【最新整理】大数据采集的技术方法.ppt
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数据采集基础知识PPT课件
将处理后的数据存储在计算机中 ，以便后续使用。
数据处理
对采集到的数据进行处理和分析 ，提取有用信息。
04 数据采集方法分类与特点
手动录入法
定义
通过人工方式将数据逐条录入到目标系统中。
缺点
效率低下，易出错，不适合大规模数据采集。
优点
灵活性高，适用于小规模、非结构化数据采 集。
应用场景
问卷调查、实验数据记录等。
数据传输技术
数据传输方式
可分为有线传输和无线传 输两种，有线传输稳定可 靠，无线传输灵活方便。
数据传输协议
如TCP/IP、HTTP、MQTT 等，用于规定数据传输的 格式和规则。
数据传输安全
采用加密技术、身份认证 等措施，确保数据传输过 程中的安全性和完整性。
数据存储技术
数据存储介质
包括磁存储、光存储、半导体存储等， 不同介质具有不同的性能和成本。
数据采集基础知识ppt课件
contents
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理 • 数据采集系统组成与功能 • 数据采集方法分类与特点 • 数据采集工具介绍及使用技巧 • 数据采集实施流程与规范 • 数据采集挑战与解决方案
01 数据采集概述
数据采集定义与重要性
数据采集定义
数据采集是指从各种数据源中收 集、提取和整理数据的过程，为 后续的数据分析、数据挖掘等提 供基础数据支持。
自动导入法
定义
通过预设的规则和模板，将数据源中 的数据自动导入到目标系统中。
优点
效率高，准确性好，适用于结构化数 据采集。
缺点
灵活性差，需要预先定义好数据格式 和导入规则。
应用场景
数据库数据迁移、文件数据导入等。
数据处理
对采集到的数据进行处理和分析 ，提取有用信息。
04 数据采集方法分类与特点
手动录入法
定义
通过人工方式将数据逐条录入到目标系统中。
缺点
效率低下，易出错，不适合大规模数据采集。
优点
灵活性高，适用于小规模、非结构化数据采 集。
应用场景
问卷调查、实验数据记录等。
数据传输技术
数据传输方式
可分为有线传输和无线传 输两种，有线传输稳定可 靠，无线传输灵活方便。
数据传输协议
如TCP/IP、HTTP、MQTT 等，用于规定数据传输的 格式和规则。
数据传输安全
采用加密技术、身份认证 等措施，确保数据传输过 程中的安全性和完整性。
数据存储技术
数据存储介质
包括磁存储、光存储、半导体存储等， 不同介质具有不同的性能和成本。
数据采集基础知识ppt课件
contents
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理 • 数据采集系统组成与功能 • 数据采集方法分类与特点 • 数据采集工具介绍及使用技巧 • 数据采集实施流程与规范 • 数据采集挑战与解决方案
01 数据采集概述
数据采集定义与重要性
数据采集定义
数据采集是指从各种数据源中收 集、提取和整理数据的过程，为 后续的数据分析、数据挖掘等提 供基础数据支持。
自动导入法
定义
通过预设的规则和模板，将数据源中 的数据自动导入到目标系统中。
优点
效率高，准确性好，适用于结构化数 据采集。
缺点
灵活性差，需要预先定义好数据格式 和导入规则。
应用场景
数据库数据迁移、文件数据导入等。
大数据平台技术实例教程【ch02】数据采集和大数据 PPT课件
互联网数据形式的不断丰富 和网络技术的不断发展，图 像、数据库、音频、视频、 多媒体等不同类型数据大量 出现，通用搜索引擎往往对 这些信息含量密集且具有一 定结构的数据无能为力，不 能很好地发现和获取它们。
01 03
02
通用搜索引擎的目标是实现 尽可能大的网络覆盖率，有 限的搜索引擎服务器资源与 无限的网络数据资源之间的 矛盾将进一步加深。
第二章
数据采集和大数据
新工科建设之路·数据科学与大数据系列 大数据平台技术实刚教程
01 数 据 采 集 和 E T L
在数据库建设过程中有ETL的操作。ETL即在数据抽取过程中进行数据的加 工转换，然后加载到存储器中，常用工具有Kafka、Flume、Kettle等。 研究大数据、分析大数据的首要前提是拥有大数据。而拥有大数据的方式， 要么是自己采集和汇聚数据，要么是获取别人采集、汇聚、整理之后的数据。 银行、电商、搜索引擎等公司具备从事大数据分析的资源和条件，因为它们 通过业务系统积累了大量的业务数据和用户行为数据，而普通的IT公司并不 具备这样的天然条件。
05 07
06 08
NumPy
使用Python进行科学计算 所需的基础包。它提供了强 大的连维数组对象,集成 C/C++和FORTRAN代码 的工具及有用的线性代数、 傅里叶变换和随机数功能。
Scrapy
快速的高级Web爬行和Web 抓取框架，用于抓取网站并 从其页面中提取结构化数据， 还可用于从数据挖掘到监控 和自动化测试的各种用途。
开发工具JupyterNotebook
