大数据采集与清洗PPT课件
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数据采集基础知识PPT课件
将处理后的数据存储在计算机中 ,以便后续使用。
数据处理
对采集到的数据进行处理和分析 ,提取有用信息。
04 数据采集方法分类与特点
手动录入法
定义
通过人工方式将数据逐条录入到目标系统中。
缺点
效率低下,易出错,不适合大规模数据采集。
优点
灵活性高,适用于小规模、非结构化数据采 集。
应用场景
问卷调查、实验数据记录等。
数据传输技术
数据传输方式
可分为有线传输和无线传 输两种,有线传输稳定可 靠,无线传输灵活方便。
数据传输协议
如TCP/IP、HTTP、MQTT 等,用于规定数据传输的 格式和规则。
数据传输安全
采用加密技术、身份认证 等措施,确保数据传输过 程中的安全性和完整性。
数据存储技术
数据存储介质
包括磁存储、光存储、半导体存储等, 不同介质具有不同的性能和成本。
数据采集基础知识ppt课件
contents
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理 • 数据采集系统组成与功能 • 数据采集方法分类与特点 • 数据采集工具介绍及使用技巧 • 数据采集实施流程与规范 • 数据采集挑战与解决方案
01 数据采集概述
数据采集定义与重要性
数据采集定义
数据采集是指从各种数据源中收 集、提取和整理数据的过程,为 后续的数据分析、数据挖掘等提 供基础数据支持。
自动导入法
定义
通过预设的规则和模板,将数据源中 的数据自动导入到目标系统中。
优点
效率高,准确性好,适用于结构化数 据采集。
缺点
灵活性差,需要预先定义好数据格式 和导入规则。
应用场景
数据库数据迁移、文件数据导入等。
数据处理
对采集到的数据进行处理和分析 ,提取有用信息。
04 数据采集方法分类与特点
手动录入法
定义
通过人工方式将数据逐条录入到目标系统中。
缺点
效率低下,易出错,不适合大规模数据采集。
优点
灵活性高,适用于小规模、非结构化数据采 集。
应用场景
问卷调查、实验数据记录等。
数据传输技术
数据传输方式
可分为有线传输和无线传 输两种,有线传输稳定可 靠,无线传输灵活方便。
数据传输协议
如TCP/IP、HTTP、MQTT 等,用于规定数据传输的 格式和规则。
数据传输安全
采用加密技术、身份认证 等措施,确保数据传输过 程中的安全性和完整性。
数据存储技术
数据存储介质
包括磁存储、光存储、半导体存储等, 不同介质具有不同的性能和成本。
数据采集基础知识ppt课件
contents
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理 • 数据采集系统组成与功能 • 数据采集方法分类与特点 • 数据采集工具介绍及使用技巧 • 数据采集实施流程与规范 • 数据采集挑战与解决方案
01 数据采集概述
数据采集定义与重要性
数据采集定义
数据采集是指从各种数据源中收 集、提取和整理数据的过程,为 后续的数据分析、数据挖掘等提 供基础数据支持。
自动导入法
定义
通过预设的规则和模板,将数据源中 的数据自动导入到目标系统中。
优点
效率高,准确性好,适用于结构化数 据采集。
缺点
灵活性差,需要预先定义好数据格式 和导入规则。
应用场景
数据库数据迁移、文件数据导入等。
数据采集与处理技术PPT课件
技术创新
新型的数据采集技术如基于区块链的 数据验证、基于人工智能的数据预测 等,将为数据采集带来更多的可能性 。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据, 确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值,如 离群点或极端值,以避 免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻 辑,对缺失值进行填充
案例二:实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术,如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时,结合具体案例,讲解如何设计 一个高效、可靠的实时数据处理系统,并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三:数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类,如物联网数据、 社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断 发展,数据采集技术正朝着自动化、 智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场 景,如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理 能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数 据库,它不使用固定的数据结构,
而是根据实际需要灵活地组织数 据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向 文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换
新型的数据采集技术如基于区块链的 数据验证、基于人工智能的数据预测 等,将为数据采集带来更多的可能性 。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据, 确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值,如 离群点或极端值,以避 免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻 辑,对缺失值进行填充
