第7章 大数据采集与预处理技术-大数据技术基础-宋旭东-清华大学出版社
第3章 大数据存储与管理基本概念-大数据技术基础-宋旭东-清华大学出版社
3.1 大数据的数据类型——结构化数据
大数据可按照数据结构划分为三类： 结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据
结构化数据通常存储在数据库中，是具有数据结构描述信息的数据，这种数 据类型先有结构再有数据。例如可以用二维表等结构来逻辑表达的数据。
✬数据特点：
任何一列数据都不可再分，任何一列数据都有相同的数据类型。如关系数据 库SQL，Oracle中的数据。
3.2 数据管理技术的发展——数据库系统阶段
数据库的数据模型——层次模型
✬层次模型优点：
✬层次模型缺点：
① 层次模型的结构简单、清晰，很容易看到 各个实体之间的联系；
② 操作层次类型的数据库语句比较简单，只 需要几条语句就可以完成数据库的操作；
③ 查询效率较高，在层次模型中，节点的有 向边表示了节点之间的联系，在DBMS中如果有 向边借助指针实现，那么依据路径很容易找到待 查的记录；
✬半结构化数据主要来源：
❏ 在WWW等对存储数据无严格模式限制的情形下，常见的有HTML、XML
和SGML文件。
❏ 在电子邮件、电子商务、文献检索和病历处理中，存在着大量结构和
内容 均不固定的数据。
❏ 异构信息源集成情形下，由于信息源上的互操作要存取的信息源范围很
广，包括各类数据库、知识库、电子图书馆和文件系统等。
不规则性，导致缺乏对数据的严格约束。
3.1 大数据的数据类型——非结构化数据
非结构化数据
非结构化数据是那些非纯文本类型的数据，这类数据没有固定的标准 格式，无法对其直接进行解析。如文本文档、多媒体（视频、音频 等），它们不容易收集和管理，需要通过一定数据分析和挖掘才能获 得有用的数据。
3.2 数据管理技术的发展
48-大数据技术教学大纲-大数据技术基础-宋旭东-清华大学出版社
《大数据技术》课程教学大纲课程编号：适用专业：数据科学与大数据技术及相关专业执笔：适用年级：本科四年级一、课程性质和教学目的（-）课程性质《大数据技术》是数据科学与大数据技术专业以及讣算机科学与技术、软件工程、网络工程及物联网等相关专业的专业基础课。
（二）教学目的通过本课程的学习，要求学生达到：1.掌握大数据的基本概念和相关技术。
2.掌握大数据分布式存储和并行讣算的思想，能够构建大数据Hadoop平台。
3.理解HDFS、HBase. Hive、Spark的工作原理、掌握其基本操作。
4.能够编写简单的大数据MapReduce程序。
5.培养学生大数据思维和讣算思维的能力。
二、课程教学内容1.大数据基础。
着重介绍大数据基本概念，大数据的4V特征及在其应用，大数据框架体系，大数据采集与预处理技术、数据存储和管理技术、数据分析与挖掘技术、数据可视化等技术；大数据并行计算框架Hadoop平台及其核心组件。
2.大数据存储与管理。
着重介绍大数据存储与管理的基本概念和技术，大数据数据类型, 大数分布式系统基础理论，NoSQL数据库，分布式存储技术、虚拟化技术和云存储技术；大数据分布式文件系统HDFS,包括HDFS的设计特点，体系结构和工作组件；大数据分布式数据库系统HBase,包括HBase列式数据库的逻辑模型和物理模型，HBase体系结构及其工作原理；大数据分布式数据仓库系统Hive,包括Hive的工作原理和执行流程、Hive的数据类型与数据模型，以及Hive 主要访问接口等。
3.大数据釆集与预处理。
着重介绍大数据采集与预处理相关技术，包括数据抽取、转换和加载技术，数据爬虫技术、数据清理、数据集成、数据变换和数据归约的方法和技术；大数据采集工具，包括Sqoop关系型大数据采集工具，Flume日志大数据采集工具和分布式大数据Nutch爬虫系统。
4.大数据分析与挖掘。
着重介绍大数据计算模式，包括大数据批处理、大数据查询分析计算、大数据流计算、大数据迭代计算、大数据图讣算；大数据MapReduce计算模型、模型框架和数据处理过程，以及MapReduce主要编程接口；大数据Spark II'算模型，包括Spark 的工作流程与运行模式；大数据MapReduce基础算法和挖掘算法（这部分内容可选讲）。
大数据采集与预处理介绍课件
商业智能的价值：帮助企业提高运营效率，降低成本，提高客户满意度和盈利能力
03
商业智能的应用领域：包括市场营销、销售、客户服务、供应链管理等
02
商业智能的定义：利用大数据分析技术，帮助企业做出更明智的商业决策
01
预测分析
利用历史数据，建立预测模型
预测未来趋势，辅助决策
应用领域：金融、医疗、交通等
演讲人
大数据采集与预处理介绍课件
01.
