大数据导论 第3章 大数据采集与预处理
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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
04
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
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.
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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-思维、技术与应用 第3章 大数据预处理
大数据预处理整体架构
数据 资产
统一的数据视图
数据
传统清洗工具
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
分布式并处理模式
清洗 （DataWrangler、InfoSphere QualityStage） （内存计算Spark、批处理MapReduce、流计算Storm）
数据 储存
结构化数据 电子表格和传统的关系型数据库：甲骨文 （Oracle RDBMS)、阿里（RDS)、人大金仓等
Bin的划分方法一般有两种，一种是等高方法，即每个Bin中的元素的个
数相等；另一种是等宽方法，即每个Bin的取值间距（左右边界之差）
相同。
b in 中个 数
b in中个 数
等高bin
属性 值
等宽bin
属性 值
噪声数据处理
例如：
排序后价格：4,8,15,21,21,24,25,28,34
划分为等高度bin： —Bin1：4,8,15 —Bin2：21,21,24 —Bin3：25,28,34
Sqoop和 DataX
数据迁移
非结构化数据 凌潮（云谷）、华为（FusionInsight）、
IBM(BigInsights)、EMC（Pivotal）等
在线（API）
离线
数据
来源
数据采集
数据交换 （贵阳大数据交易所， .）
大数据预处理整体架构
结构化数据可以存储在传统的关系型数据库中 非结构化数据可以存储在新型的分布式存储中 半结构化数据可以存储在新型的分布式NoSQL数据库中
大数据预处理整体架构
结构化数据和非结构化数据之间的数据可以按照数据处理的需求进行迁 移。 比如：为了进行快速并行处理，需要将传统关系型数据库中的结构化数 据导入到分布式存储中，可以利用Sqoop等工具，先将关系型数据库的 表结构导入分布式数据库（Hive），然后再向分布式数据库的表中导入 结构化数据。
大数据导论 第3章 数据获取与处理
总结以上填充缺失值的方法可见：方法3)~6)填充的值都有可能不正确。但与其他方法相比，方法6) 是最常用和最可靠的填充缺失值的方法，它使用已有数据的大部分信息来预测缺失值。
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。
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。
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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。
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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
其中，τ=RC是滤波器的滤波时间常数。τ越大，则滤
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：
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：
大数据导论-思维、技术与应用 第3章 大数据预处理
数据削减
数据消减技术的主要目的就是用于帮助从原有巨大数据集中获得一个精 简的数据集，并使这一精简数据集保持原有数据集的完整性。数据削减 的主要策略有以下几种： 1. 数据立方合计：这类合计操作主要用于构造数据立方（数据仓库操
作）。 2. 维数消减：主要用于检测和消除无关、弱相关、或冗余的属性或维
（数据仓库中属性）。 3. 数据压缩：利用编码技术压缩数据集的大小。
数据集成处理
1. 模式集成（Schema Integration）问题 就是如何使来自多个数据源的现实世界的实体相互匹配，这其中就涉及 到实体识别问题。 例如： 如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的 “custom_number”是否表示同一实体。 数据库与数据仓库的元数据可以帮助避免在模式集成时发生错误。
Bin的划分方法一般有两种，一种是等高方法，即每个Bin中的元素的个
数相等；另一种是等宽方法，即每个Bin的取值间距（左右边界之差）
相同。
b in 中个 数
b in中个 数
等高bin
属性 值
等宽bin
属性 值
噪声数据处理
例如：
排序后价格：4,8,15,21,21,24,25,28,34
划分为等高度bin： —Bin1：4,8,15 —Bin2：21,21,24 —Bin3：25,28,34