案例二:实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术,如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时,结合具体案例,讲解如何设计 一个高效、可靠的实时数据处理系统,并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三:数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类,如物联网数据、 社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断 发展,数据采集技术正朝着自动化、 智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场 景,如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理 能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数 据库,它不使用固定的数据结构,
而是根据实际需要灵活地组织数 据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向 文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换
2024版大数据PPT免费
政府管理
大数据可以提高政府决策的科学性、 准确性和时效性,推动政府治理体系 和治理能力现代化。
6
02
大数据技术架构与组件
2024/1/28
7
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统(HDFS)
一种高度容错性的分布式文件系统,适合部署在廉价机器上,提供高吞吐量的数据访问。
HBase
一种分布式、可伸缩、大数据存储服务,支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。
Hale Waihona Puke 2024/1/28Cassandra
一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库,提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
8
分布式计算框架
Spark
一种快速、通用的大规模数据处理引 擎,提供了Java、Scala、Python和R 等语言的API,支持批处理、流处理、 图处理和机器学习等应用。
Flink
2024/1/28
03
完善政策法规
建立健全大数据相关政策法规,保障数据安全和个人隐私,促进大数据
产业健康发展。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
2024/1/28
4
大数据产生背景
01
02
03
互联网的发展
随着互联网的普及和深入 应用,人们产生的数据量 呈指数级增长,形成了海 量的数据资源。
2024/1/28
物联网的兴起
物联网技术的快速发展使 得各种设备产生的数据不 断汇聚,进一步推动了大 数据时代的到来。
云计算的普及
云计算提供了强大的计算 和存储能力,为大数据的 处理和分析提供了有力支 持。
建立因变量与自变量之间的线性关系,实现 预测和解释。
2024全新大数据ppt课件免费
随着大数据的广泛应用,数据安全和隐私 保护问题日益突出,需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
24
学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程,我对大数据 有了更深入的了解,掌握了大数 据处理的基本技能和方法,对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅,不仅加深了对理论 知识的理解,还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景,如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构,包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通,以提高工作效率和应对 复杂问题。
18
05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术,对海量数据进行 自动化、智能化的分析, 挖掘数据中的潜在价值。
《数据采集与处理》课件
数据脱敏技术
01
静态数据脱敏
对敏感数据进行处理,使其在数 据仓库或数据湖中不再包含真实 的敏感信息。
02
动态数据脱敏
03
数据去标识化
在数据传输和使用过程中,对敏 感数据进行实时脱敏处理,确保 数据的安全性。
将个人数据从原始数据集中移除 或更改,使其无法识别特定个体 的身份。Байду номын сангаас
THANK YOU
关联规则挖掘
关联规则
发现数据集中项之间的有趣关系,生成关联规则。
关联规则挖掘算法
常见关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等。
序列模式挖掘
序列模式
发现数据集中项之间的有序关系。
序列模式挖掘算法
常见序列模式挖掘算法包括GSP、SPADE等。
05
大数据处理与云计算
大数据处理技术
01
02
Microsoft Azure:微软的云服务平台,提供IaaS、 PaaS和SaaS服务。
03