JupyterNotebook是一种Web应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码 和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，方便研究和教学。在原始的 PythonShell与IPython中，可视化在单独的窗口中进行，而文字资料及各种 函数和类脚本包含在独立的文档中。JupyterNotebook能将这一切集中到一 处，方便用户使用。
01 03
02
通用搜索引擎的目标是实现 尽可能大的网络覆盖率，有 限的搜索引擎服务器资源与 无限的网络数据资源之间的 矛盾将进一步加深。
第二章
数据采集和大数据
新工科建设之路·数据科学与大数据系列 大数据平台技术实刚教程
01 数 据 采 集 和 E T L
在数据库建设过程中有ETL的操作。ETL即在数据抽取过程中进行数据的加 工转换，然后加载到存储器中，常用工具有Kafka、Flume、Kettle等。 研究大数据、分析大数据的首要前提是拥有大数据。而拥有大数据的方式， 要么是自己采集和汇聚数据，要么是获取别人采集、汇聚、整理之后的数据。 银行、电商、搜索引擎等公司具备从事大数据分析的资源和条件，因为它们 通过业务系统积累了大量的业务数据和用户行为数据，而普通的IT公司并不 具备这样的天然条件。
05 07
06 08
NumPy
使用Python进行科学计算 所需的基础包。它提供了强 大的连维数组对象,集成 C/C++和FORTRAN代码 的工具及有用的线性代数、 傅里叶变换和随机数功能。
Scrapy
快速的高级Web爬行和Web 抓取框架，用于抓取网站并 从其页面中提取结构化数据， 还可用于从数据挖掘到监控 和自动化测试的各种用途。
开发工具JupyterNotebook
JupyterNotebook是一种Web应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码 和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，方便研究和教学。在原始的 PythonShell与IPython中，可视化在单独的窗口中进行，而文字资料及各种 函数和类脚本包含在独立的文档中。JupyterNotebook能将这一切集中到一 处，方便用户使用。
数据采集应用案例PPT课件
第四阶段
以虚拟仪器为核心的自动测试 系统阶段。
数据采集系统组成要素
传感器
一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将 感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其 他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处 理、存储、显示、记录和控制等要求。
数据采集设备
将经过信号调理器处理后的模拟信号转换为数字 信号，并进行相应的处理，如数字滤波、数据压 缩等。
采集性能问题
安全性和隐私问题
大规模数据采集可能面临性能瓶颈，如网 络带宽限制、存储资源不足等。
数据采集涉及敏感信息和隐私保护，需要 加强安全性和隐私保护措施。
发展趋势预测
自动化和智能化
未来数据采集将更加自动化 和智能化，通过机器学习和 人工智能技术实现自适应的 数据采集和清洗。
实时化和流式处理
随着实时数据需求的增加， 数据采集将更加注重实时性 和流式处理能力，以满足实 时分析和决策的需求。
数据采集应用案例 ppt课件
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理及方法 • 数据采集在各领域应用案例
目录
• 数据采集系统设计与实现 • 数据采集技术应用挑战及发展趋势 • 总结与展望
01
数据采集概述
数据采集定义与意义
数据采集定义
数据采集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。
远程医疗
通过数据采集技术，实现患者生 理参数的远程监测和诊断，提高
医疗服务的可及性和效率。
医疗大数据分析
对海量医疗数据进行分析和挖掘， 发现疾病规律和治疗方案，提高医 疗水平和治愈率。
个性化医疗
基于患者个体特征和历史数据，制 定个性化治疗方案和健康管理计划， 提高治疗效果和患者生活质量。
数据采集与处理技术PPT课件
技术创新
新型的数据采集技术如基于区块链的 数据验证、基于人工智能的数据预测 等，将为数据采集带来更多的可能性 。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据， 确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值，如 离群点或极端值，以避 免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻 辑，对缺失值进行填充
