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。

服务器的请求日志

nginx的access日志：

log_format main '$remote_addr -$remote_user [$time_local] "$request" '

'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '

'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

举例：

127.0.0.1 --[30/Dec/2015:11:51:00 +0800] "GET /userList HTTP/1.1" 200 21770

"http://localhost/index" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.106 Safari/537.36" "-"

127.0.0.1 --[30/Dec/2015:11:51:00 +0800] "GET /media/css/select2_metro.css HTTP/1.1" 200

15370 "http://localhost/userList" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.106 Safari/537.36" "-"

如果nginx感兴趣：https://https://www.360docs.net/doc/127821558.html,/resources/admin-guide/

负载均衡。

tomcat或者其它的web服务器的日志：

根据业务情况介绍。。。。。

提出一个问题：怎么统计UV、PV、登录？让web怎么打日志可以实现uv、pv、登录的统计？

传统数据采集和大数据采集的区别

传统数据采集

1. 来源单一，数据量相对于大数据较小，甚至人工采集

2. 结构单一

3. 关系数据库和并行数据仓库

4. 其他一些静态数据

传统采集方式的不足

1、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。

CAP相关连接：

https://www.360docs.net/doc/127821558.html,/blog/2018/07/cap.html

2、采集时效性和规模较低

大数据的数据采集特点

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. 数据落地快，下游一般落地分布式数据库

4. 时效性高，成熟的采集工具，实时采集

大数据采集的方式

?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。

1、Flume，主流大数据采集框架，对接多种数据源，时效性

高

2、Logstash，ELK框架之一。经常与ElasticSearch，Kibana

配置，组成著名的ELK技术栈，非常适合用来做日志数据的采集及分析

3、传统数据库巨头Oracle的采集工具，OGG

4、非工具性采集：网络爬虫，埋点日志、单一上传、硬盘拷

贝等等

云计算下的采集方式

云计算下的采集方式特点：以阿里云日志服务为例

?30+采集方式，10+SDK支持

?PB级流量，百万QPS弹性伸缩

?与开源主流软件社区完美兼容

?完善监控信息，管理百万设备

云计算-日志服务架构

云计算下采集服务的特点

基于日志文件、无侵入式的收集日志

只读取文件。

日志文件无侵入。

安全、可靠

支持文件轮转不丢失数据。

支持本地缓存。

网络异常重试。

方便管理

Web端操作。

可视化配置。

完善的自我保护

实时监控进程CPU、内存消耗。

限制使用上限。

https://https://www.360docs.net/doc/127821558.html,/document_detail/28979.html?spm=a2c4g.11186623.6.598.7e3d5dc7rXfNQg

P A G E43 THANKS

对数据采集测试来说

对数据采集测试来说，精度是反映一个数据采集设备读入的信号测量值有多大程度的可能性。不精确的测量可能会使开发项目与方案设计及产品质或自动化测试应用等费工费时全功尽弃，因此确保数据采集系统的精确是设计方案的主要问题。测量误差分析与试验数据处理是实验中的重要部分，误差分析也是实验的基础。测试数据应注意误差分析。测量误差分为系统误差、随机误差与粗大误差三类。系统误差，在相同条件下多次测量同一量时，误差的大小和方向均保持不变，或在条件变化时按照某种确定规律变化的误差称为系统误差。引起系统误差的因素有很多，常见的有测量仪器不准确、测量方法不完善。测量条件变化以及处理人员不正确的操作等。系统误差是可以根据产生的原因，采取一定措施减小或消除的。随机误差，在相同条件下多次测量同一量时，误差的大小和方向均发生变化但无确定的变化规律，称为随机误差。少数几次测量的午餐没有规律，但是，从统计观点来看，大量测量的随机误差的分布接近正态分布，只有少数服从均匀分布及其他分布。因此，可以采取数理统计的方法来分析随机误差，可以用有限个测量数据来估计总体的数字特征。随机误差主要是由那些对测量值影响较微小，又互不相关的多种因素共同造成的。可以用增加测量次数、取平均值的办法减少随机误差对测量结果的影响。粗大误差通常是由测量人员的不正确操作或疏忽等原因引起的。粗大误差明显地超过正常条件的系统误差和随机误差。凡被确认含有粗大误差的测量数据称为坏值，应该剔除不用。剔除可疑数据的步骤有这些：1、计算算术平均值，均方差的估计值及残差2、判断有无可疑数据。3、剔除Xk，不改变原测量值的顺序，令n=n-1 重复步骤123直到无可疑数据为止。有些物理量等不便于直接测量，通常采用间接测量方法，如通过测量电压、电阻计算出待测的电流或功率。那么，如何根据直接测量量的误差求间接测量量的误差呢？误差传递公式能较好地解决这类问题。实验数据的处理，凡测量得到的实验数据，都要先经过整理再进行处理。整理实验数据的方法通常有误差位对齐法及有效数字表示法。实验曲线的绘制，将测量的离散实验数据，绘制成一条光滑的曲线并使其误差最小。通常采取平滑法和分组平均法。无论采用哪种方法，绘制曲线前都要将整理好的实验数据按照坐标关系列表，适当选择横坐标与纵坐标的比例关系与分度，使曲线的变化规律比较明显。在实验中，数据的准备度是十分重要的，数据的收集与整理都要考虑误差的影响。通过以上方法能够较好的减少误差，使得结果更近准确。