Google Cloud Platform (GCP):谷歌的云服务平 台,提供基础设施和应用服务。
大数据与云计算的结合应用
实时数据处理
利用云计算的弹性可扩展性,处理大规模实 时数据流。
数据安全保障
云计算的安全机制可以保护大数据免受未经 授权的访问和泄露。
《数据采集与处理》PPT课件
• 数据采集概述 • 数据预处理 • 数据存储与数据库 • 数据挖掘与分析 • 大数据处理与云计算 • 数据安全与隐私保护
01
数据采集概述
数据采集的定义
定义
数据采集是指从各种来源获取、识别 、转换和存储原始数据的过程,以便 进行后续的数据处理和分析。
大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域,如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase(Hadoop Database)是一个高可扩展性的列存储系统,构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储,支持动态扩展,具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务, 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述, 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征,包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系, 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一,为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构,包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据,而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储,具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式,适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理,确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程,明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训, 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入, 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制, 及时应对和处理安全事件。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域,如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase(Hadoop Database)是一个高可扩展性的列存储系统,构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储,支持动态扩展,具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务, 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述, 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征,包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系, 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一,为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构,包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据,而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储,具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式,适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理,确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程,明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训, 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入, 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制, 及时应对和处理安全事件。
大数据高职系列教材之数据清洗PPT课件:第1章 概论
图 基 于 聚 类 的 孤 立 点 识 别
1
大数据应用人才培养系列教材
第一章 概论
1 .1 数 据 清 洗 概 述 1.2 数据标准化 1.3 数据仓库
习题
1.2数据标准化
1.2.1 数据标准化概念
● 数据标准化/规范化(Data Standardization/Normalization)是机构 或组织对数据的定义、组织、分类、记录、编码、监督和保护进行标准化 的过程,有利于数据的共享和管理,可以节省费用,提高数据使用效率和 可用性。
