大数据 第3章 数据采集与预处理
大数据挖掘 第3章 数据预处理
技术手段。Kettle是在Windows、Linux、Unix等操作系统上运行的 开源的ETL工具，数据抽取高效稳定，较为通用。
3.4 Hadoop中的数据预处理应用
具体过程如下： 1、将结构化或非结构化数据导入kettle工具集中； 2、使用Kettle工具进行数据的ETL预处理，可进行的操作包 括数据类型的转换、字段的拆分和选择、数据的清洗、重复 记录的去除、空值的替换及数据值范围的规定，或用Python 处理不规整的数据，最终得到质量较高的数据上传Hadoop 平台，实现数据的自动分发到HDFS中。
其中x是用于主成分分析的数据，以数据矩阵或者数据框的形式给出。
cor是逻辑变量，当cor=TRUE表示用样本的相关矩阵R作主成分分析， 当cor=FALSE（缺省值）表示用样本的协方差阵S作主成分分析。
covmat是协方差阵，如果数据不用x提供，可由协方差阵提供。
3.3 数据预处理过程
例 3.5
用主成分分析对kongqi数据进行降维处理。
3.5 本章小结
本章主要讲述数据预处理的相关内容。
数据类型、数据集、数据特征与质量分析的相关概念和描述。
分析数据采集和抽样的方法和应用特性。 数据采集是进行数据预处理的前期工作，抽样是预处理过程中数据
抽取环节的一种实施方法。
数据预处理过程中数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约几个 主要步骤，并在每个步骤论述中给出具体实例。 大数据Hadoop生态圈中的预处理技术，通用方便的ETL工具Kettle 实现数据预处理应用实例，主要展示去重和空缺值填补操作。并结
由于前五个主成分的累积贡献率已达到92%，另外两个主成分可以舍弃， 达到降维的目的。
大数据导论 第3章 大数据采集与预处理
数
据
原始数据（有噪声、数据质量差），不能直接用于数据分析，有结构
裸 数
但不统一。
据
23 . 1 认数 识 据 h a d o o p
第三二章 大数据生采态集系与统预处理
(3)从价值角度，把数据分为：线上数据（热数据，流动数据）和线下数 据（冷数据、静态数据），线上数据比线下数据更有价值。
23 . 1 认数 识 据 h a d o o p
第三章 大数据采集与预处理
3.1 数据 3.2 数据采集 3.3 数据清洗 3.4 数据变换 3.5 网络爬虫
3.2 数据采集
第三章 大数据采集与预处理
3.2.1 数据采集分类
(1)按采集频率分：静态数据采集、低频数据采集、高频数据采集。
历史数据 人事档案
借阅信息 就业信息
静态数据
股票交易 日志
23 . 1 认数 识 据 h a d o o p
第三二章 大数据生采态集系与统预处理
度量是计算用的量化数值，而维度是描述事物的各种属性信息。 虽然度量都是数值，但是数值不一定是度量，比如订单ID是数值， 但它不是度量而是维度，像时间、文本类的数据都是维度。 注意： (1)维度和度量是可以转换的。比如要看“年龄”的平均数，这里的“年 龄”就是度量，要看19岁用户的订单情况，这里的“年龄”就是维度。对于 一个数据项而言，到底它是维度还是度量，是根据用户的需求而定的。 (2)维度可以衍生出新的维度和度量，比如用“地区”维度衍生出一个 大区维度，“北京”、“天津”都对应“华北大区”，或者用“年龄”维度衍生出 一个年龄范围维度，20到29岁=“青年人”，30到39岁=“中年人”，40到49 岁=“资深中年人”。再比如上述的平均年龄，就是用“年龄”维度衍生出一 个度量。 (3)度量也可以衍生出新的维度和度量，比如用“订单金额”度量衍生 出一个金额范围维度，100元以下对应“小额订单”，500元以上对应“大额 订单”等等。再比如用“收入”度量和“成本”度量相减，可以得到一个“利润” 度量。
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
大数据导论 第3章 数据获取与处理
赖于高质量的数据；数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成）； 3. 原始数据中存在的问题：不完整，缺少属性值或仅仅包含聚集数据；
含噪声，包含错误或存在偏离期望的离群值；不一致，用于商品分类的 部门编码存在差异。
16
1. 数据存在的问题