大数据综述

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(10), 1503-1509 Published Online October 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/127821558.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/127821558.html,/10.12677/csa.2018.810163 Overview on Big Data Kaiyue Liu China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing Received: Oct. 1st, 2018; accepted: Oct. 11th, 2018; published: Oct. 19th, 2018 Abstract As a current popular technical, big data has received wide attention from every industry. In order to further understand big data, this paper comprehensively describes big data from the six aspects: The basics of big data, the origin and development status of big data, big data processing, big data application, big data challenges and the future of big data. The basics of big data include the con-cepts and differences between big data and traditional databases, and the characteristics of big data. The big data processing includes generating and getting data, preprocessing data, data sto-rage, analyzing and mining data. This article is a systematic review of big data, and can establish a good knowledge system for scholars who are new to big data. Keywords Big Data, Data Storage, Data Mining, Data Visualization, Big Data Application 大数据综述刘凯悦中国矿业大学(北京)，北京收稿日期：2018年10月1日；录用日期：2018年10月11日；发布日期：2018年10月19日摘要大数据作为当今的热点技术，受到了各行各业的广泛关注。为了进一步认识大数据，本文从大数据的基础、大数据的起源和发展现状、大数据的处理流程、大数据的应用、大数据面临的挑战、大数据未来展望六个方面对大数据进行了综合性描述。其中大数据基础包括大数据和传统数据库的概念和区别、大数据的特性，处理流程包括数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘。本文是大数据的系统性综述，可以对初次接触大数据的学者建立了良好的知识体系。