例如：每天数据处理常常涉及数据集成操作销售额（数据）可以进行 合计操作以获得每月或每年的总额。
这一操作常用于构造数据立方或对数据进行多细度的分析。
数据转换处理
3. 数据泛化处理（Generalization）。所谓泛化处理就是用更抽象（更 高层次）的概念来取代低层次或数据层的数据对象。 例如：街道属性可以泛化到更高层次的概念，诸如：城市、国家。 对于数值型的属性也可以映射到更高层次概念 如年龄属性。如：年轻、中年和老年。
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。
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。
大数据导论(通识课版)-第3章-大数据技术(2020年春季学期)
3.2.4 数据清洗
2.数据清洗的内容
整例删除 变量删除
适合关键变量缺失，或者含有无效值或缺失值的样本比重很 小的情况
如果某一变量的无效值和缺失值很多，而且该变量对于所研 究的问题不是特别重要，则可以考虑将该变量删除
成对删除
成对删除是用一个特殊码代表无效值和缺失值，同时保留数 据集中的全部变量和样本
数据清洗
数据转换操作
企业业务系统数据
3.2.4 数据清洗
数据清洗是指将大量原始数据中的“脏”数据 “洗掉”，它是发现并纠正数据文件中可识别 的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性， 处理无效值和缺失值等。比如，在构建数据仓 库时，由于数据仓库中的数据是面向某一主题 的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽 取而来，而且包含历史数据，这样就避免不了 有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲 突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不 想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则 把“脏数据”给“洗掉”，这就是“数据清洗”
3.3.1 传统的数据存储和管理技术
数据库一般存储在线交易数据
数据库
数据库是面向事务的设计 数据仓库是面向主题设计的
数据仓库
数据仓库存储的一般是历史数据
3.3.1 传统的数据存储和管理技术
4数.并据行的数概据念库
并行数据库是指那些在无共享的体系结构中进行数据操作的数据库系统
这些系统大部分采用了关系数据模型并且支持SQL语句查询，但为了 能够并行执行SQL的查询操作，系统中采用了两个关键技术：关系表 的水平划分和SQL查询的分区执行
3.2.3 数据采集的数据源
3. 日志文件 数据的概念
日志文件数据一般由数据源系统产生，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控 的流量管理、金融应用的股票记账和Web服务器记录的用户访问行为。通过对这些日志信息 进行采集，然后进行数据分析，就可以从公司业务平台日志数据中，挖掘得到具有潜在价值的 信息，为公司决策和公司后台服务器平台性能评估，提供可靠的数据保证。系统日志采集系统 做的事情就是，收集日志数据，提供离线和在线的实时分析使用。
大数据基础教学课件(共9章)第3章 大数据采集与预处理
（4）Flume Sink（接收器）从Channel中获取 Event（获取后会删除之），并将其放入HDFS之 类的外部存储库，或将其转发到流中下一个 Flume Agent（下一跳Agent）的Flume Source。
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。
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
企业内部数据集成
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
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
大数据采集与预处理课件：存储数据-MySQL的安装与使用
图3-5 MySQL 网络配置
5）账户的角色。按照MySQL的安装流程操作，Accounts and Roles表示需要设置Root的密码， MySQL User Accounts表示为使用者和应用程序创建MySQL的用户账户，并指定一个带有一定权限 的角色。这里单击“Add User”按钮，自定义用户信息作为用户名并输入密码。localhost表示本机， DB Admin表示数据库管理角色。单击“Next”按钮，如图3-6所示。
图3-3 MySQL安装类型选择
3）由于之前选择的安装类型为Develop Default（开发者默认值），因此已经自动 配置即将的安装组件内容。这里单击“Execute”按钮，开始执行安装以下组件，如图3-4 所示。
图3-4 MySQL 特定组件安装
4）类型和网络配置。为MySQL服务器安装选择正 确的服务器配置类型，这里配置MySQL的服务器配 置类型为Development Computer。Connectivity 表示可连接性，这里需要具体选择具体的链接参数。 TCP/IP表示链接协议，Port表示MySQL使用的端口 号，X Protocol Port表示其他协议的端口号，Open Windows Firewall ports for network access表示 打开操作系统防火墙。这里特别需要记住其中的端 口号3306，然后单击“Next”按钮，如图3-5所示。
