大数据采集手艺就是对数据举行ETL操作，通过对数据举行提取、转换、加载，最终挖掘数据的潜在价值。然后提供给用户解决方案或者决议参考。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，数据从数据泉源端经由抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）到目的端，然后举行处置剖析的历程。

大数据采集手艺就是对数据举行ETL操作，通过对数据举行提取、转换、加载，最终挖掘数据的潜在价值。然后提供给用户解决方案或者决议参考。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，数据从数据泉源端经由抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）到目的端，然后举行处置剖析的历程。

用户从数据源抽取出所需的数据，经由数据洗濯,最终根据预先界说好的数据模子，将数据加载到数据仓库中去，最后对数据仓库中的数据举行数据剖析和处置。

数据采集位于数据剖析生命周期的重要一环，它通过传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等方式获得种种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

由于采集的数据种类错综庞大，对于这种差别种类的数据。

我们举行数据剖析，必须通过提取手艺。将庞大花样的数据，举行数据提取，从数据原始花样中提取（extract）出我们需要的数据，这里可以抛弃一些不重要的字段。

对于数据提取后的数据，由于数据源头的采集可能存在不准确。

以是我们必须举行数据洗濯，对于那些不正确的数据举行过滤、剔除。

针对差别的应用场景，对数据举行剖析的工具或者系统差别，我们还需要对数据举行数据转换（transform）操作，将数据转换成差别的数据花样，最终根据预先界说好的数据仓库模子，将数据加载（load）到数据仓库中去。

在现实生涯中，数据发生的种类许多，而且差别种类的数据发生的方式差别。

对于大数据采集系统，主要分为以下三类系统：

1.系统日志采集系统。

许多公司的营业平台天天都市发生大量的日志数据。对于这些日志信息，我们可以获得出许多有价值的数据。通过对这些日志信息举行日志采集、网络，然后举行数据剖析，挖掘公司营业平台日志数据中的潜在价值。

为公司决议和公司后台服务器平台性能评估提高可靠的数据保证。

系统日志采集系统做的事情就是网络日志数据提供离线和在线的实时剖析使用。

现在常用的开源日志网络系统有Flume、Scribe等。Apache Flume是一个分布式、可靠、可用的服务，用于高效地网络、聚合和移动 大量的日志数据，它具有基于流式数据流的简朴天真的架构。

其可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，使Flume具有壮大的容错能力。

Scribe是Facebook开源的日志采集系统。Scribe实际上是一个分布式共享行列，它可以从种种数据源上网络日志数据，然后放入它上面的共享行列中。

Scribe可以接受thrift client发送过来的数据，将其放入它上面的新闻行列中。然后通过新闻行列将数据Push到分布式存储系统中，而且由分布式存储系统提供可靠的容错性能。

若是最后的分布式存储系统crash时，Scribe中的新闻行列还可以提供容错能力，它会还日志数据写到内陆磁盘中。Scribe支持持久化的新闻行列，来提供日志网络系统的容错能力。

2.网络数据采集系统。

通过网络爬虫和一些网站平台提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。这样就可以将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来。

并将其提取、洗濯、转换成结构化的数据，将其存储为统一的内陆文件数据。现在常用的网页爬虫系统有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等框架。

Apache Nutch是一个高度可扩展和可伸缩性的分布式爬虫框架。

Apache通过分布式抓取网页数据，而且由Hadoop支持，通过提交MapReduce义务来抓取网页数据，并可以将网页数据存储在HDFS分布式文件系统中。

Nutch可以举行分布式多义务举行爬取数据，存储和索引。由于多个机械并行做爬取义务，Nutch行使多个机械充分行使机械的盘算资源和存储能力，大大提高系统爬取数据能力。

Crawler4j、Scrapy都是一个爬虫框架，提供给开发人员便利的爬虫API接口。开发人员只需要体贴爬虫API接口的实现，不需要体贴详细框架怎么爬取数据。Crawler4j、Scrapy框架大大降低了开发人员开发速率，开发人员可以很快的完成一个爬虫系统的开发。

3.数据库采集系统。

一些企业会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储数据。

除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。企业时时刻刻发生的营业数据，以数据库一行纪录形式被直接写入到数据库中。

通过数据库采集系统直接与企业营业后台服务器连系，将企业营业后台时时刻刻都在发生大量的营业纪录写入到数据库中，最后由特定的处置分许系统举行系统剖析。

针对大数据采集手艺，现在主要盛行以下大数据采集剖析手艺。Hive是Facebook团队开发的一个可以支持PB级别的可伸缩性的数据仓库。

这是一个建立在Hadoop之上的开源数据仓库解决方案。 Hive支持使用类似SQL的声明性语言（HiveQL）示意的查询，这些语言被编译为使用Hadoop执行的MapReduce作业。

另外，HiveQL使用户可以将自界说的map-reduce剧本插入到查询中。该语言支持基本数据类型，类似数组和Map的聚集以及嵌套组合。

HiveQL语句被提交执行。首先Driver将查询传递给编译器compiler，通过典型的剖析，类型检查和语义剖析阶段，使用存储在Metastore中的元数据。

编译器天生一个逻辑义务，然后通过一个简朴的基于规则的优化器举行优化。

最后天生一组MapReduce义务和HDFS Task的DAG优化后的Task。 然后执行引擎使用Hadoop根据它们的依赖性顺序执行这些Task。

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Hive简化了对于那些不熟悉Hadoop MapReduce接口的用户学习门槛，Hive提供了一些列简朴的HiveQL语句，对数据仓库中的数据举行简要剖析与盘算。