案例二：实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术，如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时，结合具体案例，讲解如何设计 一个高效、可靠的实时数据处理系统，并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三：数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类，如物联网数据、 社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断 发展，数据采集技术正朝着自动化、 智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场 景，如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理 能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数 据库，它不使用固定的数据结构，
而是根据实际需要灵活地组织数 据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向 文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换
新型的数据采集技术如基于区块链的 数据验证、基于人工智能的数据预测 等，将为数据采集带来更多的可能性 。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据， 确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值，如 离群点或极端值，以避 免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻 辑，对缺失值进行填充
案例二：实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术，如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时，结合具体案例，讲解如何设计 一个高效、可靠的实时数据处理系统，并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三：数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类，如物联网数据、 社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断 发展，数据采集技术正朝着自动化、 智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场 景，如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理 能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数 据库，它不使用固定的数据结构，
而是根据实际需要灵活地组织数 据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向 文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
《数据采集》课件
06
CHAPTER
数据采集案例分析
详细描述
采集用户浏览数据，分析用户偏好和购买意愿，优化产品推荐和布局。
利用数据挖掘技术，发现潜在的用户需求和市场机会。
采集销售数据，分析热销商品和销售趋势，为库存管理和营销策略提供依据。
总结词：通过数据采集，深入了解电商网站的用户行为和销售情况。
总结词：通过采集政府公开数据，了解社会经济发展状况，为政策制定提供支持。
数据篡改风险
未经授权的第三方可能对采集到的数据进行篡改，导致数据失真或误导数据分析结果。
隐私泄露风险
数据采集过程中可能涉及到个人隐私信息，如姓名、身份证号、联系方式等，存在隐私泄露的风险。
数据安全风险
数据采集过程中可能面临各种安全威胁，如黑客攻击、病毒传播等，可能导致数据丢失或损坏。
总结词
在大数据时代，数据量庞大且增长迅速，如何快速有效地采集和处理数据成为亟待解决的问题。
数据源可能存在误差或异常，导致采集到的数据不准确。
数据不准确
由于数据源的限制或数据采集过程中的遗漏，可能导致数据不完整。
数据不完整
不同数据源之间的数据可能存在冲突或矛盾，导致数应用，数据隐私和安全问题日益突出，如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。
01
详细描述
02
采集政府各部门公开的数据，包括经济、教育、医疗等领域。
03
利用数据分析技术，挖掘数据背后的规律和趋势，为政策制定提供科学依据。
04
监测政策实施效果，评估政策对社会经济发展的影响。
05
THANKS
感谢您的观看。
目的
确定数据需求
选择数据采集方法
数据采集实施
数据预处理
01
CHAPTER
数据采集案例分析
详细描述
采集用户浏览数据，分析用户偏好和购买意愿，优化产品推荐和布局。
