大数据分析课程培训课程之大数据采集方法

要实现对大数据的分析，首先我们需要的是有大批的数量来源，将这些数据收集起来，形成稳定的数据源，下一步才能进行大数据分析。实现大数据的收集，主要靠的就是大数据采集。今天的大数据分析课程培训课程分享，我们就主要来介绍一下大数据采集方法。

大数据的采集是指利用多个数据库或存储系统来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据。例如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，在大数据时代，Redis、MongoDB和HBase等NoSQL数据库也常用于数据的采集。


大数据的采集过程的主要特点和挑战是并发数高，因为同时可能会有成千上万的用户在进行访问和操作，例如，火车票售票网站和淘宝的并发访问量在峰值时可达到上百万，所以在采集端需要部署大量数据库才能对其支撑，并且，在这些数据库之间进行负载均衡和分片是需要深入的思考和设计的。

根据数据源的不同，大数据采集方法也不相同。但是为了能够满足大数据采集的需要，大数据采集时都使用了大数据的处理模式，即MapReduce分布式并行处理模式或基于内存的流式处理模式。

针对不同的数据源，大数据采集方法也有不同的分类：

1.数据库采集

传统企业会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储数据。随着大数据时代的到来，Redis、MongoDB和HBase等NoSQL数据库也常用于数据的采集。

2.系统日志采集

系统日志采集主要是收集公司业务平台日常产生的大量日志数据，供离线和在线的大数据分析系统使用。

3.网络数据采集

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的过程。

4.感知设备数据采集

感知设备数据采集是指通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、图片或录像来获取数据。其关键技术包括针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等。

关于大数据分析课程培训课程，大数据采集方法，以上就为大家做了一个详细的介绍了。大数据采集，需要根据数据源的性质来决定，不同的数据源，采用不同的方法，这就基本操作准则。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据分析周末班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服获取！