1. 数据收集工具可能错误，数据记录中很多人为的或计算 机导致的的错误。
3.1大数据获取手段
目录
获取手段
爬虫技术
基本流程
爬虫策略
1. 数据获取手段
1. 通过传感器自动采集 2. 数据交易平台购买 3.利用网络爬虫爬取网页上的数据
3
2. 爬虫技术概念
从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。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。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题 无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。
主要是用来存储网页中下载下来的数据记录的容器，并提供生成索引的目标源。中大型的数据库产品 有：Oracle、Sql Server等。
7
3.网络爬虫的基本工作流程
（1）首先选取一部分精心挑选的种子URL； （2）将这些URL放入待抓取URL队列； （3）从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS， 并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进 已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。 （4）分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL， 并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。
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。
第三章数据采集与处理文档全文免费阅读、在线看
波器的截止频率越低，滤出的电压纹波较小。
由于大的时间常数及高精度的RC电路不易制作，所以硬 件RC 滤波器不可能对极低频率的信号进行滤波。为此可 以模仿硬件RC滤波器的特性参数，用软件做成低通数字 滤波器，从而实现一阶惯性的数字滤波。
离散化可得：
整理得：
——1 线性标度转换
线性标度变换是最常用的标度变换方式，其前提条 件是传感器的输出信号与被测参数之间呈线性关系。
线性标度变换
数字量Nx对应的工程量Ax的线性标度变换公式为：
式中： A0——一次测量仪表的下限（测量范围最小值）； Am——一次测量仪表的上限（测量范围最大值）； Ax——实际测量值(工程量)； N0——仪表下限所对应的数字量； Nm——仪表上限所对应的数字量； Nx——实际测量值所对应的数字量。
上式为线性标度变换的通用公式，其中A0，Am，N0， Nm对某一个具体的被测参数与输入通道来说都是常数， 不同的参数有着不同的值。为使程序设计简单，一般 把一次测量仪表的下限A0所对应的A/D转换值置为0， 即N0=0。这样上式可写成：
在很多测量系统中，仪表下限值A0=0，此时进一步简 化为：
在控制系统的模拟量输入通道中，一般存在传感器温度 漂移、放大器等器件的零点偏移的现象，这些都会造成 误差，从而影响测量数据的准确性，这些误差称为系统 误差。 特点：在一定的测量条件下，其变化规律是可以掌握的 产生误差的原因一般也是知道的。因此，原则上讲，系 统误差是可以通过适当的技术途径来确定并加以校正的 方法：一般采用软件程序进行处理，对系统误差进行自 动校准。
常用的数据采集与处理技术方法包括：误差校 正、数字滤波、标度变换，越限报警等。
数据处理一般包括三方面内容：
数据采集和预处理
数据采集和预处理在当今社会，数据已经成为了企业竞争的利器，越来越多的企业开始重视数据的价值，积极采集和分析数据。
数据采集和预处理是数据分析的前置工作，对于数据质量和分析效果具有至关重要的作用。
本文将从数据采集的方式、数据预处理的步骤和常用方法等方面进行探讨。
一、数据采集的方式1. 网页抓取网页抓取是一种常用的数据采集方式，同时也是最为简单的一种方式。
它通过程序模拟用户的行为，访问网页并抓取所需的数据信息。
网页抓取可以采用一些工具库实现，比如requests、beautifulsoup4等。
