大数据导论-思维、技术与应用 第2章 大数据采集
大数据导论思维、技术与应用教学大纲
大数据导论1.课程简介本课程的主要目的是让学生了解什么是大数据，大数据的特点，大数据思维，大数据的核心技术，大数据应用，大数据带来的变革，以及大数据面临的挑战，从而使学生对大数据技术和应用有一个初步的了解。
本课程重视演示和实战，以便使学生通过亲身体验来理解和掌握大数据的核心概念。
2.课程安排（74学时：42学时讲课，6学时演示，26学时实验）第一阶段：大数据概述（8+4+0）第一课：（理论：2学时）第一章大数据概述第二课：（理论：2学时）第二章大数据采集第三课：（理论：2学时）第三章大数据预处理第四课：（演示：2学时）演示一：大数据技术演示第五课：（理论：2学时）第四章大数据处理系统第六课：（演示：2学时）演示二：大数据应用演示第二阶段：大数据存储技术（8+0+8）第七课：（理论：2学时）第五章大数据文件系统HDFS第八课：（使用：2学时）实验一：分布式文件系统HDFS使用第九课：（理论：2学时）第六章 NoSQL数据库HBase第十课：（实验：2学时）实验二：列式数据库HBase使用第十一课：（理论：2学时）第七章数据仓库Hive第十二课：（理论：2学时）第七章数据仓库Hive第十三课：（实验：2学时）实验三：HiveQL 命令行的使用第十四课：（实验：2学时）实验四：使用JDBC程序操作数据库第三阶段：大数据处理技术（12+0+10）第十五课：（理论：2学时）第八章大数据批处理Hadoop MapReduce第十六课：（理论：2学时）第八章大数据批处理Hadoop MapReduce第十七课：（实验：2学时）实验五：批处理模式MapReduce应用第十八课：（理论：2学时）第九章大数据快速处理Spark第十九课：（实验：2学时）实验六：内存处理模式Spark应用第二十课：（理论：2学时）第十章大数据实时流计算 Spark Streaming第二十一课：（实验：2学时）实验七：流式处理模式Spark Streaming应用第二十二课：（理论：2学时）第十一章分布式图计算框架 Spark GraphX第二十三课：（实验：2学时）实验八：图处理模式Spark Graph应用第二十四课：（理论：2学时）第十二章大数据随机查询 Spark SQL第二十五课：（实验：2学时）实验九：大数据随机查询Spark SQL使用第四阶段：大数据挖掘技术（14+2+8）第二十六课：（理论：2学时）第十三章大数据挖掘概述第二十七课：（理论：2学时）第十三章大数据挖掘概述第二十八课：（理论：2学时）第十三章大数据挖掘概述第二十九课：（演示：2学时）演示三：数据挖掘应用体验第三十课：（理论：2学时）第十四章大数据挖掘系统 Spark MLlib第三十一课：（实验：2学时）实验十：聚类算法实验第三十二课：（实验：2学时）实验十一：分类算法实验第三十三课：（实验：2学时）实验十二：关联分析算法实验第三十四课：（实验：2学时）实验十三：协同过滤算法实验第三十五课：（理论：2学时）第十五章大数据可视化第三十六课：（理论：2学时）第十六章 Python数据可视化第三十七课：（理论：2学时）第十七章大数据的功能应用场景3.学时分配。
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
大数据导论(通识课版)-第2章-大数据与云计算、物联网、人工智能(2020年春季学期)
2.1.3 云计算数据中心
数据中心建设在电力资源丰富的地方
火电站
水电站
2.1.3 云计算数据中心
数据中心建设在电力资源丰富的地方
2.1.3 云计算数据中心
数据中心能耗非常大 数据中心总耗电量占比
空调照明等耗电（占55%）
服务器耗电量占比 风扇、存储、内存等耗电（70%）
处理器使用情况 闲置（90%）
2.2 物联网
2.2 物联网
2.2.1 物联网的概念 2.2.2 物联网关键技术 2.2.3 物联网的应用 2.2.4 物联网产业
2.2.1 物联网概念
物联网概念 物联网（IoT：The Internet of Things)物联网就是物物相连的互联网，是互联网的延伸
物联网时代示意图：万物相联
云计算
2.1.3 云计算数据中心
云计算
电力公司
自来水公司
云计算公司
2.1.4 云计算的应用
云计算的应用
政务云上可以部署公共安全管理、 容灾备份、城市管理、应急管理、 智能交通、社会保障等应用，通 过集约化建设、管理和运行，可 以实现信息资源整合和政务资源 共享，推动政务管理创新，加快 向服务型政府转型