数据采集操作方法和步骤

企业数据质量整理和采集工作操作方法声明：1、企业要如实根据职工养老手册采集职工养老历史和养老账户信息，如采集不全或不准确的，2014年1月以后，社保所有数据公开到网上的就会是不完整的数据或错误数据。为了避免信息公开后产生的麻烦，企业要争取在13年9月底前录入职工基本信息理顺清楚职工的养老保险缴费信息，为以后网上申报和个人网上查询打好基础。 2、以下操作步骤必须严格按照说明一步步操作，不能省掉任何一步。操作步骤：一、打开网页：https://www.360docs.net/doc/127821558.html,，或直接百度搜索“威海市人力资源和社会保障局”-->网上查询——>单位网上申报，账号为：缴费发票中间的号码；密码为：123456 二、浏览器设置： 1.打开网上申报页面，https://www.360docs.net/doc/127821558.html,,点击网上查询- ->单位网上申报。 2.点击【工具】---【Internet选项】 3.打开界面后，点击【安全】---选中【可信站点】---然后点击【站点】 4.点击【站点】打开界面后，点击【添加】按钮（之前已经添加过的显示在‘网站’下），添加后点击【关闭】。 5.点击【工具】---【Internet选项】---点击【安全】---【自定义级别】，找到ActiveX 控件和插件，将于ActiveX有关的选项都选择‘启用’，然后点击【确定】。 6.登录界面，点击【驱动下载】，默认安装下载的文件。（不安装将不能正常打印）。三、使用数据质量整理功能之前，确保网上申报其他申报业务都处理完毕，不存在状态为草稿、已提交、正在处理的申报，也就是首页的前三项用户信息都是“0”笔。操作流程如下： 1.采集单位信息。先点击【系统管理】->数据同步，之后：【首页】->【数据质量整理】->【单位信息采集】。然后提交单位采集的申报。提交后持营业执照和税务登记证复印件到社保审核。 2.打印缴费人员基本信息核对表。功能位置：【首页】->【数据质量整理】->【打印核对表】。进入页面后，选择需要打印核对表的人员（可多选），点击【打印缴费人员基本信息核对表】按钮即可完成打印。 3.下发缴费人员基本信息核对表。将打印的核对表下发给单位职工。职工可以对照打印的表格中的各项信息与自己手中的材料或手册上的是否一致，如果存在不一致的情况，可以直接在核对表上修改，同时准备相应的养老本和身份证，修改完成后，上交给单位的劳资人员。注意：如果身份证号和姓名不对的，请持养老本和身份证原件（不要拿核对表）到社保窗口处修改，之后单位做下一批采集时，先做一次数据同步，再打印新的核对表。核对表只打印到2011年，2012年后的不需要核对。2010年1月以后办理跨市养老保险转移的，不用采集威海市以外转入的信息，社保系统自动处理。

工业数据采集类型与数据采集的方法

工业数据采集类型与数据采集的方法本篇文章和大家说说数据采集的那些事儿...... 实现工业4.0，需要高度的工业化、自动化基础，是漫长的征程。工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。不论智能制造发展到何种程度，数据采集都是生产中最实际最高频的需求，也是工业4.0的先决条件。数字化工厂不等于无人工厂，产品配置，制造流程越复杂越多变，越需要人的参与；在数字化工厂当中，工人更多地是处理异常情况，调整设备。但数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点，自动化设备品牌类型繁多，厂家和数据接口各异，国外厂家本地支持有限，不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了，也不等于整个制造过程数据都获得了，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整。工业数据采集类型互联网的数据主要来自于互联网用户和服务器等网络设备，主要是大量的文本数据、社交数据以及多媒体数据等，而工业数据主要来源于机器设备数据、工业信息化数据和产业链相关数据。从数据采集的类型上看，不仅要涵盖基础的数据，还将逐步包括半结构化的用户行为数据，网状的社交关系数据，文本或音频类型的用户意见和反馈数据，设备和传感器采集的周期性数据，网络爬虫获取的互联网数据，以及未来越来越多有潜在意义的各类数据。主要包括以下几种： 1、海量的Key-Value数据。在传感器技术飞速发展的今天，包括光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别的工业传感器在现场得到了大量应用，而且很多时候机器设备的数据大概要到ms的精度才能分析海量的工业数据，因此，这部分数据的特点是每条数据内容很少，但是频率极高。

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。

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术（一）大数据处理及分析建设的过程随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。（二）大数据处理分析的基本理论对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决

图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定

数据采集统计方法

数据采集统计分析方法目的：为检验员检验数据收集提供方法适用范围：本公司内部对产品进行检验从而得到检验数据，为管理评审提供依据。可用以下方法做为参考 QC旧七种工具排列图，因果图，散布图，直方图，控制图，检查表与分层法 QC新七种工具(略) 关联图，KJ法，系统图法，矩阵图法，矩阵数据解析法，过程决策程序图法（PDPC)和箭头图法。数据统计分析方法-排列图数据统计分析方法-排列图排列图是由两个纵坐标，一个横坐标，若干个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成的，为寻找主要问题或主要原因所使用的图。例1：排列图的优点排列图有以下优点：直观，明了－－全世界品质管理界通用用数据说明问题－－说服力强用途广泛：品质管理/ 人员管理/ 治安管理排列图的作图步骤收集数据(某时间)