● 数据清洗对随后的数据分析非常重要,因为它能提高数据分析的准确 性。但是数据清洗依赖复杂的关系模型,会带来额外的计算和延迟开销, 必须在数据清洗模型的复杂性和分析结果的准确性之间进行平衡。
1.1数据清洗概述
1.1.4 数据清洗流程
● 数据清洗通过分析“脏数据”的产生原因和存在形式,利用数据溯源的 思想,从“脏数据”产生的源头开始分析数据,对数据流经环节进行考察, 提取数据清洗的规则和策略,对原始数据集应用数据清洗规则和策略来发 现“脏数据”并通过特定的清洗算法来清洗“脏数据”,从而得到满足预 期要求的数据。具体而言,数据清洗流程包含以下基本步骤:
大数据应用人才培养系列教材
第一章 概论
1 .1 数 据 清 洗 概 述 1.2 数据标准化 1.3 数据仓库
习题
1.3数据仓库简介
1.3.1 数据仓库定义
● 数据仓库(Data Warehouse, DW)是基于信息系统业务发展需要, 基于传统数据库系统技术发展形成能够并逐步独立出来的一系列新的应用 技术,目标是通过提供全面、大量的数据存储来有效支持高层决策分析。
1.3数据仓库简介
1.3.4 数据仓库相关技术
1
大数据应用人才培养系列教材
第一章 概论
1 .1 数 据 清 洗 概 述 1.2 数据标准化 1.3 数据仓库
习题
1.2数据标准化
1.2.1 数据标准化概念
● 数据标准化/规范化(Data Standardization/Normalization)是机构 或组织对数据的定义、组织、分类、记录、编码、监督和保护进行标准化 的过程,有利于数据的共享和管理,可以节省费用,提高数据使用效率和 可用性。
● 数据清洗对随后的数据分析非常重要,因为它能提高数据分析的准确 性。但是数据清洗依赖复杂的关系模型,会带来额外的计算和延迟开销, 必须在数据清洗模型的复杂性和分析结果的准确性之间进行平衡。
1.1数据清洗概述
1.1.4 数据清洗流程
● 数据清洗通过分析“脏数据”的产生原因和存在形式,利用数据溯源的 思想,从“脏数据”产生的源头开始分析数据,对数据流经环节进行考察, 提取数据清洗的规则和策略,对原始数据集应用数据清洗规则和策略来发 现“脏数据”并通过特定的清洗算法来清洗“脏数据”,从而得到满足预 期要求的数据。具体而言,数据清洗流程包含以下基本步骤:
大数据应用人才培养系列教材
第一章 概论
1 .1 数 据 清 洗 概 述 1.2 数据标准化 1.3 数据仓库
习题
1.3数据仓库简介
1.3.1 数据仓库定义
● 数据仓库(Data Warehouse, DW)是基于信息系统业务发展需要, 基于传统数据库系统技术发展形成能够并逐步独立出来的一系列新的应用 技术,目标是通过提供全面、大量的数据存储来有效支持高层决策分析。
1.3数据仓库简介
1.3.4 数据仓库相关技术
大数据采集与清洗 ppt课件
3、大数据采集技术方法 大数据采集技术就是对数据进行 ETL 操作,通过对数据进行提取、转换、加载,最
终挖掘数据的潜在价值。ETL指的是Extract-Transform-Load,也就是抽取、转换、 加载。
抽取->从各种数据源获取数据 转换->按需求格式将源数据转换为目标数据 加载->把目标数据加载到数据仓库中
21
大数据采集系统
2.网络数据采集系统 (Scrapy 框架、 Apache Nutch)
1.日志采集系统 (Apache Flume、Scribe)
3.数据库采集系统 (关系型、nosql等 各种数据库)
22
大数据采集应用
5
23
24
技能准备
数据库基础(SQL语句操作) Linux操作系统基本操作 Python基础
『十三五规划纲 要』提出『实施 国家大数据战 略』 』
2016-03
2018 年 《 政 府 工 作报告》提出: 实施大数据发展 行动,注重用互 联网、大数据等 提升监管效能
2018
2015-08
国务院发布《促 进大数据发展的 行动纲要》
2017-10
十九大提出推动 大数据战略,与 实体经济深度融 合
Nothing is difficult to the man who will try.Nothing is difficult to the man who will try.
Nothing is difficult to the man who will try.Nothing is difficult to the man who will try.
归类统计,可以满足一般 场景的分析需求。
以上处理完的结果 进行分析,或者形 成报表。
终挖掘数据的潜在价值。ETL指的是Extract-Transform-Load,也就是抽取、转换、 加载。
抽取->从各种数据源获取数据 转换->按需求格式将源数据转换为目标数据 加载->把目标数据加载到数据仓库中
21
大数据采集系统
2.网络数据采集系统 (Scrapy 框架、 Apache Nutch)
1.日志采集系统 (Apache Flume、Scribe)
3.数据库采集系统 (关系型、nosql等 各种数据库)
22
大数据采集应用
5
23
24
技能准备
数据库基础(SQL语句操作) Linux操作系统基本操作 Python基础
『十三五规划纲 要』提出『实施 国家大数据战 略』 』
2016-03
2018 年 《 政 府 工 作报告》提出: 实施大数据发展 行动,注重用互 联网、大数据等 提升监管效能
2018
2015-08
国务院发布《促 进大数据发展的 行动纲要》
2017-10
十九大提出推动 大数据战略,与 实体经济深度融 合
Nothing is difficult to the man who will try.Nothing is difficult to the man who will try.
Nothing is difficult to the man who will try.Nothing is difficult to the man who will try.