图 矩阵式二维码
图 采用RFID芯片的公交卡
(a)温湿度传感器
(b)压力传感器
(c)烟雾传感器
图 不同类型的传感器
2.2.3 物联网的应用
物联网的应用
2.2.3 物联网的应用
智能交通
2.2.3 物联网的应用
智慧医疗
2.2.3 物联网的应用
智能家居
2.2.3 物联网的应用
环保监测
2.2.3 物联网的应用
2.1.1 云计算概念
大数据导论
大数据导论大数据导论1·简介1·1 定义大数据是指由传统的数据收集、处理和分析方法难以处理的巨大数据集合，具有多样化、高速率和大容量等特点。
1·2 发展历程大数据的起源可以追溯到20世纪90年代末，随着互联网的普及和技术的进步，数据开始迅速积累，大数据概念逐渐兴起。
2·大数据技术体系2·1 数据采集数据采集是大数据处理的第一步，包括传感器数据、社交媒体数据、互联网日志等多种数据来源。
2·2 数据存储大数据存储采用分布式存储技术，如Hadoop、HBase、Cassandra等，可以实现海量数据的高性能存储和可扩展性。
2·3 数据处理大数据处理包括批处理和实时处理两种方式。
批处理使用MapReduce模型，实时处理使用流式计算技术，如Storm、Spark等。
2·4 数据分析大数据分析包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术，可以从海量数据中挖掘出有价值的信息和模式。
3·大数据应用领域3·1 商业智能大数据可以帮助企业进行销售预测、市场分析、客户行为分析等，提高决策效率和市场竞争力。
3·2 金融领域大数据在金融领域的应用包括风险管理、欺诈检测、个性化投资服务等，可以提高金融机构的效益和客户满意度。
3·3 医疗健康大数据在医疗健康领域的应用包括疾病预测、个性化治疗、健康管理等，有助于改善医疗服务和健康状况。
3·4 公共安全大数据可以用于犯罪预测、交通管理、灾害应对等方面，提升社会安全性和应急响应能力。
4·大数据的挑战与风险4·1 隐私保护大数据应用可能涉及大量个人数据，隐私保护成为亟待解决的问题，需要制定相关法律和隐私保护机制。
4·2 数据安全大数据存储和处理涉及大量机密信息，数据安全成为重要问题，需要加强数据加密、访问控制等安全措施。
4·3 数据质量大数据具有多源异构的特点，数据质量难以保证，需要进行数据清洗、去重和归一化等预处理工作。
数据科学与大数据技术导论-第2章-大数据概述
• 目前专业人才的缺乏仍然是大数据产业所面临的重要问题。据中国商委会数 据分析部统计，我国大数据市场未来将面临1400万的人才缺口。除此之外， 我国大数据人才资源存在着结构不平衡的问题。
MB（Megabyte，兆字节） GB（Gigabyte，吉字节） TB（Trillionbyte，太字节） PB（Petabyte，拍字节）
节（PB）级及以上，可想而知大数据的体 量是非常庞大的。
EB（Exabyte，艾字节） ZB（Zettabyte，兆字节）
换算关系
1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB 1PB=1024TB 1EB=1024PB 1ZB=1024EB
2.2.1 大数据的概念与特征
1.大数据的特征
（1）数据量大
数据量大是大数据的首要特征，通过 右表数据的存储单位换算关系可更形象的 表现出大数据的庞大的数据量。通常认为，
单位 B（Byte，字节） KB（Kilobyte，千字节）
处于吉字节（GB）级别的数据就称为超大 规模数据，太字节（TB）级别的数据为海 量级数据，而大数据的数据量通常在拍字
01
大数据的产生和发展
PART ONE
2.1.1 大数据的产生背景
信息化的浪潮是不断更迭的，根据国际商业机器公司(IBM）前 CEO郭士纳的观 点，IT领域每隔若干年就会迎来一次重大变革，每一次的信息化浪潮，都推动了信息 技术的向前发展。目前，在IT领域相继掀起了3次信息化浪潮，如下表所示。
大一大数据导论知识点总结
大一大数据导论知识点总结大数据导论是一门介绍大数据概念、技术和应用的课程。
在这门课程中，学生将会学习到关于大数据的基本概念、原理和应用技术。
本文将对大一大数据导论中的主要知识点进行总结，并以章节的形式呈现。
第一章：导论在这一章中，我们将介绍大数据的背景和发展以及大数据导论的课程目标。
通过学习这一章，我们可以对大数据的概念和应用有一个整体的认识。