2. API调用API（Application Programming Interface）是一种常用的服务接口，它提供了一系列的接口方法，方便开发人员访问和获取服务端的数据。
API调用的方式通常是通过向服务端发送请求并接收响应实现。
API调用的优势是数据结构简单、数据质量高、查询效率高等。
3. 数据库读取在一些需要处理大量数据的场景下，数据库读取是一种更加高效的数据采集方式。
这种方式不需要通过网络传输，将数据直接读取到内存中并且进行处理，降低了数据采集的时间成本。
4. 传感器采集在一些实时监控场景下，传感器采集可以实时获取到物理环境状态、温度、气压等实时数据。
基于传感器采集的数据可以有效地进行分析和预测。
二、数据预处理的步骤1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，它主要针对数据质量问题进行处理。
数据清洗的处理内容包括去除无效数据、数据格式转换、填充缺失值等。
2. 数据集成数据集成是将不同数据源中的数据整合在一起的过程。
数据集成的过程需要保持数据的一致性以及正确性。
3. 数据转换数据转换是指将原始数据转换为适合数据挖掘算法处理的数据结构。
数据转换的过程需要注意数据类别的转换，比如将数据离散化、归一化等。
4. 数据规约数据规约是指将数据集中的某些维度进行合并，从而减少数据维度，提高数据处理效率。
三、常用方法1. 特征选择特征选择是指通过评估不同维度或特征的重要性，选择对结果影响较大的特征。
《数据采集与预处理》教学教案(全)
《数据采集与预处理》教学教案（全）第一章：数据采集与预处理简介1.1 数据采集的概念与方法1.2 数据预处理的概念与必要性1.3 数据采集与预处理的意义和应用领域1.4 教学目标与内容安排第二章：数据采集技术2.1 数据采集概述2.2 常见数据采集技术及其原理2.3 数据采集设备的选用与维护2.4 教学目标与内容安排第三章：数据预处理技术3.1 数据清洗3.2 数据转换3.3 数据归一化与标准化3.4 数据降维与特征选择3.5 教学目标与内容安排第四章：数据预处理工具与方法4.1 Python数据处理库Pandas简介4.2 Pandas基本操作与应用实例4.3 NumPy与SciPy库在数据预处理中的应用4.4 Matplotlib与Seaborn库在数据可视化中的应用4.5 教学目标与内容安排第五章：案例分析与实践5.1 案例一：学绩数据分析5.2 案例二：电商用户行为数据分析5.3 案例三：股票市场数据分析5.4 案例四：社交网络数据分析5.5 教学目标与内容安排第六章：数据采集与预处理的最佳实践6.1 数据采集与预处理流程设计6.2 数据质量评估与改进策略6.3 数据安全与隐私保护6.4 教学目标与内容安排第七章：文本数据采集与预处理7.1 文本数据采集方法7.2 文本数据预处理技术7.3 文本数据清洗与分词7.4 教学目标与内容安排第八章：图像数据采集与预处理8.1 图像数据采集方法8.2 图像数据预处理技术8.3 图像数据增强与降维8.4 教学目标与内容安排第九章：音频数据采集与预处理9.1 音频数据采集方法9.2 音频数据预处理技术9.3 音频特征提取与分析9.4 教学目标与内容安排第十章：数据采集与预处理在实际应用中的挑战与趋势10.1 实时数据采集与预处理技术10.2 大数据采集与预处理技术10.3 机器学习与深度学习在数据预处理中的应用10.4 教学目标与内容安排第十一章：数据采集与预处理在科学研究中的应用11.1 科学研究中的数据采集与预处理流程11.2 实验数据采集与预处理的特殊考虑11.3 案例研究：生物信息学中的数据采集与预处理11.4 教学目标与内容安排第十二章：数据采集与预处理在商业分析中的应用12.1 商业智能与数据采集预处理12.2 市场研究与数据采集预处理12.3 客户关系管理中的数据采集与预处理12.4 教学目标与内容安排第十三章：数据采集与预处理在社会科学研究中的应用13.1 社会科学研究中的数据采集特点13.2 问卷调查与数据采集预处理13.3 社交媒体数据采集与预处理13.4 教学目标与内容安排第十四章：数据采集与预处理的高级技术14.1 分布式数据采集与预处理14.2 流式数据采集与预处理14.3 云平台在数据采集与预处理中的应用14.4 教学目标与内容安排第十五章：数据采集与预处理的未来发展15.1 数据采集与预处理技术的发展趋势15.2 在数据采集与预处理中的应用15.3 数据采集与预处理的教育与职业发展15.4 教学目标与内容安排重点和难点解析本文主要介绍了《数据采集与预处理》的教学教案，内容涵盖了数据采集与预处理的基本概念、方法和技术，以及在科学研究、商业分析和社交媒体等领域的应用。