02.
03.
04.
目录
大数据采集
大数据预处理
大数据分析
大数据应用
1
大数据采集
数据来源
互联网：网页、社交媒体、电子邮件等
01
物联网：传感器、设备、系统等
02
企业内部数据：业务数据、财务数据、人力资源数据等
03
政府和公共数据：统计数据、政策文件、研究报告等
04
应用：包括市场营销、金融、医疗、教育等多个领域
挑战：数据量大、数据质量差、数据安全等问题
数据可视化
数据可视化是将数据转化为图表、图形等形式，以便于理解和分析
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，发现数据中的模式和趋势
数据可视化可以应用于各种领域，如商业、科学、教育等
数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性，帮助人们更好地决策
结果评估
准确性：分析结果的准确性是评估分析质量的重要指标
完整性：分析结果是否完整，是否涵盖了所有相关因素
效率：分析过程是否高效，能否在短时间内得出结果
可解释性：分析结果是否易于理解和解释，是否符合业务逻辑
4
大数据应用
商业智能
商业智能的发展趋势：随着大数据技术的不断发展，商业智能的应用将更加广泛和深入
数据采集与预处理(共9章)-第1章-概述
1.1.4数据的价值
在过去，一旦数据的基本用途实现了，往往就会 被删除，一方面是由于过去的存储技术落后，人 们需要删除旧数据来存储新数据，另一方面则是 人们没有认识到数据的潜在价值。
数据的价值不会因为不断被使用而削减，反而会 因为不断重组而产生更大的价值
各类收集来的数据都应当被尽可能长时间地保存 下来，同时也应当在一定条件下与全社会分享， 并产生价值
数据预处理
原
处
始Байду номын сангаас
数据
数据
数据
数据
理
数
清洗
集成
转换
脱敏
结
据
果
图1-3 数据预处理的主要任务
1.4数据采集
1.4.1数据采集概念 1.4.2数据采集的三大要点 1.4.3数据采集的数据源
1.4.1数据采集概念
数据采集，又称“数据获取”，是数据分析的入口，也是数 据分析过程中相当重要的一个环节，它通过各种技术手段把 外部各种数据源产生的数据实时或非实时地采集并加以利用。
1.1.5数据爆炸
人类进入信息社会以后，数据以自然方式增长，其 产生不以人的意志为转移 从1986年开始到2010年的20年时间里，全球数据 的数量增长了100倍，今后的数据量增长速度将更 快，我们正生活在一个“数据爆炸”的时代
1.2 数据分析过程
典型的数据分析过程包括（如图1-2所示）：数据采集与预处理、数据存储与 管理、数据处理与分析、数据可视化等，具体如下： （1）数据采集与预处理：采用各种技术手段把外部各种数据源产生的数据实 时或非实时地采集、预处理并加以利用。 （2）数据存储与管理：利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的存储和 应用的过程，其目的在于充分有效地发挥数据的作用。 （3）数据处理与分析：数据分析是指用适当的分析方法（来自统计学、机器 学习和数据挖掘等领域），对收集来的数据进行分析，提取有用信息和形成 结论的过程。 （4）数据可视化：将数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析 和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
大数据基础-数据采集与预处理
大数据基础-数据采集与预处理大数据基础数据采集与预处理在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
大数据的价值日益凸显，而数据采集与预处理作为大数据处理的基础环节，其重要性不言而喻。
本文将详细探讨数据采集与预处理的相关知识，帮助您更好地理解这一关键领域。
一、数据采集数据采集是获取原始数据的过程，它就像是为大数据这座大厦收集原材料。
常见的数据采集方法包括以下几种：（一）系统日志采集许多系统和应用程序会自动生成日志，记录其运行过程中的各种信息，如用户操作、错误信息等。
通过对这些日志的收集和分析，可以了解系统的运行状况和用户行为。
（二）网络爬虫当我们需要从互联网上获取大量数据时，网络爬虫是一个常用的工具。
它可以按照一定的规则自动访问网页，并提取所需的信息。
（三）传感器数据采集随着物联网的发展，各种传感器被广泛应用于收集物理世界的数据，如温度、湿度、位置等。
（四）数据库导入企业内部通常会有各种数据库存储业务数据，通过特定的接口和工具，可以将这些数据导入到大数据处理系统中。