第二章：大数据基础这一章主要介绍大数据的基本概念和特点，包括数据的4V特征（Volume、Velocity、Variety、Value）以及大数据处理的挑战和机会。
此外，还会介绍大数据的存储和计算技术，如Hadoop、Spark等。
第三章：数据挖掘与机器学习在这一章中，我们将学习数据挖掘和机器学习的基本概念和应用。
包括数据挖掘的任务、常用算法和应用案例，以及机器学习的基本原理、算法和应用。
第四章：数据可视化这一章将介绍数据可视化的基本概念和技术。
我们将学习如何使用图表和可视化工具来展示大数据的结果和趋势，以便更好地理解和分析数据。
第五章：数据隐私与安全在这一章中，我们将学习数据隐私和安全的重要性及相关技术。
包括数据隐私保护的方法和隐私保护的原则，以及大数据安全的挑战和解决方案。
第六章：大数据应用这一章主要介绍大数据在不同领域的应用案例，包括商业智能、金融、医疗保健、交通和社交媒体等。
我们将学习如何将大数据技术应用于实际问题的解决，并了解到大数据对各行业的影响和改变。
第七章：大数据伦理与法律在这一章中，我们将学习大数据伦理和法律的基本概念和原则。
包括数据使用的伦理原则、数据采集的合规性和数据保护的法律法规等内容。
总结通过大一大数据导论的学习，我们对大数据的概念、原理和应用有了全面的了解。
我们学习了大数据的基础知识、数据挖掘和机器学习、数据可视化、数据隐私与安全、大数据应用以及大数据伦理与法律等方面的内容。
这些知识将为我们未来在大数据领域的学习和研究提供基础，并为我们将来的职业发展打下坚实的基础。
大数据时代的大数据思维讲义
大数据时代的大数据思维讲义大数据时代的大数据思维讲义简介：随着信息技术的飞速发展和数据量的不断增长，大数据已经成为了当代社会的重要组成部分。
在大数据时代，如何有效地处理、分析和利用海量的数据成为了一个重要的课题。
本讲义将介绍大数据思维的基本概念、原则和方法，帮助读者在大数据时代中运用大数据思维解决问题。
第一章：大数据思维概述1.1 什么是大数据思维1.2 大数据思维的重要性1.3 大数据思维的基本原则第二章：大数据采集与存储2.1 大数据采集的方法2.2 大数据采集的工具与技术2.3 大数据存储的架构2.4 大数据存储的技术第三章：大数据清洗与处理3.1 大数据清洗的目的3.2 大数据清洗的方法3.3 大数据处理的基本技术3.4 大数据处理的挑战与解决方法第四章：大数据分析与挖掘4.1 大数据分析的基本概念4.2 大数据分析的方法与技术4.3 大数据挖掘的基本过程4.4 大数据挖掘的应用案例第五章：大数据可视化与应用5.1 大数据可视化的意义和目的5.2 大数据可视化的方法和工具5.3 大数据应用的案例分析5.4 大数据应用的发展趋势附件：本文档涉及的附件包括相关案例分析、技术资料以及实际操作示例，可根据需要进行和使用。
法律名词及注释：1. 大数据：指数据量巨大、种类繁多、产生速度快的数据集合。
2. 数据采集：指通过各种手段获取大数据的过程。
3. 数据存储：指将大数据存储到合适的介质中以便后续使用的过程。
4. 数据清洗：指通过各种方法处理和过滤大数据中的噪音和错误。
5. 数据处理：指对大数据进行计算、转换和整理的过程。
6. 数据分析：指对大数据进行统计、分析和挖掘，获取有价值信息的过程。
7. 数据挖掘：指通过各种算法和技术从大数据中挖掘隐藏的模式和关联规则的过程。
8. 数据可视化：指通过图表、图形等方式将大数据呈现出来以便更好地理解和分析的过程。
9. 数据应用：指将大数据应用于实际问题解决和决策支持的过程。
《数据科学与大数据技术导论》数据的采集
4.1.2 大数据采集的来源
04 政府数据
政府机构为了管理国家而下设的各种部门， 比如财政、税务、海关、审计、工商、医疗等， 都已经构建了其业务系统，这些业务系统产生 的数据主要以特定的结构存储在相应的数据中 心，包括医疗数据、政府投资数据、天气数据、 金融数据、教育数据、交通数据、能源数据、 农业数据等。政府数据是指这些以特定的结构 存储在相应的数据中心的数据。
（2）经过政府相关部门处理，具有统一数据存储、共享开放、安全管理等职能， 避免了数据采集中的重复采集、资源浪费等问题。
（3）通过大数据共享开放平台，整合社会的数据共享渠道，为安全、高效、有序、 可靠的数据共享开放提供平台支撑。
4.1.3 大数据采集的方法
