大数据关键技术(一)——数据采集知识讲解
大数据采集技术-大数据关键技术
数据来源 数据库
系统日志 网络数据
传感器
数据采集 DataX Flume
爬虫技术
业务特定的 数据采集器
大数据关键技术
大数据预处理技术 大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平 滑、合并、规格化及检查一致性等操作。因获取的数据可能具有多种结构和类 型，数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结 构，以达到快速分析处理的目的。
Meta Store
Job Trackerຫໍສະໝຸດ Name NodeData
HDFS DN
Task Tracker
Hadoop
大数据关键技术
大数据处理技术
大数据的应用类 型很多，主要的 处理模式可以分 为流处理模式和 批处理模式两种。 批处理是先存储 后处理，而流处 理则是直接处理。
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行批量计算。概念Map和
SQL Syntax+ Compute Framework
Resource Management
Storage
Distribute File System
Column Database
谢谢
大数据关键技术
大数据存储技术 大数据存储及管理的主要 目的是用存储器把采集到 的数据存储起来，建立相 应的数据库，并进行管理 和调用。
数据
SQL
JDBC WUI
Thrift Serve
r
Driver (Compiler, Optimizer,
Executor)
Hive (Over Hadoop 0.20.X)
大数据关键技术
1.掌握大数据关键技术的分类 2.掌握大数据关键技术基础概念
数据分析解读大数据的关键技术
数据分析解读大数据的关键技术从信息时代的发展到今天，大数据已经成为了各行各业中不可或缺的一环。
为了更好地利用大数据，数据分析成为关键的技术。
本文将从数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等方面介绍大数据的关键技术。
一、数据收集数据收集是大数据分析的基础，良好的数据收集能够为后续的分析和决策提供可靠的数据支持。
数据收集可以通过各种途径和方法进行，例如传感器、社交媒体、行为追踪等。
收集到的数据需要具备准确性、完整性和实时性等特点。
二、数据清洗在数据收集的过程中，数据常常存在着错误、重复和缺失等问题。
数据清洗的目的就是通过去除这些异常数据，使得数据集更加干净和可靠。
数据清洗过程需要根据具体情况进行清洗规则的定义和实施，以确保数据的准确性和一致性。
三、数据存储大数据分析需要对庞大的数据进行存储和管理。
为了满足大数据分析的需要，出现了许多存储和处理大数据的技术，例如分布式文件系统、NoSQL数据库和数据仓库等。
这些技术能够帮助用户高效地存储和查询大规模的数据。
四、数据分析数据分析是对大数据进行挖掘和利用的关键环节。
数据分析可以采用多种方法和技术，例如统计分析、机器学习和人工智能等。
通过数据分析，可以发现数据中隐藏的模式和规律，为决策提供科学依据。
五、数据可视化数据可视化是将分析结果以可视化的方式展示出来，从而帮助用户更好地理解和解释数据。
数据可视化可以采用图表、图形和地图等形式来展示数据，使得复杂的数据变得直观和易懂。
良好的数据可视化能够提高数据的传达效果和决策效率。
综上所述，数据分析解读大数据的关键技术包括数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等。
这些技术紧密配合，相互促进，共同实现对大数据的利用和价值挖掘。
随着大数据技术的不断发展和创新，相信数据分析将在更多领域中发挥重要作用，为社会和企业带来更多的机遇和挑战。
数据采集知识点总结
数据采集知识点总结一、数据采集概述数据采集是指获取和提取数据的过程，目的是为了得到可用于分析和决策的数据。
数据采集可以包括从不同来源获取数据，例如数据库、文件、网络等。
在数据采集过程中，需要考虑数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
数据采集是数据分析的第一步，对于数据分析和决策具有重要意义。
二、数据采集方法1.手工录入数据手工录入数据是最基本的数据采集方法，通过人工录入数据到系统中。