作缺陷项目统计表绘制排列图画横坐标(标出项目的等分刻度) 画左纵坐标(表示频数) 画直方图形(按每项的频数画) 画右纵坐标(表示累计百分比) 定点表数，写字数据统计分析方法-因果图何谓因果图：对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析原因或对策的一种图形称为因果图。因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称其为鱼骨图，或特性要因图作因果图的原则采取由原因到结果的格式通常从‘人，机，料，法，环’这五方面找原因 ‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment 通常分三个层次：主干线、支干线、分支线尽可能把所有的原因全部找出来列上对少数的主要原因标上特殊的标志写上绘制的日期、作者、有关说明等

今日头条数据采集的方法以及详细步骤

https://www.360docs.net/doc/127821558.html, 本文介绍使用八爪鱼 7.0采集今日头条数据的方法采集网站：使用功能点： ● Ajax 滚动加载设置 ● 列表内容提取相关采集教程：豆瓣电影短评采集 58同城信息采集搜狗微信文章采集步骤1：创建采集任务 1）进入主界面选择，选择“自定义模式”

https://www.360docs.net/doc/127821558.html, 今日头条数据采集图1 2）将上面网址的网址复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址” 今日头条数据采集图2 3）保存网址后，页面将在八爪鱼采集器中打开，红色方框中的信息是这次演示要采集的内容

https://www.360docs.net/doc/127821558.html, 今日头条数据采集图3 步骤2：设置ajax页面加载时间 ●设置打开网页步骤的ajax滚动加载时间 ●找到翻页按钮，设置翻页循环 ●设置翻页步骤ajax下拉加载时间 1）网页打开后，需要进行以下设置：打开流程图，点击“打开网页”步骤，在右侧的高级选项框中，勾选“页面加载完成向下滚动”，设置滚动次数，每次滚动间隔时间，一般设置2秒，这个页面的滚动方式，选择直接滚动到底部；最后点击确定

https://www.360docs.net/doc/127821558.html, 今日头条数据采集图4 注意：今日头条的网站属于瀑布流网站，没有翻页按钮，这里的滚动次数设置将影响采集的数据量

https://www.360docs.net/doc/127821558.html, 今日头条数据采集图5 步骤3：采集新闻内容创建数据提取列表 1）如图，移动鼠标选中评论列表的方框，右键点击，方框底色会变成绿色然后点击“选中子元素”

https://www.360docs.net/doc/127821558.html, 今日头条数据采集图6 注意：点击右上角的“流程”按钮，即可展现出可视化流程图。 2）然后点击“选中全部”，将页面中需要需要采集的信息添加到列表中

工业库通过opc采集kingscada数据以及scada展示工业库数据

工业库通过opc采集KingSCADA数据以及scada展示工业库数据目录工业库通过opc采集KingSCADA数据 (2) SCADA展示工业库数据 (8) 工业库中变量在KingGraphic引用 (11)

工业库通过opc采集KingSCADA数据本文档提出的方法是通过导出KS的变量，再编辑成工业库支持的导入表格，直接将KS的变量导入到工业库变量表中完成采集。下面以SCADADEMO工程的float类型变量为例，其他数据类型与此相同。 1.建立OPC采集器选择“开始—程序—KingHistorian3.0—采集器配置工具—管理员登陆（如图1），密码：sa”。点击“确定”进入图2对话框图1 管理员登陆界面图2 采集器安装与配置工具界面点击“新建”弹出新建采集器配置页面，进行如下图配置图3 新建采集器基本对话框配置

图4 新建采集器工业库对话框配置图5 新建采集器配置OPC Server对话框配置点击“确定”，提示创建成功，完成OPC采集器配置选中opc采集器，点击右边菜单栏“启动” 图6 启动OPC采集器 2.从采集器检索导出变量

选择“开始—程序—KingHistorian3.0—客户端管理工具”，进入到系统管理平台图7 系统管理平台点击左边“系统管理—变量管理器”，在变量管理器中通过采集器检索图8 变量管理器中检索scada变量