运用大数据的前提是高效地获取大数据，获取大数据的方法有很多，如制作网 络爬虫从网站上采集数据、从简易信息聚合（Really Simple Syndication，RSS）反馈 或者从网站公开应用程序接口（Application Program Interface，API）中得到数据、从 接收设备发送过来实测数据等。为了提高数据采集的效率，还可以使用公开可用的 数据源。以上数据采集方法应用并不广泛或者采集数据质量不高，而常用的数据采 集方法有深度包检测（Deep Packet Inspection，DPI）采集方法、数据库采集方法、 感知设备数据采集方法、系统日志采集方法、网络数据采集方法等。
大数据采集的主要来源包括商业数据、互联网数据、物联网数据、政 府数据等。其中，商业数据来自企业ERP、各种POS终端及网上支付等业务 系统；互联网数据来自通信记录、QQ、微信、微博等社交媒体；物联网数 据来自RFID装置、全球定位设备、传感器设备和视频监控设备等。政府数 据来自政府各部分业务系统产生的数据。
大数据导论-思维、技术与应用 第2章 大数据采集
大数据导论
第二章
ห้องสมุดไป่ตู้
CONTENTS 目录
PART 01 大数据采集概述 PART 02 系统日志采集方法 PART 03 网络数据采集方法 PART 04 习题
大数据采集方法分类
4 感知设备数据采集
感知设备数据采集是通过传感器、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。大数据智能感知系统需要实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能 化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。主要关键技术 包括针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等。
#Use a channel which buffers events in memory
定结果是输出到HDFS中，还是HBase
中等；对于Channel 需要指定是内存、
a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000
数据库，还是文件等。
Apache Flume使用方法
2) 详细描述Agent中每一个Source、 #Describe/configure the source
Sink与Channel的具体实现：即在描述
a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost
日志系统特征
许多公司的平台每天都会产生大量的日志，并且一般为流式数据，比如 搜索引擎的pv和查询等。处理这些日志需要特定的日志系统，这些系 统需要具有以下特征：
《大数据导论》复习资料教学内容
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
大数据技术及应用教学课件第1章 大数据技术概述
对数据进行规范化处理，将数 据转化成适合挖掘的形式。
数据集成
整合来自不同数据源的数据， 存放在统一的数据库或者数据 仓库中，包括模式集成、冗余 数据集成、数据值冲突的检测 与处理等。
数据规约
在不损害挖掘结果准确性的前 提下，通过有效的数据采样和 属性选择，缩小数据集的规模， 提高数据挖掘的效率。
传统的数据处理方法已经不能适应大数据处理的需求， 需要根据大数据的特点，对传统的常规数据处理技术进行 变革，形成适用于大数据发展的全新体系架构，实现大规 模数据的获取、存储、管理和分析。
如何理解大数据？
• 从人类认知方式
大数据与三个重大的思维转变有关：首先，要分析与 某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本； 其次，乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性；最 后，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关 关系。
大数据技术及应用
Big Data Technology and Application
目录
CONCENTS
第1章 大数据技术概述 第2章 大数据采集与预处理 第3章 大数据存储技术 第4章 大数据分析挖掘-分类 第5章 大数据分析挖掘-回归
目录
CONCENTS
cont.