3.2 MYSQL
3.2.1 MySQL的概述
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有 数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。在WEB应用方面MySQL是最好的一 款轻量级RDBMS应用软件之一。
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3.1 数据
第三章 大数在一定的区别和联系，见图3.1。
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
3.1.2 数据分类
结构化程度
结构化有价值的数 据对象
结构化 半结构化 非结构化
抽象程度
加
工
内容
5
983
北京
21
222
毛衣
2013/12/14
6
266
上海
31
560
西服
2014/1/8
7
54
上海
25
313
衬衫
2012/6/6
8
498
广州
22
275
衬衫
2012/11/9
9
1209
北京
24
299
牛仔裤
2013/4/1
10
709
北京
18
120
T恤衫
2014/8/10
这些数据项有什么差异呢？总体而言，分两种，一种叫维度，一种叫度量（或 者叫指标）。在表3.2里，“订单金额”是度量，其余数据项都是维度。
非结构化数 无法用传统关系数据库 难 以 发 现 语 音 、 图 NOsql,NewS
据
存储和管理的数据
同 一 的 结 像、文本 ql,云技术
构
半结构化数 经过转换用传统关系数 先 有 数 据 ，HTML 、 RDF、OWL
据
据库存储和管理的数据 后有结构 XML
23 . 1 认数 识 据 h a d o o p
大数据技术导论
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
大数据采集与预处理主要指网络爬虫和ETL技术。 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。
程
元数据
度
数据对象
裸
专
信
价
数
家
息
值
据
数
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
(1)从数据的结构化程度看，可分为：结构化数据、半结构化数据和非结 构化数据
类型
含义
本质
举例
技术
结构化数据 直接可以用传统关系数 先 有 结 构 ，数 字 、 符 SQL 据库存储和管理的数据 后有管理 号、表格
第三二章 大数据生采态集系与统预处理
(2)从数据的加工程度看，可分为：裸数据、专家数据、信息和价值
洞见数据，直接用于决策。属于 价
语用层面的数据。
值
增值数据（对专家数据经过描述、建模得到 信
的数据），具有一定的语义。
息
专
干净的数据（裸数据经过特征工程得到的数据），
家
是结构化了的数据，可直接用于数据分析。
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
ETL负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数 据、平面数据文件等抽取到临时中间层后，进行清洗、 转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为 联机分析处理、数据挖掘提供决策支持的数据。
3.1 数据
第三章 大数据采集与预处理
3.1.1 数据是什么
数据不仅仅是数字，它描绘了现实的世界，与照片捕捉了瞬间的情景 一样，数据是现实世界的一个快照。数据是对我们所研究现象的属性和特 征的具体描述。
第三二章 大数据生采态集系与统预处理
3.1.3 度量和维度
订单ID
用户ID
地区
1
99
北京
2
1008
北京
3
27
上海
年龄 19 14 24
订单金额 126 80 309
订单商品 T恤衫 牛仔裤 衬衫
订单时间 2014/10/8 2014/9/1 2014/3/14
4
67
北京
22
286
衬衫
2013/5/25
关系型数据库
非关系型数据库
3.2 数据采集 3.2.1 数据采集分类
(3)按采集方式分：定时采集、实时采集。
第三章 大数据采集与预处理
3.2 数据采集
第三章 大数据采集与预处理
3.2.2 数据采集方法
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应用端等，并且可以使用数据库进行简单的处理工 作。
互联网 GPS
高频数据
一卡通
抄表数据
低频数据
3.2 数据采集 3.2.1 数据采集分类
第三章 大数据采集与预处理
(2)按数据结构分：结构化数据采集、半结构化数据采集、非结构化数据采集
企业 ERP 各类报表
财务数据 各类数据库
结构化数据
图片 音频 视频
文本 XML
HTML
非结构化数据 半结构化数据
…
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
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。
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