在进行数据采集时，需要考虑数据的来源、质量和合法性。
数据来源的多样性可以保证数据的丰富性，但也可能带来数据格式不一致、数据重复等问题。
同时，要确保采集的数据合法合规，遵循相关的法律法规和隐私政策。
二、数据预处理采集到的原始数据往往存在各种问题，如缺失值、噪声、异常值等，这就需要进行数据预处理，将数据“清洗”和“整理”，为后续的分析和处理做好准备。
（一）数据清洗1、处理缺失值缺失值是数据中常见的问题。
可以通过删除包含缺失值的记录、填充缺失值（如使用平均值、中位数或其他合理的方法）等方式来处理。
2、去除噪声噪声数据会干扰分析结果，需要通过平滑技术或聚类等方法来去除。
3、识别和处理异常值异常值可能是由于数据录入错误或真实的异常情况导致的。
需要通过统计方法或业务知识来判断并处理。
（二）数据集成当数据来自多个数据源时，需要进行数据集成。
01第一章 大数据概述-大数据基础教程-王成良-清华大学出版社
1.1 大数据发展背景概述
1.1.1 引言 1.1.2 发展历程
1.1.1 引言
大数据指的是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，是需要采用新的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。大数据还代表 着处理这些数据集合或信息资产的技术手段，也代表了信息技术的新时代。
速度 速度一方面指的数据增长迅速，另一方面也表示了大数据的时效性。
（Velocity）
1.2 大数据相关概念及特点
1.2.1 大数据特点 1.2.2 相关概念介绍
1.2.2 相关概念介绍
1.云计算（Cloud computing） NIST定义：云计算是一种按使用量付费的模式。中国云计算专家刘鹏 教授定义：“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力。”
大数据基础教程
Fundamentals of Big Data
重庆大学大数据与软件学院 Chongqing University School of Big Data& Software Engineering
教材及参考书
教材
王成良，廖军：大数据基础教程 清华大学出版社，2020年
参考书
宋旭东：大数据技术基础 清华大学出版社，2020年 林子雨：大数据技术原理与应用 人民邮电出版社.2017.1
1.3 大数据应用过程
1.3.1 数据采集 1.3.2 预处理 1.3.3 数据存储管理 1.3.4 数据挖掘分析
1.3.2 预处理
数据预处理是对采集到的原始数据进行清洗、填补、平滑、合并、规格 化以及检查一致性等操作的过程。
数据预处理通常包含以下三个部分： 1.数据清理：对源数据进行过滤、去噪，从中提取出有效的数据，主要的 处理内容包含：遗漏值处理、噪音数据处理、不一致数据处理。 2.数据集成与变换：将多个数据源中的数据整合到一个数据库的过程。集 成数据需要重点解决模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理三个问题。 3.数据规约：数据规约主要包括：数据聚集、维规约、数据压缩、数值规 约和概念分层等。使用数据规约技术可以将数据集进行规约表示，在减小数 据集规模的同时能保持原数据的完整性。
大数据采集与预处理技术研究
大数据采集与预处理技术研究随着互联网的不断发展，人们日常生活中产生的数据量也越来越大。
而这些数据本身具备着极高的价值，可以为各行各业带来不同的发展机遇。
因此，如何高效地采集和预处理数据已成为当前大数据研究的热点之一。
一、大数据采集技术大数据采集是指从不同数据源中收集数据，旨在获得可用于分析的有价值的信息。
目前，大数据采集技术主要通过网络爬虫来实现。
其核心是通过一定的算法和技术，自动地从互联网上的不同网站，甚至是社交媒体和邮件中提取有价值的数据。
网络爬虫技术是一种基于网络协议以及数据传输和解析算法，从指定的数据源中快速抓取大量数据的技术。
其中主要包括四个步骤：1）确定采集的目标网站；2）确定采集的网页链接；3）爬取网页，并从中提取有价值的信息；4）存储数据为结构化数据。
网络爬虫技术的特点是能够自动化地完成大量数据的采集和处理，但也存在一些挑战。
例如，一些网站对爬虫进行了访问限制，需要采用一些技术手段绕过限制。
而一些网站则采取了人工反爬虫策略，需要通过技术手段准确模拟用户行为进行访问。
二、大数据预处理技术在大数据采集的过程中，数据通常具有不确定性、冗余性和噪音问题，需要经过预处理才能用于后续的分析和应用。