第6章 大数据分析挖掘-聚类 第7章 大数据分析挖掘-关联规则 第8章 大数据可视化技术 第9章 电信行业大数据应用 第10章 其他行业大数据应用
• 网络数据采集系统
综合运用网络爬虫、分词系统、任务与索引系统等技 术，从互联网海量信息中获取非结构化和半结构化数据，
数据采集
• 传感器采集
在信息时代，传感器已经成为人类生产、生活、科研 等活动中的重要工具，源源不断地向人类提供宏观与微观 的各种信息。Leabharlann 数据预处理数据清洗
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录:第1章大数据概述(1)大数据的概念(2)大数据的特征（3）大数据的数据类型(4）大数据的技术(5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理(1）大数据采集(2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成(5）数据变换（6)数据规约第3章大数据存储（1)大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述(5）云存储技术(6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台(5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2)大数据分析的类型及架构（3)大数据挖掘（4)大数据关联分析（5)大数据分类（6）大数据聚类(7)大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述(2)大数据可视化方法(3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1)社交大数据(2）国内社交网络大数据的应用（3)国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1)交通大数据概述（2）交通监测应用（3)预测人类移动行为应用第9章医疗大数据(1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用(3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1)大数据发展面临的挑战(2)大数据的发展趋势一、客观部分:（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB。
HBaseC.CassandraD。
DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节:3.7附1.1。
1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外,NewSQL数据库。
F938-大数据导论-(4.2.1)--3.2《大数据采集》课件PPT
大数据采集福建师大数信学院严宣辉02大数据采集数据采集数据采集：是指从真实世界中获得原始数据的过程。
它是大数据分析的入口，所以是相当重要的一个环节。
大数据采集与预处理是获取有效数据的重要途径，也是大数据应用的重要支撑。
（1）用于采集物理世界信息的传感器无线传感器网络有线传感器网络（2）用于采集数字设备运行状态的日志文件（3）用于采集互联网信息的网络爬虫（4）外包和众包最成功的应用: Wikipedia•Outsourcing –外包•已知的雇员•Crowdsourcing –众包•一群不固定，通常数量很大的参与者•将“开源”的思想应用于软件之外2.常用的数据采集工具Flume ChukwaScribleKafka大数据采集工具Apache KafkaApache Kafka起源于LinkedIn（领英），2011年成为的开源Apache项目，在2012年成为Apache的一流项目。
目前Apache Kafka已发展成为功能完善的基于分布式的消息发布-订阅系统。
Topics（话题）：消息的分类名。
Producers（消息发布者）：能够发布消息到Topics的进程。
Consumers（消息接收者）：可以订阅一个或多个话题，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。
Broker（代理）：组成Kafka集群的单个节点。
基本Kafka 集群的工作流程Apache KafkaKafa架构示意图Apache FlumeFlume架构示意图Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。
flume的核心是把数据从数据源(source)收集过来，经过传送通道(Channel）将收集到的数据送到指定的目的地(sink)，event是flume 传输数据的基本单元。
谢谢聆听。
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社交网络 交互数据
移动互联 网数据
数据结构
结构化 半结构化 非结构化
大数据分类
在大数据体系中，将传统数据分类为业务数据，而将传统数据体系中没 有考虑过的新数据源分为线下行为数据、线上行为数据和内容数据三大 类。
业务数据
消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等；
行业数据
车流量数据、能耗数据、PM2.5数据等；
PART 02 系统日志采集方法
许多公司的平台每天都会产生大量的日志，并且一般为流 式数据，比如搜索引擎的pv和查询等。处理这些日志需要 特定的日志系统。目前使用最广泛的用于系统日志采集的 海量数据采集工具有Hadoop的Chukwa，Apache Flume， Facebook的Scribe和LinkedIn的Kafka等
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，供进行离线和在线的大 数据分析系统使用。高可用性、高可靠性、可扩展性是日志收集系统所具有的基本特征。 系统日志采集工具均采用分布式架构，能够满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