这种方法适用于小规模且数据量较小的情况，但是需要注意数据录入的准确性和效率。
2.数据抽取数据抽取是指从数据源中抽取数据到目标系统的过程。
常用的数据抽取方法包括增量抽取和全量抽取。
增量抽取是指只抽取最新的数据，全量抽取是指抽取全部数据。
数据抽取可以通过数据库连接、文件传输、API接口等方式实现。
3.网络爬虫网络爬虫是一种自动化的数据采集工具，可以自动从网页中获取所需的数据。
网络爬虫可以通过模拟用户行为进行数据采集，常用于网页内容抓取、搜索引擎优化等场景。
4.传感器数据采集传感器数据采集是指通过传感器设备获取实时环境数据。
常见的传感器包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器等。
传感器数据采集广泛应用于物联网、智能家居、工业自动化等领域。
5.日志采集日志采集是指从系统日志文件中获取所需的数据。
系统日志文件记录了系统运行时的各种信息，包括错误日志、调试日志、访问日志等。
通过分析系统日志可以了解系统的运行状况和问题原因。
6.用户调查和问卷用户调查和问卷是一种主观性的数据采集方法，通过向用户提出问题来获取用户反馈和意见。
用户调查和问卷可以帮助了解用户的需求和偏好，对产品设计和营销策略具有重要意义。
三、数据采集工具1.ETL工具ETL（Extract, Transform, Load）工具是一种专门用于数据抽取、转换和加载的工具。
常见的ETL工具包括Informatica、Talend、SSIS等，可以帮助用户进行数据集成和转换。
2.网络爬虫框架网络爬虫框架是一种用于构建和运行网络爬虫的工具。
数据采集基础知识重点
数据安全是指保护数据免受未经授权的访问、修改或破坏。 数据安全是数据存储的重要方面之一，需要采取多种措施 来确保数据的安全性。
04
数据采集安全与隐私
数据采集的合规性
01
02
03
遵守法律法规
数据采集应遵守国家法律 法规，确保数据的合法性 和合规性。
遵守行业标准
数据采集应遵循相关行业 标准，确保数据的规范性 和可靠性。
对数据进行访问控制，限制对数据的访问权限，确保只有授权的人 员能够访问相关数据。
隐私保护与数据脱敏
隐私保护
01
在数据采集和使用过程中，应尊重和保护个人隐私，避免未经
授权的泄露和滥用。
数据脱敏
02
对敏感数据进行脱敏处理，去除或遮盖敏感信息，以降低数据
泄露的风险。
匿名化处理
03
通过匿名化技术对数据进行处理，使得数据无法与特定个人关
02
社会治理数据
03
经济运行数据
包括人口普查、交通管理、环境 保护等数据，用于监测社会治理 状况和优化政策制定。
包括GDP、税收、物价等经济运 行数据，用于分析经济形势和制 定经济发展战略。
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感谢您的观看
联，从而保护个人隐私。
05
数据清洗与预处理
数据缺失处理
删除缺失值
删除含有缺失值的行或列，但可能导 致数据量减少。
填充缺失值
使用均值、中位数、众数等对缺失值 进行填充。
数据缺失处理
• 插值：使用线性插值等方法预测缺失值。
数据缺失处理
01
注意事项
02
评估缺失值对分析的影响，避免因删除或填充导致数据失真。
大数据关键技术——数据采集
大数据关键技术——数据采集在当今数字化时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据，也是推动科技创新和社会发展的关键因素。
而大数据技术的出现，更是让数据的处理和分析达到了前所未有的规模和深度。
在大数据的处理流程中，数据采集是第一步，也是至关重要的一步。
它就像是一座大厦的基石，如果基石不稳固，后续的数据分析和应用就会失去可靠性和准确性。
那么，什么是数据采集呢？简单来说，数据采集就是从各种数据源中获取数据的过程。
这些数据源可以是多种多样的，比如传感器、网络爬虫、数据库、文件系统等等。
数据采集的目的是将这些分散、异构的数据收集起来，并进行初步的处理和整合，为后续的数据分析和挖掘提供高质量的原始数据。
数据采集的技术和方法有很多，下面我们来介绍一些常见的数据采集技术。
首先是传感器数据采集。
传感器是一种能够感知物理世界中各种信息的设备，比如温度、湿度、压力、光照等。
通过将传感器部署在不同的环境中，可以实时获取大量的物理数据。