数据预处理的目标是提高数据质量、减少数据量，以及把数据转化为可分析的形式。
1. 数据清洗数据清洗是指通过一系列技术手段处理数据中的错误、不完整、不一致以及多余的信息，以便使其更具有参考和研究价值。
通过数据清洗技术，可以实现数据的去重、缺失值填充、异常值检测和处理以及格式转换等操作。
例如，对于销售记录数据里出现重复的记录，可以通过去重操作把重复记录合并成一条记录。
对于缺失或错误的数据，可以采取插值或替换等技术手段，补全或修正数据；对于噪音数据，可以采用平滑处理、滤波处理等手段进行有效处理。
2. 数据转换数据转换指将数据从原始状态转换为适用于特定数据结构或模型的状态，包括数据标准化、数据规范化、数据集成等技术。
第4章 大数据分布式文件系统HDFS-大数据技术基础-宋旭东-清华大学出版社
各种操作的交互反馈。
4.1.1HDFS简介
存储镜像文件(Namespace image)和操作日志文
大数据技术基础
04 大数据分布式文件系统HDFS
目录 CONTENT
4.1.HDFS文件系统概述 4.2.HDFS文件系统工作原理 4.3.HDFS文件系统工作流程 4.4.HDFS文件系统基本操作 4.5.HDFS编程接口
4.1 HDFS文件系统 概述
目录 CONTENT
4.1.1HDFS简介
4.1.2HDFS设计特点
2.心跳检测 心跳检测DataNode的健康状况，如果发现问题就采取数据备份的方式来保证 数据的安全性。 心跳机制最简单的由来就是为了证明数据节点还活着，如果一段时间内 DataNode没有向NameNode发送心跳包信息，DataNode就会被认为是Dead 状态。并且DataNode从心跳包回复中获取命令信息，然后进行下一步操作，所以 从这里可以看出，心跳机制在整个HDFS系统中都有很重要的作用。
定时报告修改信息。 DataNode之间会进行通信，复制数据块，默认3份，保证数据的冗余性。
4.1.1HDFS简介
5）NodeManager 对它所在的节点上的资源进行管理（CPU、内存、磁盘的利用情况）。 定期向ResourceManager进行汇报该节点上的资源利用信息。 监督Container(容器)的生命周期。 监控每个Container的资源使用情况。 追踪节点健康状况，管理日志和不同应用程序用到的附属服务（Auxiliary
4.1.2HDFS设计特点
大数据采集与预处理技术
大数据采集与预处理技术
1 大数据采集与预处理技术
当今的社会随着科技的不断发展，数据已经成为重要的因素，大
数据采集和预处理技术也变得尤为重要。
大数据采集技术是从现有数据源中发掘有价值数据的一种技术，
它可以帮助用户收集分析并整理数据，并最终发现潜在的机会，提高
企业的数据分析能力。
此外，采用大数据采集技术还可以使数据的采
集和清理更加有效，更易于管理。
预处理技术，有效的预处理技术可以用来收集和对数据进行清洗、整理和汇总，从而构建用于进一步分析的完备数据集，这些都可以帮
助算法开发和分析更高效，更现实。
例如，在进行数据采集和预处理时，可以使用数据挖掘技术，进行模型分析和算法分析，以及人工智
能等技术。
大数据采集和预处理技术对企业的发展至关重要，把它们的工作
做的更好，有利于帮助企业更好的运营，发现和利用潜在的商机，建
立更好的数据分析模型，从而加快企业的发展。
从上面可以看出，大数据采集和预处理技术是企业发展所必不可
少的技术，它们可以帮助企业更完整的获取和清洗数据，并为今后的
营销和业务分析提供有益的支持。
第5章 大数据分布式数据库系统HBase-大数据技术基础-宋旭东-清华大学出版社
大数据技术基础
05 大数据分布式数据库 系统HBase
目录 CONTENT
5.1HBase概述 5.2HBase数据模型 5.3HBase工作原理 5.4 HBase操作命令 5.5HBase编程接口
5.1HBase概述
5.1.1HBase简介
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase的目标是处理非常庞大的表，可以 通过水平扩展的方式，利用计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表。
5.1HBase概述
5.1.3 HBase与传统关系数据库对比
对比项 数据类型
数据操作 数据存储
索引 数据更新
扩展性
HBase
用户把不同格式的结构化非结构化数据存 储为Byte[]数组，需自己编写程序吧字符 串解析成不同数据类型。
RDBMS
关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类 型和存储方式。