归类统计,可以满足一般 场景的分析需求。
以上处理完的结果 进行分析,或者形 成报表。
2024版大数据PPT完整版
02
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密 存储和传输,确保数据在传输和存
储过程中的安全性。
04
访问控制
建立严格的访问控制机制,确保只 有授权用户能够访问敏感数据。
30
企业如何制定和执行安全策略
制定完善的安全管理制度
明确数据安全管理的目标、原则、流程和组织架构。
强化员工安全意识培训
定期开展数据安全培训,提高员工对数据安全的重视程度和操作技能。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征,包括假设检验、方差分析、回归分 析等。
应用案例
电商平台的用户行为分析、金融领域的风险评估、医疗行业的疾 病预测等。
21
机器学习算法原理及实践
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练,得到模型后用于预测新数据。
无监督学习
对无标签数据进行学习,发现数据中的内在结构和规律。
2
01
大数据概述
2024/1/29
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
3
大数据定义与特点
定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数 据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能 力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
将原始数据通过特定算法映射到视觉元素(如颜 色、形状、大小等)。
视觉编码
利用视觉元素对数据进行编码,以便人们能够直 观地理解数据。
交互设计
提供丰富的交互手段,如缩放、拖拽、筛选等, 以便用户能够更深入地探索数据。
2024/1/29
25
常见数据可视化工具介绍
2024/1/29
Tableau
大数据高职系列教材之数据清洗PPT课件:第1章 概论
1.1数据清洗概述
1.1.3 数据清洗任务
● 数据清洗就是对原始数据进行重新审查和校验的过程,目的在于删除重 复信息、纠正存在的错误,并使得数据保持精确性、完整性、一致性、有 效性及唯一性,还可能涉及数据的分解和重组,最终将原始数据转换为满 足数据质量或应用要求的数据。
● 数据清洗对保持数据的一致和更新起着重要的作用,因此被用于如银行、 保险、零售、电信和交通的多个行业[3]。数据清洗主要有三个应用领域: 数据仓库(Data Warehouse, DW)、数据库中知识的发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)和数据质量管理(Data Quality Management, DQM)。
1.分析数据并定义清洗规则 2.搜寻并标识错误实例 3.纠正发现的错误 4.干净数据回流 5.数据清洗的评判 数据清洗是一项十分繁重的工作,数据清洗在提高数据质量的同时要付出一定的代 价,包括投入的时间、人力和物力成本。通常情况下,大数据集的数据清洗是一个系 统性的工作,需要多方配合以及大量人员的参与,需要多种资源的支持。
大数据应用人才培养系列教材
第一章 概论
1 .1 数 据 清 洗 概 述 1.2 数据标准化 1.3 数据仓库
习题
1.3数据仓库简介
1.3.1 数据仓库定义
● 数据仓库(Data Warehouse, DW)是基于信息系统业务发展需要, 基于传统数据库系统技术发展形成能够并逐步独立出来的一系列新的应用 技术,目标是通过提供全面、大量的数据存储来有效支持高层决策分析。
1数据清洗概述114数据清洗流程数据清洗通过分析脏数据的产生原因和存在形式利用数据溯源的思想从脏数据产生的源头开始分析数据对数据流绊环节迚行考察提取数据清洗的规则和策略对原始数据集应用数据清洗规则和策略来发现脏数据并通过特定的清洗算法来清洗脏数据从而得到满足预期要求的数据
第3章 大数据采集及预处理——大数据导论课件PPT
3)Flume-ng取消了集中管理配置的 Master 和 Zookeeper,变 为一个纯粹的传输工具。Flume-ng还有一个不同点是读入数据 和写出数据现在由不同的工作线程处理(称为 Runner)。 在 Flume-og 中,读入线程同样做写出工作(除了故障重试)。 如果写出慢的话(不是完全失败),它将阻塞 Flume 接收数 据的能力。这种异步的设计使读入线程可以顺畅的工作而无 需关注下游的任何问题。
(2) Broker Broker采取了多种不同的策略来提高对数据处 理的效率。
(3) Consumer consumer的作用是将日志信息加载到中央存储系 统上。
第三章 大数据采集及预处理
03
3.1 大数据采集
Scribe
