企業(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——觀向數(shù)據(jù)，觀向數(shù)據(jù)是一款針對品牌商、零售商的線上運營數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，匯集全網(wǎng)多平臺、多維度數(shù)據(jù)，形成可視化報表，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。?巻規(guī)行為趣.議融宜即以郵件、煜借“微愜方式向用戶洪出価整口索縝可哦自動藍屏.罔時?巻規(guī)行為趣.議融宜即以郵件、煜借“微愜方式向用戶洪出価整口索縝可哦自動藍屏.罔時1S洪穌喇號出方式數(shù)據(jù)全面商品耿據(jù)來目晶篩自助孤取,?iS冊店領(lǐng)和5MJ*并且毎天更新,同時京持人工補冠極iSifiB崖供不冏剛艱的魁方盤.既