大数据采集技术大数据采集技术有哪些

大数据采集技术  时间:2021-07-22  阅读:()

大数据分析的技术有哪些?

简单说有三大核心技术:拿数据,算数据,卖数据。

首先做为大数据,拿不到大量数据都白扯。

现在由于机器学习的兴起,以及万金油算法的崛起,导致算法地位下降,数据地位提高了。

举个通俗的例子,就好比由于教育的发展,导致个人智力重要性降低,教育背景变重要了,因为一般人按标准流程读个书,就能比牛顿懂得多了。

谷歌就说:拿牛逼的数据喂给一个一般的算法,很多情况下好于拿傻傻的数据喂给牛逼的算法。

而且知不知道弄个牛逼算法有多困难?一般人连这个困难度都搞不清楚好不好……拿数据很重要,巧妇难为无米之炊呀!所以为什么好多公司要烧钱抢入口,抢用户,是为了争夺数据源呀!不过运营,和产品更关注这个,我是程序员,我不管…… 其次就是算数据,如果数据拿到直接就有价值地话,那也就不需要公司了,政府直接赚外快就好了。

苹果落地都能看到,人家牛顿能整个万有引力,我就只能捡来吃掉,差距呀……所以数据在那里摆着,能挖出啥就各凭本事了。

算数据就需要计算平台了,数据怎么存(HDFS, S3, HBase, Cassandra),怎么算(Hadoop, Spark)就靠咱们程序猿了…… 再次就是卖得出去才能变现,否则就是搞公益了,比如《疑犯追踪》里面的李四和大锤他们……见人所未见,预测未来并趋利避害才是智能的终极目标以及存在意义,对吧?这个得靠大家一块儿琢磨。

其实我觉得最后那个才是“核心技术”,什么Spark,Storm,Deep-Learning,都是第二梯队的……当然,没有强大的算力做支撑,智能应该也无从说起吧。

NoSQL,分布式计算,机器学习,还有新兴的实时流处理,可能还有别的。

数据采集,数据存储,数据清洗,数据挖掘,数据可视化。

数据采集有硬件采集,如OBD,有软件采集,如滴滴,淘宝。

数据存储就包括NOSQL,hadoop等等。

数据清洗包括语议分析,流媒体格式化等等。

数据挖掘包括关联分析,相似度分析,距离分析,聚类分析等等。

数据可视化就是WEB的了。

大数据处理技术都有什么?哪些是必会的?

有这么几个重要的框架,批处理框架 Hadoop、流处理框架 Storm 、混合框架 Spark,这几个都是必会的,不过想从事大数据开发只学这几个还不够,像hbase、hive等都需要学习,具体的学习路线你可以找一个平 台看看 , 选择八斗学 院

大数据采集技术有哪些

我知道的数据采集方法有这几种: 第一种:软件接口方式 通过各软件厂商开放数据接口,实现不同软件数据的互联互通。

这是目前最为常见的一种数据对接方式。

优势:接口对接方式的数据可靠性与价值较高,一般不存在数据重复的情况;数据可通过接口实时传输,满足数据实时应用要求。

缺点:①接口开发费用高;②需协调多个软件厂商,工作量大且容易烂尾;③可扩展性不高,如:由于新业务需要各软件系统开发出新的业务模块,其和大数据平台之间的数据接口也需做相应修改和变动,甚至要推翻以前的所有数据接口编码,工作量大、耗时长。

第二种:软件机器人采集 软件机器人是目前比较前沿的软件数据对接技术,即能采集客户端软件数据,也能采集网站网站中的软件数据。

常见的是博为小帮软件机器人,产品设计原则为“所见即所得”,即不需要软件厂商配合的情况下,采集软件界面上的数据,输出的结果是结构化的数据库或者excel表。

如果只需要界面上的业务数据,或者遇到软件厂商不配合/倒闭、数据库分析困难的情况下, 利用软件机器人采集数据更可取,尤其是详情页数据的采集功能比较有特色。

技术特点如下: ①无需原软件厂商配合;②兼容性强,可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据;③输出结构化数据;④即配即用,实施周期短、简单高效;⑤配置简单,不用编程,每个人都可以DIY一个软件机器人;⑥价格相对人工和接口,降低不少。

缺点:采集软件数据的实时性有一定限制。

第三种:网络爬虫 网络爬虫是模拟客户端发生网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

爬虫采集数据的缺点:①输出数据多为非结构化数据;②只能采集网站数据,容易受网站反爬机制影响;③使用人群狭窄,需要有专业编程知识才能玩转。

第四种:开放数据库方式 数据的采集融合,开放数据库是最直接的一种方式。

优势:开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据,准确性高,实时性也有保证,是最直接、便捷的一种方式。

缺点:开放数据库方式也需要协调各软件厂商开放数据库,这需要看对方的意愿,一般出于安全考虑,不会开放;一个平台如果同时连接多个软件厂商的数据库,并实时获取数据,这对平台性能也是巨大挑战。

以上便是常用的4种数据采集方式,各有优势,适合不同的应用场景。

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