Scribe为日志收集提供了一种容 错且可扩展的方案。Scribe可以 从不同数据源,不同机器上收 集日志,然后将它们存入一个 中央存储系统,便于进一步处 理。当采用HDFS作为中央系统 时,可以进一步使用Hadoop进 行处理数据,于是就有了 Scribe+HDFS+MapReduce方案。
Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理大规模的 网站中的所有动作流数据。具有高稳定性、高吞吐量、支持通过Kafka服 务器和消费机集群来分区消息和支持Hadoop并行数据加载的特性。
3.1 大数据采集
第三章 大数据采集及预处理
01
Chukwa
主要的部件为: 1. Agents :负责采集最原始的数据,并发送给 collectors 2. Adaptor :直接采集数据的接口和工具,一个 agent 可以管
是Cloudera提供的一个可靠性和可用性都非常高的日志系统,采用分布
(2) Broker Broker采取了多种不同的策略来提高对数据处 理的效率。
(3) Consumer consumer的作用是将日志信息加载到中央存储系 统上。
第三章 大数据采集及预处理
03
3.1 大数据采集
Scribe
Scribe为日志收集提供了一种容 错且可扩展的方案。Scribe可以 从不同数据源,不同机器上收 集日志,然后将它们存入一个 中央存储系统,便于进一步处 理。当采用HDFS作为中央系统 时,可以进一步使用Hadoop进 行处理数据,于是就有了 Scribe+HDFS+MapReduce方案。
Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理大规模的 网站中的所有动作流数据。具有高稳定性、高吞吐量、支持通过Kafka服 务器和消费机集群来分区消息和支持Hadoop并行数据加载的特性。
3.1 大数据采集
第三章 大数据采集及预处理
01
Chukwa
主要的部件为: 1. Agents :负责采集最原始的数据,并发送给 collectors 2. Adaptor :直接采集数据的接口和工具,一个 agent 可以管
是Cloudera提供的一个可靠性和可用性都非常高的日志系统,采用分布
数据清洗课件-第4章 数据采集与抽取
火车采集器是一款功能强大且易于上手的专业采集软件,也是一个可以供各大 主流文章系统,论坛系统等使用的多线程内容采集发布程序。该软件可以由用 户自定义规则以抓取网页中的数据。对于数据的采集其可以分为两部分,一是 采集数据,二是发布数据。
网页数据采集与实现
网络爬虫(Web Spider)又称之为网络机器人、网络蜘蛛,是一种通过既定规 则,能够自动提取网页信息的程序。爬虫的目地在于将目标网页数据下载至本 地,以便进行后续的数据分析。爬虫技术的兴起源于海量网络数据的可用性, 通过爬虫技术使我们能够较为容易的获取网络数据,并通过对数据的分析得出 有价值的结论。
在大数据体系中,数据主要包含以下五类:
1)业务数据:消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等。 2)行业数据:车流量数据、能耗数据、PM2.5数据等。 3)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 4)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。 5)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。
日志数据采集常见方法 在大数据采集中,特别是在互联网应用中,不管是采用哪一种采集方式,其
基本的数据来源大都是日志数据。 目前常见的日志数据采集方法包含两类:浏览器日志采集和客户端数据采集
。
日志数据处理常见方法 目前,在企业中对日志的处理可分为在线处理和离线处理两大类。
数据采集平台
Flume是Cloudera提供的一个高可用的,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的能力。
Requests库 Requests 是用Python语言编写,基于urllib,采用 Apache2 Licensed 开源协议的 HTTP 库。它比urllib更加方便,可以节约开发者大量的工作,完全满足 HTTP 测 试需求。
《大数据基础与实务》项目3 大数据采集与清洗
二 数据采集的三大要点
知识准备
01
03
02
三 数据采集的数据源
知识准备
新数据源的 归纳与分类
1
线上行为数据
页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等
2
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
三 数据采集的数据源
知识准备
商业数据主要来源于公司业务平台 的日志文件以及业务处理系统
勤奋好学的张明找到老师并提问:什么是数据采集呢?