例如，在智能农业中，通过在农田中部署温度和湿度传感器，可以实时监测土壤的环境参数，为农业生产提供精准的决策支持；在工业生产中，通过在设备上安装传感器，可以实时监测设备的运行状态，及时发现故障并进行维修，提高生产效率和产品质量。
其次是网络爬虫技术。
随着互联网的发展，网络上蕴含着丰富的信息。
网络爬虫就是一种能够自动从互联网上抓取数据的程序。
它通过按照一定的规则和算法，遍历互联网上的网页，并提取其中的有用信息。
比如，搜索引擎就是通过网络爬虫技术来抓取网页信息，并建立索引，以便用户能够快速搜索到所需的内容。
此外，网络爬虫还可以用于数据挖掘、舆情监测、市场调研等领域。
数据库采集也是常见的数据采集方式之一。
企业和组织通常会使用各种数据库来存储业务数据，如关系型数据库（如MySQL、Oracle 等）和非关系型数据库（如 MongoDB、Cassandra 等）。
通过数据库的接口和工具，可以将数据库中的数据提取出来进行分析和处理。
大数据的关键技术：数据采集，数据存储和管理，数据处理和分析，数据隐私和安全
⼤数据的关键技术：数据采集，数据存储和管理，数据处理和分
析，数据隐私和安全
分布四个部分
1. 数据采集
通过爬⾍⼯具，ETL⼯具获取数据，然后经过清洗、转换和集成将数据加载到数据仓库或者数据集市中。
extract, transform,load
2. 数据存储和管理
典型的存储地⽅：⽂件系统和数据库
由于海量的数据导致单机存储的⽅式不够⽤，转⽽存到多个机器上（甚⾄上百台机器）：分布式⽂件系统和分布式数据库（分布式存储技术）
原有的关系型数据库也不能⽀持现有的海量数据，现在以Nosql为基础的⾮关系型数据库存储了⼤概90%的数据量。
3. 数据处理和分析
原有的单机计算⽅式已经解决不了那么海量的数据了，如何实现实时⾼效的计算（分布式处理技术）
现在分布式架构的mapreduce、saprk等可以解决⼤数据的计算问题
4. 数据隐私和安全
由于数据源的多样性，诞⽣了
隐私数据保护体系
数据安全保护体系
这四个部分最重要的是第2和第3部分
第2的分布式存储技术--------------将数据分布式的存储
google公司提出GFS
hadoop中的HDFS
第3的分布式处理技术------------在多台机器上计算同⼀个任务（数据在哪台机器上，就在哪台机器上进⾏计算）
google公司提出MAPReduce
hadoop开源实现了
可以看出hadoop包含了两块，存储⽅式HDFS，处理⽅式mapreduce。
大数据数据采集
大数据数据采集在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为推动各行各业发展的重要驱动力。
数据采集作为大数据生命周期的第一步，其重要性不言而喻。
数据采集是指通过各种手段和工具，从不同的数据源中收集、获取数据的过程。
本文将详细介绍大数据数据采集的概念、方法以及面临的挑战。
首先，我们需要明确大数据数据采集的概念。
大数据数据采集不仅仅是简单的数据收集，它涉及到数据的实时性、多样性和规模性。
实时性意味着数据采集需要能够快速响应，以确保数据的时效性；多样性则是指数据采集需要能够处理来自不同来源和格式的数据；规模性则强调数据采集需要能够处理大规模的数据量。
其次，大数据数据采集的方法多种多样。
常见的数据采集方法包括：1. 网络爬虫：通过编写特定的程序，自动访问互联网上的网页，从中提取有用的信息。
网络爬虫可以处理结构化数据，如HTML、XML等，也可以处理非结构化数据，如文本、图片等。
2. API调用：许多网站和应用程序提供API接口，允许开发者通过编程方式获取数据。
这种方法通常能够获得更准确、更实时的数据。
3. 数据库抽取：直接从数据库中抽取数据，这种方法适用于已经结构化存储的数据。
4. 传感器数据采集：通过各种传感器设备，如温度传感器、压力传感器等，实时收集物理世界的数据。
5. 社交媒体数据采集：从社交媒体平台如微博、Facebook等收集用户生成的内容，这些数据通常包含大量的非结构化信息。
在大数据数据采集的过程中，我们也会面临一些挑战：1. 数据质量：数据采集过程中可能会遇到数据不准确、不完整或者过时的问题，这些都会影响数据分析的结果。
2. 数据安全和隐私：在采集数据时，需要确保遵守相关的法律法规，保护用户的隐私和数据安全。
3. 数据整合：来自不同来源的数据可能存在格式不一致、标准不统一等问题，需要进行有效的数据整合和清洗。
4. 数据存储：随着数据量的不断增长，如何高效地存储和管理这些数据成为一个重要的问题。