HBase操作只有简单的插入、查询、删除 、清空等，无法实现像关联数据库中的表 与表之间连接的操作。
关系数据库中包含了丰富的操作，如插入、删 除、更新、查询等，其中会涉及复杂的多表连 接，通常借助多个表之间的主外键关联来实现 。
HBase是基于列存储的，每个列族都由几 关系数据库是基于行模式存储的，元组或行会 个文件保存，不同列族的文件是分离的。 被连续地存储在磁盘页中。
HBase只有一个索引——行键。
关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多 个索引，以提高数据访问性能。
HBase在更新时，当更新次数不超过版本 在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值
号时，并不会删除数据旧的版本，而是生 去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不
成一个新的本，旧的版本仍然保留。
大数据教案数据采集与预处理技术讲解
大数据教案数据采集与预处理技术讲解一、引言随着信息时代的到来，大数据技术成为了各行各业中不可忽视的部分。
而在大数据处理过程中，数据采集与预处理技术则是至关重要的一环。
本文将对大数据教案中的数据采集与预处理技术进行讲解。
二、数据采集技术1. 传统数据采集技术传统的数据采集技术主要包括人工方式、采集软件和自动化采集系统。
人工方式则需人工进行数据输入和整理，效率低下且容易出错。
采集软件通过模拟人工操作，自动从目标网站或应用程序中采集数据，但对于复杂网站结构和动态页面的采集还存在困难。
自动化采集系统结合了人工和自动化的方式，能够实现对于复杂网站的采集，但对于非结构化数据的采集效果有限。
2. 增量采集技术增量采集技术是指对于已采集数据的更新部分进行采集，避免了对整个数据源的重复采集，提高了采集效率。
在实际应用中，可以通过一些标志字段或时间戳来确定数据的新旧程度，从而实现增量采集。
这种技术在大数据教案中尤为重要，能够保证教案数据的及时更新与完整性。
三、数据预处理技术1. 数据清洗数据清洗是指对采集得到的原始数据进行去噪、去重、填充缺失值等操作，从而提高数据的质量。
数据清洗过程中需要根据实际需求进行处理，保留有效数据，剔除无效数据，并处理异常值。
数据清洗的好坏直接影响到后续数据分析和挖掘的结果。
2. 数据集成数据集成是将多个不同来源、不同格式的数据进行整合，形成一个一致且符合要求的数据集。
在大数据教案中，数据来源可能包括教师录入数据、学生自主填写数据等，需要将这些数据进行合并，并消除冗余信息。
3. 数据转换数据转换是将数据从一种结构转换为另一种结构，以适应后续分析或挖掘任务的需求。
常见的数据转换操作包括格式转换、归一化、聚合等。
4. 数据规约数据规约是通过对数据进行抽样或者压缩，减少数据的存储空间和计算复杂度，同时保持数据之间的关系。
在大数据教案中，可以通过随机抽样等方法来规约数据，以便更高效地进行后续分析。
大数据基础教学课件(共9章)第3章 大数据采集与预处理
Flume基本数据流模型
3.2.2日志收集工具Flume
2.Flume的核心组件说明 （1）Event（事件）：Flume事件被定义为具有字节有效载荷和可选 字符串属性集的数据流单元。 （2）Agent（代理）：Flume代理是一个JVM进程，它承载事件从外 部源流向下一个目的地的组件。一个Agent包含Source、Channel、Sink 和其他组件，它利用这些组件将事件从一个节点传输到另一个节点。 （3）Source（数据源）：专门用来收集数据，可以处理各种类型、 各种格式的日志数据，比如avro、exec、HTTP、Kafka、Spooling Directory等。
爬虫（Spider）
实体管道 （Item Pipeline） Scrapy引擎 （Scrapy Engine）
爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取Web信息的程序或者脚本。用户可以定 制自己的Scrapy爬虫（通过定制正则表达式等语法），用于从特定的网页中提取 自己需要的信息，即所谓的实体(Item)，用户也可以从中提取出链接，让Scrapy 继续抓取下一个页面。
1.对现实世界的测量 通过感知设备获得的数据，这类数据包括传感器采集的数据（如环境监测、 工业物联网和智能交通的传感数据），科学仪器产生的数据、摄像头的监控影 像等等。
2.人类的记录 由人类录入计算机形成的数据，如信息管理系统、社交软件、电子商务系统 、企业财务系统等产生的数据。