图9 变量管理器中检索OPC采集器KS变量备注：SCADA需要运行，SCADA变量基本属性中“允许其他应用访问”前需要打钩。选中要导出的变量，保存图10 检索到的变量导出到excel文件1

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。

数据采集--心电检测

*数据采集 1: UBWF800高性能数据采集板主要特点：UBWF800是具有USB接口、WIFI接口以及SD卡接口的高性能数据采集板。板卡具有8路模拟量输入通道，2路模拟量输出通道，16路数字IO，两路PWM信号输出通道，一路PWM信号输入通道，一路脉冲信号输入通道。可用于电力线监控和保护系统、仪表和控制系统、地球物理信息采集系统、大学实验室及其他工业测控系统中。板卡性能指标：模拟量输入有8路独立的模拟量输入通道，可以同时进行AD转换。 AD采样频率最高200Khz。 AD转换精度16位。 AD每个模拟输入通道具有二阶抗混叠模拟滤波器。输入量程-5V ~ +5V或-10V ~ +10V。采样通道数：软件可选择：1~8个。模拟量输入方式：单端模拟输入。触发模式：内触发（软件触发）和外触发（外部脉冲信号触发，TTL电平）。板卡为每个模拟量输入通道都配置有缓存区，可实现连续实时数据采集。板卡同步输出ADC采样时钟，可用于多卡级联。模拟量输出两路模拟量输出通道。 DA转换精度12位。 DAC输出建立时间：最大10us。 DAC转换时间：最快12us/点。 0~+5V，0~+10V，-5V~+5V，-10V~+10V四个量程输出阻抗：50Ω。输出误差(满量程)：±1LSB。数字IO 8路数字量输。最大拉电流和灌电流：20mA。 8路数字量输入。 TTL电平标准。定时器两路PWM信号输出通道。 PWM信号频率和占空比可调。通道一启动或停止由软件控制。通道二启动或停止由外输入门控信号控制。 PWM信号电平标准：TTL电平。输出信号频率范围0.02hz ~ 42Mhz。一路PWM信号输入通道。 PWM信号输入通道：检测输入信号的频率和占空比。可检测输入信号最高600khz。一路脉冲信号输入通道。对输入的脉冲信号进行计数（计数时钟可以是板卡内部时钟源，也可以是外输入时钟）。检测输入的脉冲信号的脉冲宽度。

大数据的技术路线

大数据的技术路线想要大数据需要学习什么呢？需要掌握哪些技术才能够从事大数据的工作。今天为大家讲解下大数据的技术路线，让大家对于大数据有一个详细的了解。需要学习的大数据技术 1、hadoop：常用于离线的复杂的大数据处理 2、Spark：常用于离线的快速的大数据处理 3、Storm：常用于在线的实时的大数据处理 4、HDFS：Hadoop分布式文件系统。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。 5、Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库。该技术来源于Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache 的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于

非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 6、Hive：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 7、Kafka：是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka 的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消费。 8、redis：redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、 zset(sorted set–有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持 push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。那么除了这些核心的技术内容，还需要具备以下的数学基础： 1.线性代数； 2.概率与信息论； 3.数值计算大数据技术书籍推荐

数据采集上报主要工作流程.doc

附件2 数据采集上报主要工作流程一、数据采集上报主要工作流程 1、登录数据采集系统。系统登录方式和登录账号请与厅信息中心联系，原则上每单位分配一个账号。 2、信息采集及确认。单位经办人员通过数据采集系统打印《数据采集表》，核对个人信息、填写空缺栏目，并由参保人本人签字确认，单位盖章审核。经办人员根据确认后的《数据采集表》将信息补充完善到数据采集系统，并在系统中完成【确认】操作。 3、照片审核。省人社厅信息中心根据《社会保障卡制证用数字相片技术要求》（见附件），对各单位确认后的照片进行【审核】。 4、数据上报。单位经办人员将审核通过后的人员信息通过数据采集系统进行【上报】，上报时须选择对应合作银行。 5、提交纸质材料申请制卡。单位经办人员将纸质《数据采集表》及封面（封面可通过采集系统打印）提交省人社厅信息中心，封面信息须与数据采集表一致，并加盖单位公章。省人社厅信息中心对封面信息、数据采集表总数量、系统中上报数量进行核对，审核通过后（三者数量一致）,接收纸质申报材料。若本