5. 实时性：在某些应用场景中，如金融交易、交通监控等，需要实时采集和处理数据，这对数据采集系统提出了更高的要求。
大数据技术简介
大数据技术简介大数据技术是指用于处理和分析海量、复杂和多变数据的一系列技术和工具。
随着互联网的快速发展和数字化转型的加速推进，大量的数据被不断产生和积累，传统的数据处理方法已经无法满足对数据的高效利用和深度分析的需求。
因此，大数据技术应运而生，成为了当今信息时代的一项重要技术。
大数据技术的核心目标是从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策和创新。
它主要包括数据采集、存储、处理和分析等环节。
下面将对这些环节进行详细介绍。
1. 数据采集数据采集是大数据处理的第一步，它涉及到从各种数据源中采集数据。
数据源可以是传感器、社交媒体、日志文件、数据库等等。
采集的数据可以是结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）或者非结构化数据（如文本、图象、音频等）。
为了高效地采集数据，可以使用各种数据采集工具和技术，如网络爬虫、传感器网络等。
2. 数据存储大数据技术要求能够高效地存储海量数据。
传统的关系型数据库在处理大规模数据时存在性能瓶颈，因此浮现了一些新的数据存储技术，如分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）等。
这些技术具有高可扩展性和高容错性，能够满足大规模数据存储的需求。
3. 数据处理数据处理是大数据技术的核心环节，它包括数据清洗、数据转换、数据集成等过程。
由于采集的数据通常是杂乱无章的，包含噪声、缺失值等问题，因此需要进行数据清洗，去除无效数据和异常值。
数据转换是将原始数据转换为可用于分析的格式，如将非结构化数据转换为结构化数据。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行综合分析。
4. 数据分析数据分析是大数据技术的关键环节，它旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识。
数据分析可以采用多种方法和技术，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
通过数据分析，可以发现数据中的模式、趋势和关联规则，从而支持决策和创新。
数据分析还可以匡助企业发现潜在的商机和市场需求，提高竞争力。
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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
传统数据采集的不足
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。
大数据采集新的方法
▷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Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百
MB的日志数据采集和传输需求。
▷网络数据采集方法
网络数据采集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。
该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。
它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。
除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
▷其他数据采集方法
对于企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。
大数据采集平台
可能有些小的公司无法自己快速的获取自己的所需的数据，这就需要到了第三方的数据供给或平台来收集数据。
在这里，为大家介绍一款大数据采集平台——观向数据，观向数据是一款针对品牌商、零售商的线上运营数据分析系统，汇集全网多平台、多维度数据，形成可视化报表，为企业提供行业分析、渠道监控、数据包等服务，帮助企业品牌发展提供科学化决策。
搜索观向数据免费试用。