3.计算机产生的数据 由计算机Fra bibliotek序生成的数据，如服务器的日志、计算机运算结果、软件生成的 图像和视频等等。
课程教学大纲-大数据基础教程-王成良-清华大学出版社
《大数据基础教程》课程教学大纲一、课程名称：大数据基础二、课程代码：三、课程英文名称：Big data basic tutorial四、课程负责人：五、学时和学分：32学时，2学分六、适用专业：软件工程、计算机科学技术等七、先修课程：《程序设计基础》、《数据库原理》、《面向对象的程序设计》、《计算机网络》、《操作系统原理》八、使用教材：王成良、廖军著. 大数据基础教程. 北京:清华大学出版社，2020.11九、参考书目：1.宋旭东.大数据技术基础.清华大学出版社.20202.刘军. Hadoop大数据处理[M].人民邮电出版社.2013.93.Jason J. Jung,Pankoo Kim,Kwang Nam Choi. Big Data Technologys and Applications[M].Springer,Cham:2018.1.14.林子雨. 大数据技术原理与应用[M].人民邮电出版社.2017.15.王鹏,黄焱,安俊秀,张逸琴.云计算与大数据技术[M].人民邮电出版社.2014.5十、课程描述（200-300字左右）：《大数据基础》是一门介绍大数据基础理论并与实践相结合的课程，本课程在注重大数据时代应用环境前提下，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用的各种基础工具。
本课程以Centos 7、Eclipse等作为实验开发环境和工具，搭建了包括Hadoop、HBase、ZooKeeper、Spark等Hadoop生态圈的实验集群，通过相关经典实验例子，使学生由浅入深，由点到面的逐步提高，巩固学生的大数据基础理论知识，并使之能结合具体实验熟悉大数据基础技术，提高学生综合实践能力。
十一、教学目标（需明确各教学环节对人才培养目标的贡献）知识贡献：掌握扎实的大数据基础知识和大数据开发技术方法、工具和环境。
能力贡献：具备一定的大数据处理技术开发能力，培养独立思考和判断、分析问题和解决问题以及较强的实践动手能力。
大数据采集与预处理
大数据采集与预处理在当今数字化的时代，数据已经成为了一种宝贵的资源，就如同石油对于工业时代的重要性一样。
大数据的应用范围日益广泛，从商业决策到科学研究，从医疗保健到社交媒体，几乎无处不在。
然而，要想从海量的数据中获取有价值的信息和洞察，首先需要进行有效的数据采集和预处理。
这两个环节是数据分析和应用的基石，如果这两步做得不好，后续的分析和决策就可能会出现偏差甚至错误。
大数据采集，简单来说，就是从各种来源获取数据的过程。
这些来源多种多样，包括但不限于网站、移动应用、传感器、社交媒体、企业内部系统等等。
不同的数据源具有不同的特点和格式，这就给数据采集带来了很大的挑战。
比如，网站上的数据可能是以 HTML 页面的形式存在，需要通过网络爬虫技术来抓取有用的信息。
网络爬虫就像是一个智能的机器人，按照一定的规则在网页上穿梭，筛选出我们需要的数据。
但在这个过程中，需要注意遵守网站的使用规则和法律法规，避免非法的数据采集行为。
移动应用产生的数据则更加复杂，可能包括用户的位置信息、操作行为、设备信息等。
获取这些数据需要与应用开发者合作，并确保用户的隐私得到充分的保护。
传感器数据，如温度传感器、压力传感器等，通常是实时产生的连续数据流。
采集这类数据需要专门的硬件设备和软件接口来接收和存储数据。
社交媒体平台上的数据量巨大且更新迅速，要从中采集有价值的信息，需要利用其提供的 API（应用程序编程接口）或者采用数据挖掘技术。
在进行数据采集时，还需要考虑数据的质量和完整性。
有时，数据源可能会出现故障或者数据缺失的情况。
为了保证采集到的数据能够准确反映真实情况，需要建立有效的监控机制和数据验证规则，及时发现和处理异常数据。
采集到原始数据后，接下来就是至关重要的数据预处理阶段。
这就好比我们从菜市场买回了各种食材，需要进行清洗、切割、分类等处理，才能将它们变成美味的菜肴。
数据预处理的目的是将原始数据转化为干净、一致、可用的格式，以便后续的分析和处理。
大数据采集与预处理
01 统一管理公司各部门数据
跨部门数据集成
02 不同部门间数据共享
跨系统数据集成
03 整合不同系统的数据
总结
数据集成是大数据处理中至关重要的环节，通 过合理的集成和处理，可以使数据更好地为业 务决策服务。但在实践中会面临诸多挑战，需 要系统性的解决方案来应对
●04
第4章 数据转换