利用数据挖掘技术，发现潜在的用户需求和市场机会。
采集销售数据，分析热销商品和销售趋势，为库存管理和营销策略提供依据。
总结词：通过数据采集，深入了解电商网站的用户行为和销售情况。
总结词：通过采集政府公开数据，了解社会经济发展状况，为政策制定提供支持。
数据篡改风险
未经授权的第三方可能对采集到的数据进行篡改，导致数据失真或误导数据分析结果。
隐私泄露风险
数据采集过程中可能涉及到个人隐私信息，如姓名、身份证号、联系方式等，存在隐私泄露的风险。
数据安全风险
数据采集过程中可能面临各种安全威胁，如黑客攻击、病毒传播等，可能导致数据丢失或损坏。
总结词
在大数据时代，数据量庞大且增长迅速，如何快速有效地采集和处理数据成为亟待解决的问题。
数据源可能存在误差或异常，导致采集到的数据不准确。
数据不准确
由于数据源的限制或数据采集过程中的遗漏，可能导致数据不完整。
数据不完整
不同数据源之间的数据可能存在冲突或矛盾，导致数应用，数据隐私和安全问题日益突出，如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。
01
详细描述
02
采集政府各部门公开的数据，包括经济、教育、医疗等领域。
03
利用数据分析技术，挖掘数据背后的规律和趋势，为政策制定提供科学依据。
04
监测政策实施效果，评估政策对社会经济发展的影响。
05
THANKS
感谢您的观看。
目的
确定数据需求
选择数据采集方法
数据采集实施
数据预处理
01
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
型、类别型等。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
(2024年)大数据介绍PPT课件
副本机制
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
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Hadhoop的Chukwa
主要部件
（1）代理：负责采集最原始的数据， 并发送给收集器。 （2）适配器：直接采集数据的接口和 工具。 （3）收集器：负责收集代理收送来的 数据，并定时写入集群中。 （4）MapReduce分析 （5）多路分配器：负责对数据的分类、 排序和去重。
2.网络数据采集方法
3.其他数据采集方法对于源自业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过 与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。
THANK YOU
（2）数据采集和处理的基本步骤
①将需要抓取数据 网站的URL信息写
入URL队列
②爬虫从URL队列 中获取需要抓取数 据网站的Site URL
信息
③爬虫从Internet 抓取对应网页内容， 并抽取其特定属性
的内容值
④爬虫将从网页中 抽取出的数据写入
数据库
⑤Dp读取Spider Data（数据）， 并进行处理； ⑥Dp将处理后的 数据写入数据库
2.3大数据采集 的技术方法
1
2
3
4
1.系统日志 采集方法
2.网络数据 采集方法
3.其他数据 采集方法
Your Text
1.系统日志采集方法
很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如以下三种。这些系统均采 用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
Facebook的Scribe
Hadhoop的Chukwa
Cloudra的Flume
Facebook的Scribe
Scribe是facebook开源的日志收集系统，在facebook内部 已经得到大量的应用。它能够从各种日志源上收集日志， 存储到一个中央存储系统 （可以是NFS，分布式文件系统 等）上，以便于进行集中统计分析处理。它为日志的“分 布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的，高容错的方 案。
Scribe架构
(1)Scribe agent scribe agent实际上是一个thrift client。 向scribe发送数据的 唯一方法是使用thrift client，scribe内部定义了一个thrift接口， 用户使用该接口将数据发送给server。 (2)scribe scribe接收到thrift client发送过来的数据，根据配置文件，将 不同主题的数据发送给不同的对象。 (3)存储系统 存储系统实际上就是scribe中的store。
（1）四个主要模块及功能
网络爬虫
从Internet上抓取网页内容， 并抽取出需要的属性内容。
URL队列
为爬虫提供需要抓取数 据网络的URL
数据处理
对爬虫抓取的内容进行处理
数据
① Site Url, 需要抓取数据 网站的 Url 信息； ② Spider Data, 爬虫从网页中抽取出 来的数据； ③ Dp Data, 经过 dp 处理之后的数据