知识准备
一 数据采集的概念
定义
数据采集就是使用某种技术或手段,将 数据收集起来并存储在某种设备上。数据采集 处于大数据生命周期中的第一个环节,之后的 分析挖掘都建立在数据采集的基础上。数据采 集技术广泛应用在各个领域,比如摄像头和麦 克风,都是数据采集工具。
图3-8 数据的重要性与缺失率关系比例图
三 数据清洗流程
知识准备
(三)阶段2:格式内容清洗 时间、日期、数值、全半 角等显示格式不一致 内容中含有不该存在的字符
内容与该字段应有内容不符
知识准备
三 数据清洗流程
(四)阶段3:逻辑错误清洗
这部分的工作是去掉一些使用简单逻辑推理就可以直接发现问题的数据,防止分析结 果走偏。主要包含去重、去除不合理值以及修正矛盾内容。
二 网络爬虫
知识准备
(一)Python网络爬虫
Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使 它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随 着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立 的、大型项目的开发。
网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎 从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。传统爬虫 从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的 URL,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,直到满足系统的一定停止条件。
大数据采集与清洗
03
大数据清洗流程
数据去重
重复数据识别
通过比较数据间的相似度,识别出重复的数据行。
去重方法
根据实际需求选择合适的去重方法,如删除重复行、保留最新或最早的记录等。
异常值处理
异常值检测
通过统计方法、可视化手段或机器学习算法,检测出异常值 。
处理策略
根据实际情况选择合适的处理策略,如删除含有异常值的记 录、用中位数或平均数替换异常值等。
作用
通过API接口,可以方便 地获取其他软件应用程序 提供的数据。
注意事项
需要了解API的使用限制、 调用频率和数据格式,并 遵守相关规定。
数据交换平台
定义
数据交换平台是一种提供数据交 换和共享服务的平台,允许不同 组织和个人之间进行数据交换和 共享。
作用
通过数据交换平台,可以方便地 获取其他组织和个人提供的数据, 同时也可以将自己的数据共享给 其他组织和个人。
pandas提供了多种数据转换 方法,如排序、分组、聚合 等。这些方法可以帮助用户 对数据进行深度的处理和转 换,以满足后续分析的需要。
pandas对时间序列数据的处 理提供了强大的支持,可以 方便地对时间序列数据进行
切片、聚合等操作。
R语言dplyr包
数据操作
数据转换
dplyr包提供了多种数据操作方法,如选择 、过滤、分组、聚合等。这些方法可以帮 助用户快速地处理和分析数据。
注意事项
需要了解数据交换平台的操作规 则、数据安全和隐私保护等方面 的规定。
传感器网络
定义
注意事项
传感器网络是由一组传感器节点组成 的网络,每个节点都有感知、计算和 通信能力。
需要解决传感器节点的能源供应、通 信协议、数据融合和隐私保护等问题。
数据标注工程PPT课件 数据采集与清洗
第二章 数据采集与清洗
数据清洗原理示意图
2.3 数据清洗
第二章 数据采集与清洗
2.3.1 数据清洗方法
数据清洗包括以下应用方法: 处理缺失值
数据的收集过程很难做到数据全部完整。处理缺失值的方法有3 种: 1.忽略元组 2.数据补齐(人工填写、特殊值填充、平均值填充、使用最有可能的值填充) 3.不处理 噪声数据 噪声(noise)是一个测量变量中的随机错误或偏差。造成这种误差有多方面的原因, 例如,数据收集工具的问题,数据输入、传输错误,技术限制等。可以通过对数值进行 平滑处理而消除噪声。主要使用的技术有: 1.回归 2.分箱 3.孤立点分析 重复数据 在数据库中,对于属性值相同的记录,可以将其看作是重复记录。
4. 干净数据回流。通过以上三大环节,基本已经可以得到干净数据,这时需要将将 其替换掉原来的“脏”数据,实现干净数据回流,以提高数据质量,同时也避免了重复 进行数据清洗的工作。
2.3 数据清洗
2.3.3 MapReduce数据去重
假设目前采集了两个文本文 件,里面涉及不少重复数据, 具体如左图:
对于上述两个文件中的每行 数据,我们都可以将其看作 是Map和Reduce函数处理 后的Key值,当出现重复的 Key值,就将其合并在一起, 从而达到去重的目的。如右 图:
感谢聆听
数据清理主要是达到数据格式标 准化、异常数据清除、数据错误 纠正、重复数据的清除等目标。 数据集成是将多个数据源中的数 据结合起来并统一存储,建立数 据仓库。 数据变换是通过平滑聚集、数据 概化、规范化等方式将数据转换 成适用于数据挖掘的形式。 数据归约是指在对挖掘任务和数 据本身内容理解的基础上,寻找 依赖于发现目标的数据的有用特 征,以缩减数据规模,从而在尽 可能保持数据原貌的前提下,最 大限度地精简数据量。