次上报的制卡数据中，不存在关键信息变更情况（关键信息为身份证号、姓名、民族），则进入制卡流程。 6、关键信息变更。若本次上报的制卡数据中，存在关键信息变更情况，应同时向省医保中心提交《关键信息变更申请表》（申请表可从数据采集系统下载、打印），并按省医保中心业务经办流程要求填写相应变更材料，履行变更手续。省人社厅信息中心接收到省医保中心对《关键信息变更申请表》的变更确认后，在数据采集系统中完成【变更确认】操作，进入制卡流程。 7、正式制卡。省人社厅信息中心根据数据采集系统中单位上报的数据，按照《安徽省社会保障卡制发卡操作流程暂行规定》组织制卡，具体领卡时间另行通知。二、有关问题说明 1、采集数据项说明。本次数据采集信息项共14项，其中姓名、性别、民族、证件类型、证件号码、证件有效期、联系方式、联系地址、照片等为必采项。14项数据中，已在省直医保业务系统中登记的，直接打印在《数据采集表》上，参保人需对这些信息进行确认，确保个人信息与身份证件信息一致；未在系统中登记的，作为采集表空缺项由参保人填写。 2、相片标准说明。相片质量标准须符合《社会保障卡制证用数字相片技术要求》，电子相片提交数据采集系统时，文件扩展名须为小写的“jpg”，尺寸为358×441，大小在15—35K之间。

24位+16位工业数据采集系统原理

YG-EB1209 工业嵌入式数据采集控制系统板版本： V

长沙业嘉电子科技有限公司 1. 产品概述 YG-EB1209 嵌入式单板集成了工业级单板和 2 个独立超高精度模拟数据采集卡（16 位/24 位）于一体，是一款结构紧凑，功能强大的复合型功能单板，和以往的 X86 架构单板相比，能耗、体积的优势非常突出，整板功耗低于 5W，同时稳定性经过实际验证，稳定可靠。集成 16 位高精度模拟数据采集卡使用简单，功能齐全。其 A/D 转换启动方式可以选用程控频率触发、程控单步触发、外部 TTL 信号触发以及外部时钟同步触发等多种方式。A/D 转换后的数据结果通过先进先出存储器（FIFO）缓存后送入嵌入式 ARM 主控部分，可经过众多外围接口送入控制层。集成 24 位超高精度模拟数据采集卡，功能齐全，操作采用几个寄存器配置的方式就可以轻松实现多通道数据采集，适合对精度和波动要求高，电压不高微传感器信号采集的场合。为方便用户，本主板还提供了符合 TTL 电平的 8 路数字量输入和 24 路数字量输出信号通道。此数字输入输出通道并能根据用户定制而灵活配置。主要特点和技术参数如下：嵌入式单板部分： ?工业级 ARM9 处理器，400MHZ 频率 ?提供 128MB，64MB 可选内存配置，256MB nandflash，2MB norflash ?标准 VGA 接口，支持 800X600 分辨率 ?一个 TYPE I/II 型 CompactFlash 接口 ?标准 10M/100M 以太网网卡 ?提供两个 USB HOST 接口，可接键盘鼠标等 USB 设备 ?提供三个串口，其中两个为 RS232 接口，其中串口 1 支持流控，串口 3 为 RS485 接口，支持硬件自动转向和程序控制转向两种方式 ?提供 CPLD 寄存器管理接口 ?实时时钟 RTC 接口，配置 RTC 电池 16 位模拟数据采集卡部分： ?输入通道数：单端 16 路* / 双端 8 路 ?输入信号范围：0～10V*；0～5V；±5V；±10V ?输入阻抗：≥10MΩ ?输入通道选择方式：单通道程序指定/多通道自动扫描 ? A/D 转换分辩率：16 位 ? A/D 最高转换速率：200KHz ? A/D 采样程控频率：1KHz/5KHz/10KHz/50KHz/100KHz/200KHZ/外部时钟 ? A/D 启动方式：程控频率触发/程控单步触发/外部 TTL 信号触发 ? A/D 转换输出码制：单极性原码*／双极性偏移码 ? FIFO 存储器容量：8K×16bit（全满）/4K×16bit（半满） ?数据读取识别方式：FIFO 半满查询/FIFO 非空查询/FIFO 半满中断 ?32 通道数字量输出 IO，16 通道数字量输入 IO 24 位模拟数据采集卡部分： ?输入通道数：单端 8 路* / 双端 4 路 ?输入信号范围：0～3V（BUFFER ON MODE）；0～5V（BUFFER ON OFF）；±3V（BUFFER ON MODE）；± 5V（BUFFER OFF MODE） ?输入阻抗：≥10MΩ ?输入通道选择方式：单通道程序指定