用户从数据源抽取出所需的数据，经由数据洗濯,最终根据预先界说好的数据模子，将数据加载到数据仓库中去，最后对数据仓库中的数据举行数据剖析和处置。

数据采集位于数据剖析生命周期的重要一环，它通过传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等方式获得种种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

由于采集的数据种类错综庞大，对于这种差别种类的数据。

我们举行数据剖析，必须通过提取手艺。将庞大花样的数据，举行数据提取，从数据原始花样中提取（extract）出我们需要的数据，这里可以抛弃一些不重要的字段。

对于数据提取后的数据，由于数据源头的采集可能存在不准确。

以是我们必须举行数据洗濯，对于那些不正确的数据举行过滤、剔除。

针对差别的应用场景，对数据举行剖析的工具或者系统差别，我们还需要对数据举行数据转换（transform）操作，将数据转换成差别的数据花样，最终根据预先界说好的数据仓库模子，将数据加载（load）到数据仓库中去。

在现实生涯中，数据发生的种类许多，而且差别种类的数据发生的方式差别。

对于大数据采集系统，主要分为以下三类系统：

1.系统日志采集系统。

许多公司的营业平台天天都市发生大量的日志数据。对于这些日志信息，我们可以获得出许多有价值的数据。通过对这些日志信息举行日志采集、网络，然后举行数据剖析，挖掘公司营业平台日志数据中的潜在价值。

为公司决议和公司后台服务器平台性能评估提高可靠的数据保证。

系统日志采集系统做的事情就是网络日志数据提供离线和在线的实时剖析使用。

现在常用的开源日志网络系统有Flume、Scribe等。Apache Flume是一个分布式、可靠、可用的服务，用于高效地网络、聚合和移动 大量的日志数据，它具有基于流式数据流的简朴天真的架构。

其可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，使Flume具有壮大的容错能力。

Scribe是Facebook开源的日志采集系统。Scribe实际上是一个分布式共享行列，它可以从种种数据源上网络日志数据，然后放入它上面的共享行列中。

Scribe可以接受thrift client发送过来的数据，将其放入它上面的新闻行列中。然后通过新闻行列将数据Push到分布式存储系统中，而且由分布式存储系统提供可靠的容错性能。

若是最后的分布式存储系统crash时，Scribe中的新闻行列还可以提供容错能力，它会还日志数据写到内陆磁盘中。Scribe支持持久化的新闻行列，来提供日志网络系统的容错能力。

2.网络数据采集系统。

通过网络爬虫和一些网站平台提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。这样就可以将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来。

并将其提取、洗濯、转换成结构化的数据，将其存储为统一的内陆文件数据。现在常用的网页爬虫系统有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等框架。

Apache Nutch是一个高度可扩展和可伸缩性的分布式爬虫框架。

Apache通过分布式抓取网页数据，而且由Hadoop支持，通过提交MapReduce义务来抓取网页数据，并可以将网页数据存储在HDFS分布式文件系统中。

Nutch可以举行分布式多义务举行爬取数据，存储和索引。由于多个机械并行做爬取义务，Nutch行使多个机械充分行使机械的盘算资源和存储能力，大大提高系统爬取数据能力。

Crawler4j、Scrapy都是一个爬虫框架，提供给开发人员便利的爬虫API接口。开发人员只需要体贴爬虫API接口的实现，不需要体贴详细框架怎么爬取数据。Crawler4j、Scrapy框架大大降低了开发人员开发速率，开发人员可以很快的完成一个爬虫系统的开发。

3.数据库采集系统。

一些企业会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储数据。

除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。企业时时刻刻发生的营业数据，以数据库一行纪录形式被直接写入到数据库中。

通过数据库采集系统直接与企业营业后台服务器连系，将企业营业后台时时刻刻都在发生大量的营业纪录写入到数据库中，最后由特定的处置分许系统举行系统剖析。

针对大数据采集手艺，现在主要盛行以下大数据采集剖析手艺。Hive是Facebook团队开发的一个可以支持PB级别的可伸缩性的数据仓库。

这是一个建立在Hadoop之上的开源数据仓库解决方案。 Hive支持使用类似SQL的声明性语言（HiveQL）示意的查询，这些语言被编译为使用Hadoop执行的MapReduce作业。

另外，HiveQL使用户可以将自界说的map-reduce剧本插入到查询中。该语言支持基本数据类型，类似数组和Map的聚集以及嵌套组合。

HiveQL语句被提交执行。首先Driver将查询传递给编译器compiler，通过典型的剖析，类型检查和语义剖析阶段，使用存储在Metastore中的元数据。

编译器天生一个逻辑义务，然后通过一个简朴的基于规则的优化器举行优化。

最后天生一组MapReduce义务和HDFS Task的DAG优化后的Task。 然后执行引擎使用Hadoop根据它们的依赖性顺序执行这些Task。

Hive简化了对于那些不熟悉Hadoop MapReduce接口的用户学习门槛，Hive提供了一些列简朴的HiveQL语句，对数据仓库中的数据举行简要剖析与盘算。

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