大数据 第3章 数据采集与预处理
图3-1 Scribe架构
（1）Scribe Agent Scribe Agent实际上是一个Thrift Client，也是向Scribe发 送数据的唯一方法。Scribe内部定义了一个Thrift接口，用户使用 该接口将数据发送给不同的对象。Scribe Agent发送的每条数据记 录包含一个种类（Category）和一个信息（Massage）。
大数据导论
第3章 数据采集与预处理
本章主要内容如下。 （1）大数据的来源。 （2）数据的采集方法。 （3）数据预处理流程。
3.1 大数据的来源
1．信息管理系统 企业内部使用的信息管理系统，包括办公自动化系统、业务 管理系统等。 信息管理系统主要通过用户输入和系统二次加工的方式产生 数据，其产生的数据大多数为结构化数据，通常存储在数据库中。
由于Flume提供了大量内置 的Source、Channel和Sink类型， 而不同类型的Source、Channel 和Sink可以自由组合。因此，多 个Agent可以基于用户设置的配 置文件，灵活地组合进行协同工 作，如图3-4所示。
图3-4 多Agent协同工作
Flume支持设置Sink的容错和负载均衡技术（见图3-5），这 样可以保证在一个Agent失效的情况下，整个系统仍能正常收集数 据，同时也不会因为Agent处于超负荷的工作状态，影响整个系统 的运行效率。
图3-2 Chukwa架构
（1）适配器（Chukwa Adapter） 适配器是直接采集数据的接口和工具。每种类型的数据对应一个 Adapter，目前包括的数据类型有命令行输出、log文件和httpSender等。 同时用户也可以自己实现一个Adapter来满足需求。 （2）代理（Chukwa Agent） Agent给Adapter提供各种服务，包括启动和关闭Adapter，将Adapter 收集的数据通过HTTP传递给Collector，并定期记录Adapter状态，以便 Adapter出现故障后能迅速恢复。一个Agent可以管理多个Adapter。
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。
数据采集与大数据预处理技术
# 数据采集与大数据预处理技术## 引言在大数据时代，数据采集和预处理是实现数据分析和应用的关键步骤。
数据采集涉及从各种来源收集数据，而大数据预处理则包括对数据进行清洗、转换和集成等操作。
有效的数据采集和预处理可以提高数据质量和可用性，为后续的数据分析和挖掘奠定基础。
本文将探讨数据采集与大数据预处理技术的重要性，并介绍一些相关的方法和工具。
## 1. 数据采集的重要性数据采集是获取原始数据的过程，涉及从各种来源（如传感器、社交媒体、日志文件等）收集数据。
数据采集的重要性主要体现在以下几个方面：-数据驱动决策：数据采集提供了实时、准确的数据，帮助决策者做出基于事实的决策。
-发现隐藏模式：通过采集多源数据，可以发现数据之间的关联和隐藏的模式，为业务创新和优化提供支持。
-实时监测和预警：数据采集可以实时监测业务状况，及早发现问题并采取相应的措施。
-数据驱动的应用：采集的数据可用于训练机器学习模型、推荐系统等数据驱动的应用。
## 2. 数据采集的方法和工具数据采集可以使用多种方法和工具，根据数据来源和需求的不同选择合适的方式。
以下是一些常见的数据采集方法和工具：-网络爬虫：使用网络爬虫可以从互联网上抓取网页内容，并提取所需的数据。
常用的网络爬虫工具包括Scrapy和Beautiful Soup等。
-传感器和设备：通过传感器和设备收集数据是物联网应用的重要手段。
传感器可以采集环境、生产过程等各种数据。
- API接口：许多服务商和平台提供API接口，允许开发者通过编程方式获取数据。
这些API 可以是社交媒体、天气预报、金融市场等各种类型。
-日志文件：对于服务器和应用程序来说，日志文件是重要的数据源。
日志文件中记录了系统运行时的各种信息，如错误日志、访问日志等。