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

D上行干扰检测数据采集指导书EACV

TDD-LTE上行干扰检测数据源获取指导书本指导书主要是针对TDD射频通道上行干扰分析所需要的数据源的获取进行一个基础指导。 TDD的总体介绍：目前我们PEAC平台针对TDD射频干扰排查需要的数据源一共有四类： 1、现网工程参数表。 2、现网配置文件（.XML结尾和格式） 3、现网原始话统数据（NORMAL.mrf.gz结尾的格式） 4、带有反向频谱的CHR（主要是前三个数据源的基础上筛选出问题小区后，进行对应问题小区的反向频谱的采集） 1工参表 Action01 针对工参表，一般我们现场的人员基本都是人手一份。下面附件是模板，供参考。备注：主要关注必选参数就行。 2 配置文件XML和原始话统这两种数据源的提取主要分为两种：NIC提取与网管提取两种方式。 Action02 方法1：NIC自定义采集项（NIC的采集方式，可以同时将XML和原始话统的数据采集上来）图表1 NIC采集话统和配置方法示意图（1） ?任务命名图表2 NIC采集话统和配置方法示意图（2） ?数据时间范围图表3 NIC采集话统和配置方法示意图（3） ?选择网元对象

图表4 NIC采集话统和配置方法示意图（4） ?选择数据采集项采集话统和配置时，需选择“获取U2000话统数据”和“基站配置”。图表5 NIC采集话统和配置方法示意图（5） ?最后Next——>Next——>Finish。待任务完成之后保存数据并提取即可。图表6 NIC采集话统和配置方法示意图（6）最终点击下载即可获得包含了话统以及XML配置文件 Action02 方法2：配置数据采集（网管提取） ?在U2000移动网元管理系统，选中维护/备份管理/网元备份。图表 1 从服务器提取XML配置文件示意图（1） ?在网元备份标签页左侧的区域（1）勾选网元，点击区域（2）“备份”按钮，配置文件开始备份，在（3）区域显示备份进度，备份完成的文件信息在区域（4）显示，备份完成后，点击区域（5）的“下载到OSS客户端”按钮，选择路径完成下载。图表 2 从服务器提取XML配置文件示意图（2） Action02 方法2：话统数据采集（网管服务器提取）使用FTP软件登陆到U2000服务器如下目录 /export/home/sysm/ftproot/nbi/，查看网元文件夹中是否有有效话统数据，若数据存在，则选择所需网元对应的文件夹，拷贝到本地即可。如路径/export/home/sysm/ftproot/nbi/NE270/gz，其中NE270表示某网元的FDN。文件包括如下两种，（1）gz 上面的文件包含15分钟粒度的话统信息。（2）gz 上面的文件包含60分钟粒度的话统信息。