传感器数据采集 获取实时环境数据
API接口调用 通过API获取数据
大数据预处理步骤
数据清洗
处理缺失值 去除重复数据 处理异常值
数据集成
整合不同数据源 处理数据冗余
数据转换 数据格式转换 数据标准化
数据规约 数据压缩 数据聚集
大数据预处理工具
Apache Nifi
01 数据流管道工具
Talend
02 集成开发环境工具
数据一致性检查
数据格式统一
统一数据格式以保证数 据一致性
数据验证
验证数据准确性和完 整性
数据去重
去除重复数据以消除冗 余
数据清洗工具
在数据清洗过程中，使用适当的工具能够提高 效率和精度。常用的数据清洗工具包括 OpenRefine、Trifacta和DataWrangler。这 些工具可以帮助清洗大规模数据集，提升数据 质量。
大数据采集 与预处理
汇报人： 时间：2024年X月
●01
第1章 大数据采集与预处理简 介
大数据概述
大数据是指规模大、类型多样、处理速度快的 数据集合。在各行业广泛应用，如金融、医疗、 电商等。大数据采集与预处理是大数据分析的 第一步，至关重要。
大数据采集方法
网络爬虫 抓取网页数据
数据库抽取 从数据库中提取数据
大数据基础-数据采集与预处理
第5章数据采集与预处理目录❑流数据采集工具Flume ❑数据传输工具Sqoop ❑数据接入工具Kafka数据流 ：数据流通常被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合，是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列。
通过对流数据处理，可以进行卫星云图监测、股市走向分析、网络攻击判断、传感器实时信号分析。
Apache Flume是一种分布式、具有高可靠和高可用性的数据采集系统，可从多个不同类型、不同来源的数据流汇集到集中式数据存储系统中。
图给出Flume的一个应用场景。
用户使用Flume可以从云端、社交网络、网站等获取数据，存储在HDFS、HBase中，供后期处理与分析。
理解Flume的工作机制，需要了解事件、代理、源、通道、接收器等关键术语。
1、Flume事件在Flume中，数据是以事件为载体进行传输的。
Flume事件被定义为具有字节有效载荷的事件体和可选的一组字符串属性事件头的数据流单元。
下图为一个事件的示意图，Header部分可以包括时间戳、源IP 地址等键值对，可以用于路由判断或传递其他结构化信息等。
事件体是一个字节数组，包含实际的负载，如果输入由日志文件组成，那么该数组就类似于一个单行文本的UTF-8编码的字符串。
2、Flume代理一个Flume代理是一个JVM进程，它是承载事件从外部源流向下一个目标的组件，主要包括事件源（Source）、事件通道（Channel）、事件槽/接收器（Sink）和其上流动的事件。
3、源Flume消费由外部源（如Web服务器）传递给它的事件。
外部源以Flume源识别的格式向Flume发送事件。
4、通道事件在每个代理程序的通道暂存，并传递到下一个代理或终端存储库（如HDFS）。
事件只有在存储到下一代理程序的通道或终端存储库中之后才被从通道中删除。
一个代理中可以有多个通道、多个接收器。
Flume支持文件通道和内存通道。
文件通道由本地文件系统支持，提供通道的可持久化解决方案；内存通道将事件简单地存储在内存中的队列中，速度快，但若由于故障，保留在内存通道中，事件将无法恢复。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
7.1 数据抽取转换加载技术
3）对于文件类型数据源(.txt,.xls)，可以培训业务人员利用数据库 工具将这些数据导入到指定的数据库，然后从指定的数据库中抽取。 或者还可以借助工具实现。
4）增量更新的问题 对于数据量大的系统，必须考虑增量抽取。一般情况下，业务系
统会记录业务发生的时间，我们可以用来做增量的标志,每次抽取之前 首先判断ODS中记录最大的时间，然后根据这个时间去业务系统取大 于这个时间所有的记录。
数据抽工抽取还是给予工具抽取)
表示抽取过程 进程的时间窗 口
决定如何处理 无法抽取的输 入记录
确认数据的源 系统及结构
确定数据抽 取的频率
决定抽取任务 的顺序
7.1 数据抽取转换加载技术
源系统的数据是以两种方式来存放的：当前值和周期性的状态
1）源系统中的大多数数据都是当前值类型，这里存储的属性值代表的 是当前时刻的属性值，但这个值是暂时的，当事物发生时，这个值就会发 生变化。
数据的转换。数据转换（数据的合并、汇总、过滤、转换等）、重新格 式化和计算数据、重新构建关键数据以及总结与定位数据。