## 3. 大数据预处理的重要性大数据预处理是在进行数据分析和挖掘之前对原始数据进行清洗、转换和集成等操作。
大数据预处理的重要性主要体现在以下几个方面：-数据质量保证：大数据通常具有高速、多样和复杂的特点，其中包含大量的噪声、异常值和缺失数据。
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。
大数据导论 第3章 大数据采集及预处理
3.1 大数据采集
第三章 大数据采集及预处理
常用的数据采集的方式
大数据的采集通常采用多个数据库来接收终端数据，包括智能硬件端、 多种传感器端、网页端、移动APP应用数据抓取
02 数据导入
03 物联网传感设备自动信息采集
3.1 大数据采集
大数据采集的研究分类
(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。
3.1 大数据采集
系统日志采集方法
第三章 大数据采集及预处理
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。常用的日志系统有 Hadoop的Chukwa、Cloudera的Flume、 Facebook的Scrible和LinkedIn的Kafka这些 工具大部分采用分布式架构，来满足大规模日 志采集的需求
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。
第三章 大数据采集及预处理
常用日志系统的采集工具考数据类型
Chukwa
Apache 的开源项目 hadoop，被业界广泛认可，很多大型企业都有了各 自基于 hadoop 的应用和扩展。当 1000+ 以上个节点的 hadoop 集群变得 常见时， Apache 提出了用chukwa的方法来解决。
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
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互联网是大数据信息的主要来源，能够采集什么样的信息、 采集到多少信息及哪些类型的信息，直接影响着大数据应用功能 最终效果的发挥。信息数据采集需要考虑采集量、采集速度、采 集范围和采集类型，信息数据采集速度可以达到秒级甚至还能更 快；采集范围涉及微博、论坛、博客，新闻网、电商网站、分类 网站等各种网页；采集类型包括文本、数据、URL、图片、视频、 音频等。
（3）中央存储系统 存储系统实际上就是Scribe中的store，当前Scribe支持非常 多的store类型，包括文件、Buffer或数据库。
2．Chukwa Chukwa 提供了一种对大数据量日志类数据的采集、存储、分 析和展示的全套解决方案和框架。在数据生命周期的各个阶段， Chukwa能够提供近乎完美的解决方案。Chukwa可以用于监控大规 模（2000个以上节点，每天产生数据量在TB级别）Hadoop集群的 整体运行情况并对它们的日志进行分析。 Chukwa结构如图3-2所示。
3.2.1
系统日志的采集方法
很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统 日志采集，如Facebook公司的Scribe、Hadoop平台的Chukwa、 Cloudera公司的Flume等。这些工具均采用分布式架构，能满足每 秒数百兆的日志数据采集和传输需求。
1．Scribe Scribe是Facebook公司开源的日志收集系统，在Facebook公 司内部已经得到大量的应用。Scribe可以从各种日志源上收集日 志，存储到一个中央存储系统［其可以是网络文件系统（Network File System，NFS）、分布式文件系统等］，以便于进行集中的 统计分析处理。 Scribe为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩 展的、高容错的方案。Scribe架构如图3-1所示。
3.1.3
物联网数据
物联网指在计算机互联网的基础上，利用射频识别、传感器、 红外感应器、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万 物的The Internet of Things，也就是“实现物物相连的互联网 络”。其内涵包含两个方面：一是物联网的核心和基础仍是互联 网，是在互联网基础之上延伸和扩展的一种网络；二是其用户端 延伸和扩展到了任何物品与物品之间。