大数据采集方法分类
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。网 络爬虫会从一个或若干初始网页的URL开始，获得各个网页上的内容，并且在抓取网页的 过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足设置的停止条件为止。这样 可将非结构化数据、半结构化数据从网页中提取出来，存储在本地的存储系统中。
大数据采集方法分类
4 感知设备数据采集
感知设备数据采集是通过传感器、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。大数据智能感知系统需要实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能 化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。主要关键技术 包括针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等。
日志系统特征
许多公司的平台每天都会产生大量的日志，并且一般为流式数据，比如 搜索引擎的pv和查询等。处理这些日志需要特定的日志系统，这些系 统需要具有以下特征：
1 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；
2
支持近实时的在线分析系统和分布式并发的离线分析系统；
3
具有高可扩展性，也就是说，当数据量增加时，可以通过增加节点进行水
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；
线上行为数据 页面数据、交互数据、表单数据、会话数据、反馈数据等；
线下行为数据 车辆位置和轨迹、用户位置和轨迹、动物位置和轨迹等。
大数据主要来源
大数据的主要来源有：
1 企业系统：客户关系管理系统、企业资源计划系统、
数据源
数据类型
库存系统、销售系统等； 2 机器系统：智能仪表、工业设备传感器、智能设备、
3
平扩展。
系统日志采集方法
目前使用最广泛的用于系统日志采集的海量数据采集工具有Hadoop 的Chukwa，Apache Flume，Facebook的Scribe和LinkedIn的 Kafka等
Hadoop的 Chukwa
Apache Flume
Facebook的 Scribe
Apache Flห้องสมุดไป่ตู้me的基本概念
大数据采集概述
大数据采集是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、 社交网络和互联网平台等获取数据的过程。 数据包括RFID射频数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互 数据及移动互联网数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化的 海量数据。
数据包括
RFID射 频数据
用户行 为数据
传感器 数据
大数据采集方法分类
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，HBase、Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。通过在采 集端部署大量数据库，并在这些数据库之间进行负载均衡和分片来完成大数据采集工作。
大数据采集方法分类
Flume是一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。 Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供 对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（比如文本、HDFS、HBase等）的 能力。
Flume的核心是把数据从数据源（Source）
Source
视频监控系统等； 3 互联网系统：电商系统、服务行业业务系统、政府
监管系统等；
4 社交系统：微信、QQ、微博、博客、新闻网站、朋
企业系统 机器系统 互联网系统 社交系统
行业数据
业务数据
内容数据
线上行为 数据
线下行为 数据
友圈等。
数据源与数据类型的关系图
大数据采集方法分类
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。比如，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和MongoDB和HBase等NoSQL数 据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千 上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在 峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。 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，大数据采集方法都使用了大数据的处理模式：MapReduce分布式并行处理模 式或者基于内存的流式处理方式。
Sink
收集过来，再将收集到的数据送到指定的
目的地（Sink）。为了保证输送的过程一 Web
定成功，在送到目的地之前，会先缓存数
大数据导论
第二章
CONTENTS 目录
PART 01 大数据采集概述 PART 02 系统日志采集方法 PART 03 网络数据采集方法 PART 04 习题
PART 01 大数据采集概念
采集是大数据处理流程的第一步。数据是大数据处理的基 础，数据的完整性和质量直接影响着大数据处理的结果。 采集是大数据处理流程的第一步。数据是大数据处理的基 础，数据的完整性和质量直接影响着大数据处理的结果。