数据清洗课件-第4章 数据采集与抽取
3)网络爬虫(Web Spider)又称之为网络机器人、网络蜘蛛,是一种通过既定规 则,能够自动提取网页信息的程序。爬虫的目地在于将目标网页数据下载至本 地,以便进行后续的数据分析。
4)数据抽取是指从数据源中抽取对企业有用的或感兴趣的数据的过程,它的 实质是将数据从各种原始的业务系统中读取出来,它是大数据工作开展的前提 。
日志数据采集常见方法 在大数据采集中,特别是在互联网应用中,不管是采用哪一种采集方式,其
基本的数据来源大都是日志数据。 目前常见的日志数据采集方法包含两类:浏览器日志采集和客户端数据采集
。
日志数据处理常见方法 目前,在企业中对日志的处理可分为在线处理和离线处理两大类。
数据采集平台
Flume是Cloudera提供的一个高可用的,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的能力。
获变化的数据是增量抽取的关键。目前对于捕获方法的要求一般有:准确性, 一致性,完整性,高效性。
数据抽取的流程一般包含以下几步: 理解数据和数据的来源。 整理、检查和清洗数据。 将清洗好的数据集成,并建立抽取模型。 开展数据抽取与数据转换工作。 将转换后的结果进行临时存放。 确认数据,并将数据最终应用于数据挖掘中。
在数据采集过程中,人们可以使用网卡、条形码、触摸屏、PDA、RFID等各 种设备进行数据的采集。
大数据采集与一般的传统采集不同,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。
此外,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,大数据采集时大多都使用了大数据的处理模式,即 MapReduce 分布式并行处理模式或是基于内存的流式处理模式。
4)数据抽取是指从数据源中抽取对企业有用的或感兴趣的数据的过程,它的 实质是将数据从各种原始的业务系统中读取出来,它是大数据工作开展的前提 。
日志数据采集常见方法 在大数据采集中,特别是在互联网应用中,不管是采用哪一种采集方式,其
基本的数据来源大都是日志数据。 目前常见的日志数据采集方法包含两类:浏览器日志采集和客户端数据采集
。
日志数据处理常见方法 目前,在企业中对日志的处理可分为在线处理和离线处理两大类。
数据采集平台
Flume是Cloudera提供的一个高可用的,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的能力。
获变化的数据是增量抽取的关键。目前对于捕获方法的要求一般有:准确性, 一致性,完整性,高效性。
数据抽取的流程一般包含以下几步: 理解数据和数据的来源。 整理、检查和清洗数据。 将清洗好的数据集成,并建立抽取模型。 开展数据抽取与数据转换工作。 将转换后的结果进行临时存放。 确认数据,并将数据最终应用于数据挖掘中。
在数据采集过程中,人们可以使用网卡、条形码、触摸屏、PDA、RFID等各 种设备进行数据的采集。
大数据采集与一般的传统采集不同,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。
此外,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,大数据采集时大多都使用了大数据的处理模式,即 MapReduce 分布式并行处理模式或是基于内存的流式处理模式。
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Velocity
Veracity
Value
容量大 (Volume),指大 规模的数据量,并 且数据量呈持续增 长趋势。
种类多(Variety), 速度快
真实性
价值密度低
指数据来自多种数 (Velocity),指的 (Veracity),即 (Value),指随着
据源,数据种类和 是数据被创建和移 追求高质量的数据。 数据量的增长,数
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格式。
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数据展示 就是对 以上处理完的结果 进行分析,或者形 成报表。
NOSQL)去存储不
同来源的数据。
数据挖掘 是对数据进
行基于各种算法的分析
计算,从而起到预测的
数据预处理 就是将采集
效果,实现一些高级别
来的数据从多种数据库
数据分析的需求。
导入到大型的分布式数
据库中(目前主要是
hfds或hive),并同时
做一些简单的清洗和预
处理工作。
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大数据采集的概念