数据的装载。将数据跨网络、操作平台装载到目标数据库中。
7.1 数据抽取转换加载技术
ETL的实现有多种方法，常用的有三种。
一种是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、 SQL Server2005的SSIS服务、Informatic等)实现，一种是SQL方式实现 ，另外一种是ETL工具和SQL相结合。
2）周期性的状态指的是属性值存储的是每次发生变化时的状态。对于 这个类型的操作型数据，进行数据抽取工作会相对容易很多，因为其变化 的历史存储在源系统本身当中。
7.1 数据抽取转换加载技术
从源操作系统中抽取的数据主要有两种类型：静态数据和周期性数据。
1）静态数据是在一个给定时刻捕获的数据，就像是相关源数据在某个 特定时刻的快照。对于当前数据或者暂时的数据来说，这个捕获过程包括 所有需要的暂时数据。
2）对于周期性数据来说，这一数据捕获包括每一个源操作型系统中可 以获得的每个时间点的每一个状态或者事件。修正数据也称为追加的数据 捕获，是最后一次捕获数据后的修正。修正数据可以是立刻进行的，也可 以是延缓的。在立即型的数据捕获中，有三种数据抽取的方法：通过交易 日志捕获、从数据库触发器中捕获或者从源应用程序中捕获。延缓的数据 抽取有两种方法：基于日期和时间标记的捕获和通过文件的比较来捕获。
7.1.2 数据抽取
数据抽取就是一个从数据源中抽取数据的过程。具体来说，就是搜索整 个数据源，使用某些标准选择合乎要求的数据，并把这些数据传送到目标 文件中。
对于数据仓库来说，必须根据增量装载工作和初始完成装载的变化来抽取数据。对于 操作型系统来说，则需要一次性抽取和数据转换，这两个因素增加了数据抽取工作的复 杂性。我们在内部编写代码和脚本的基础上，使用第三方数据抽取工具。使用第三方工 具往往会比内部编程更快实现需求，但是它们记录了自己的元数据，另一方面，内部编 程增加了维护的成本，当源系统变化时，也很难维护。而第三方的工具则提供内在的灵 活性，只需要改变它的输入参数就可以了。
2020
大数据技术基础
07 大数据采集与预处理
目录 CONTENT
7.1 数据抽取转换加载技术 7.2数据爬虫技术 7.3 数据预处理技术
7.1 数据抽取转换加载技术
数据抽取转换加载（ETL），是英 文 Extract-Transform-Load的缩写，用 来描述将数据从来源端经过抽取 （extract）、转换（transform）、加 载（load）至目的端的过程。
ETL是构建数据仓库的重要一环，用 户从数据源抽取出所需的数据，经过数 据清洗，最终按照预先定义好的数据模 型，将数据加载。
7.1 数据抽取转换加载技术
7.1.1 ETL概述
ETL是用来实现异构多数据源的数据集成的工具
其主要的功能包括：
数据的抽取。将数据从不同的网络、不同的操作平台、不同的数据库及 数据格式、不同的应用中抽取出来。
7.1 数据抽取转换加载技术
具体实现方法：
1）处理相同的数据源处理方法。 这一类数据源在设计上比较容易。一般情况下，DBMS(SQLServer、 Oracle)都会提供数据库链接功能，在DW数据库服务器和原业务系统之间 建立直接的链接关系就可以写Select 语句直接访问。
2）处理不同的数据源的处理方法。 对于这一类数据源，一般情况下也可以通过ODBC（Open Database
7.1 数据抽取转换加载技术
7.1.3 数据转换
数据转换的一个重要任务就是提高数据质量，包括补充已抽取数据中的 缺失值，去除脏数据，修正错误格式等。
1. 数据清洗 数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业
务主管部门，确认是否过滤掉，还是由业务单位修正之后再进行抽取。
不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三 大类。
7.1 数据抽取转换加载技术
2. 数据转换 数据转换的功能包含一些基本的任务：选择、分离/合并、转化、汇总
和丰富。转换功能要完成格式修正、字段的解码、计算值和导出值、单个 字段的分离、信息的合并、特征集合转化、度量单位的转化、日期/时间转 化、汇总、键的重新构造等工作。
优缺点比较：
前两种方法各有各的优缺点，借助工具可以快速的建立起ETL工程，屏 蔽了复杂的编码任务，提高了速度，降低了难度，但是缺少灵活性。SQL 的方法优点是灵活，提高ETL运行效率，但是编码复杂，对技术要求比较 高。第三种是综合了前面二种的优点，会极大地提高ETL的开发速度和效 率。
7.1 数据抽取转换加载技术