1. 离线采集:工具 - ETL;在数据仓库领域,ETL 几乎成为了数据采集的代名词。该过程涉及数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换阶段,需针对特定业务场景对数据进行管理,例如监控和过滤不合规数据、格式转换与数据标准化、数据替换以及确保数据完整性等。
2. 实时采集:工具 - Flume/Kafka;实时采集主要应用于需要流处理的业务场景,例如网络监控中的流量管理、金融领域的股票交易记录和Web服务器记录的用户行为。在流处理场景中,数据采集工具会作为Kafka的消费者,像水坝一样拦截上游不断涌来的数据,并根据业务需求进行处理(如去重、去噪、中心计算等),之后再存储到相应的位置。
3. 网络采集:工具 - Crawler, DPI等;Scribe是Facebook开发的数据收集系统,也被称为网页蜘蛛或网络机器人,它能够自动地从互联网上抓取信息。除了网页内容,网络流量的采集可以通过DPI(深度包检测)或DFI(深度流量检测)等技术来实现。
4. 其他数据采集方法:对于企业中涉及敏感信息的客户数据、财务数据等,通常需要与专业的数据技术服务商合作,通过系统接口等特定方式来采集数据。例如,八度云核算的数企BDSaaS提供了从数据采集到BI数据分析,再到数据安全性和保密性的全方位服务。
以上便是大数据采集方法的分类,希望这些信息对您有所帮助。如需了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧和素材,请继续关注本站的更新。
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