数据采集简易流程讲义

数据采集简易流程讲义数据采集前准备数据采集前，采集数据人员应通过电话或企业报备财务软件信息等方式了解到企业大致使用那种品牌财务软件。在了解到该情况后，采集人员应打开“数据采集软件V6”,在“手工搜索”工具中按照财务软件关键字查找是否有该财务软件的接口（图标）。如果有接口，则采集人员最好先看下需要采集的财务软件有几个接口（图标），是否可以判断是那一个接口，是否有把握进行采集；如果没有接口，则需要与奇星软件公司进行联系，询问采集的方法以及是否可以制作针对性接口。在确定好采集的信息后，采集人员还要准备采集的工具—存储有数据采集软件的光盘和用来装载数据的U盘。这里要强调的是，采集数据尽量要使用光盘采集；同时用来装载数据的U盘尽可能不要存储有其他数据，最好做到格式化处理，以防止U盘中存有病毒。数据采集过程这个过程是数据采集的关键过程，在该过程中，采集人员需要注意的要点有很多，以下我就需要注意的要点一一进行描述：了解采集对象采集人员到达企业财务部门后，不要急于使用采集软件采集数据。最好的做法是：首先，通过询问或自己打开企业财务电脑的“开始—程序”，了解企业所使用的财务软件信息是否同已知信息相符，并且确认企业是否还使用其他的财务软件。接下来，采集人员可以请企业的会计打开其财务软件。这里要注意的是在软件登陆时，一定要请财务人员登陆我们要采集的那一套帐。最后，在登陆财务软件主界面后，在其界面的上方工具栏菜单中会有“帮助—关于”信息，请采集人员详细查看其内容。运行采集对象在了解到充足的采集对象（财务软件或ERP）信息后，我们就可以打开采集软件了。这里一定要注意，请尽量不要使用U盘装载采集软件进行采集！如果企业没有光驱，不可以使用光盘采集时，我们也可以请企业会计或网管通过网络将采集软件拷贝到需要采集数据的机器上。如果上述方法也不可以实现，那么也可以使用U盘装载的采集软件进行采集。但是这里一定要注意： 1、请把U盘交给企业会计或网管进行杀（查）毒后再插入财务电脑（或财务服务器）进行采集！ 2、一定不要在U盘中直接运行数据采集软件！正确的方法是将采集软件拷贝至

工业4.0智能数据采集解决方案

工业4.0智能数据采集解决方案近些年在“工业4.0”，“智能制造”，“工业互联网”的大背景下，工业现场设备层的数据采集逐渐成为一个热门话题，实现工业4.0，需要高度的工业化、自动化基础，是漫长的征程。工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。华辰智通工业互联网-工业数据采集方案：大家都认识到实时获取设备层数据、消除自动化孤岛现象是实现智能制造、工业互联网的重要基础环节。但是，工业现场的设备种类繁多，各种工业总线协议并存，这也就导致了数据采集这项工作是一件非常个性化的事情，很难总结出一套放之四海而皆准的方案来。数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点，自动化设备品牌类型繁多，厂家和数据接口各异，国外厂家本地支持有限，不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了，也不等于整个制造过程数据都获得了，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整，所以不论智能制造发展到何种程度，工业数据采集都是生产中最实际最高频的需求，也是工业4.0的先决条件。

1.工业数据采集工具：工业数据网关称为工业采集网关，也可以称为工业数据采集网关；它通过以太网接口：RJ45 接口；串行接口：RS485/RS232/RS422接口可以连接西门子、三菱、欧姆龙、施耐德、台达、汇川、和利时、松下、永宏、海为和MODBUS 系列等。PLC、制器、输入/输出等设备，安全准确传输数据。 HINET 系列数据网关由湖南华辰智通科技有限公司自主研发生产，该网关采用高性能工业级32 位处理器和工业级无线模块，以嵌入式实时操作系统为软件支撑平台，是一款高性能、高性价比、适用于工业互联网便于大规模部署的工业数采终端。HINET 系列数据网关自带PLC 等工业控制器协议，一次性解决工业设备联网、工业设备数据采集及传输等难题。 HINET 系列数据网关是一款单协议单接口的工业数采终端，根据不同的型号HINET 数据网关支持的PLC 品牌包含西门子、三菱、欧姆龙、施耐德、台达、汇川、和利时、松下、永宏、海为和MODBUS 系列等。 2.对工业生产设备数据采集：

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。