物联网数据的主要特点如下。 （1）物联网中的数据量更大。 （2）物联网中的数据传输速率更高。 （3）物联网中的数据更加多样化。 （4）物联网对数据真实性的要求更高。
Hale Waihona Puke 3.2 数据的采集方法数据采集技术是数据科学的重要组成部分，已广泛应用于国 民经济和国防建设的各个领域，并且随着科学技术的发展，尤其 是计算机技术的发展和普及，数据采集技术具有更广泛的发展前 景。大数据的采集技术为大数据处理的关键技术之一。
物联网的定义：通过射频识别（Radio Frequency IDentification ， RFID）装置、传感器、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传 感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，以进行信息交换和 通信，从而实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络体系。 物联网数据是除了人和服务器之外，在射频识别、物品、设备、传感器等 节点产生的大量数据，包括射频识别装置、音频采集器、视频采集器、传 感器、全球定位设备、办公设备、家用设备和生产设备等产生的数据。
2．网络信息系统 基于网络运行的信息系统即网络信息系统是大数据产生的重 要方式，如电子商务系统、社交网络、社会媒体、搜索引擎等， 都是常见的网络信息系统。网络信息系统产生的大数据多为半结 构化或非结构化数据。 在本质上，网络信息系统是信息管理系统的延伸，是专属于 某个领域的应用，具备某个特定的目的。
3.1.1 3.1.2
传统商业数据 互联网数据
传统商业数据是来自于企业ERP系统、各种POS终端及网上支 付系统等业务系统的数据，传统商业是主要的数据来源。 这里的互联网数据是指网络空间交互过程中产生的大量数据， 包括通信记录及 QQ、微信、微博等社交媒体产生的数据，其数据 复杂且难以被利用。 互联网数据具有大量化、多样化、快速化等特点。
大数据导论
第3章 数据采集与预处理
本章主要内容如下。 （1）大数据的来源。 （2）数据的采集方法。 （3）数据预处理流程。
3.1 大数据的来源
1．信息管理系统 企业内部使用的信息管理系统，包括办公自动化系统、业务 管理系统等。 信息管理系统主要通过用户输入和系统二次加工的方式产生 数据，其产生的数据大多数为结构化数据，通常存储在数据库中。
图3-1 Scribe架构
（1）Scribe Agent Scribe Agent实际上是一个Thrift Client，也是向Scribe发 送数据的唯一方法。Scribe内部定义了一个Thrift接口，用户使用 该接口将数据发送给不同的对象。Scribe Agent发送的每条数据记 录包含一个种类（Category）和一个信息（Massage）。
（2）Scribe Scribe接收Thrift Agent发送的数据，它从各种数据源上收 集数据，放到一个共享队列上，然后推送到后端的中央存储系统 上。当中央存储系统出现故障时，Scribe可以暂时把日志写到本 地文件中，待中央存储系统恢复性能后，Scribe再把本地日志续 传到中央存储系统上。Scribe在处理数据时根据Category将不同 主题的数据存储到不同目录中，以便于分别进行处理。
1．大量化 在信息化时代背景下，网络空间数据增长迅猛，数据集合规模已实 现了从 GB 级到PB级的飞跃，互联网数据则需要通过ZB表示。 2．多样化 互联网数据的类型多样化，包括结构化数据、半结构化数据和非结 构化数据。 3．快速化 互联网数据一般以数据流形式快速产生，且具有动态变化的特征， 其时效性要求用户必须准确掌握互联网数据流，以更好地利用这些数据。
3．物联网系统 物联网是新一代信息技术，其核心和基础 仍然是互联网，是在互联网基础上延伸和扩展 的网络，其用户端延伸和扩展到了任何物品与 物品之间，进行信息交换和通信，而其具体实 现是通过传感技术获取外界的物理、化学、生 物等数据信息。
4．科学实验系统 科学实验系统主要用于科学技术研究，可以由真实的实验产 生数据，也可以通过模拟方式获取仿真数据。 大数据的数据类型按来源可分为传统商业数据、互联网数据 与物联网数据。