大数据的发展伴随着互联网技术的进步，数据量的增大、数据源的增多,大数据在互联网时代针对数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据储存技术、网络技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。物联网的本质就是更多采集数据的入口和节点；云计算培养了服务的商业模式和集中建设降低单位计算和存储成本。大数据在如此的社会背景下产生并逐渐发展。接下来，我们具体聊一下大数据的方法与技术。
数据采集的设计，几乎完全取决于数据源的特性，毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游，数据采集不过是获取水源的管道罢了。
导 读： 大数据听得耳朵起茧了，但真正能深入了解吗？不一定。在此特分享三个主题，分别是：不一样的大数据框架、不一样的大数据采集平台、神一样的数据产品。整编成一篇文章，与大家一起分享！ 一、数据从哪里来
为什么分布式数据采集软件能够收到互联网发展的青睐呢？大数据时代的发展，大数据在目前的企业发展，政府决策以及社会动态分析等等方面都发挥着重要的作用，如何在目前的互联网大平台下，实现大规模、快速采集数据成为焦点。
小伙伴们选择大数据平台，想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求，面临着海量数据的存储和计算问题。
分布式数据采集是分布式记录方式可以在影响网络带宽最小的情况下采集到所需要的数据，其主要设计思路就是在成员与RTI之间加一层记录接口，成员在向RTI发送数据时，首先经过记录接口，由记录接口将数据记录之后，再转发给RTI，这样就不会有冗余的数据在网络上传输（特别是大大减少了网络上的网间数据），消除了系统瓶颈。
官网： http://docs.fluentd.org/articles/quickstart
不是所有的大数据都是有价值的，大数据只有“动起来”才能体现其价值，否则，很可能是无用的。很多有着海量数据流的公司，虽然有着大把客户资源和现金流，本来是非常适合进行大数据处理，但因为各种原因，这些数据依然存在服务器中，没有发挥一点价值。
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。数据可视化是指以图形或图表格式通过人工或以其他方式组织和显示数据，以使受众能够更清楚地查看分析结果、简化正在使用的数据中的复杂性、了解并掌握正在使用的数据制作方法。
数据采集的设计，几乎完全取决于数据源的特性，毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游，数据采集不过是获取水源的管道罢了。 在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。 但是在大数据平台下，由于数据源具有更复杂的多样性，数据采集的形式也变得更加复杂而多样，当然，业务场景也可能变得迥然不同。下图展现
大数据已经逐渐普及，大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大数据：数据采集平台之Apache Flume
作者 CDA 数据分析师 大数据抽取转换及加载过程（ETL）是大数据的一个重要处理环节，Extract 即是从业务数据库中抽取数据，Transform 即是根据业务逻辑规则对数据进行加工的过程，
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候，也涉及到数据集成交换的事情，但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中，对于数据采集的实时性要求出现变化，对于数据采集集成的类型也出现多样性，这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwar
今天，百度对外发布了第二季度财报。财报中提到，作为百度移动化、服务化的重要产品之一，百度地图在构建服务生态、索引真实世界的进程中正发挥出越来越重要的作用。在提升用户出行体验、扩展服务品类的同时，百度地图大力开拓海外版图，目前已登陆亚太、欧洲和南美63个海外国家和地区；并通过与海口、成都等地交通管理部门合作，积极探索政企共建“互联网+智慧交通”新模式。 财报显示，百度地图目前月活跃用户达到3.43亿，同比增长13%。那么，百度地图持续创新用户服务、布局智慧交通与国际化地图多面并进的背后基石是什么？就在7月2
Hadoop数据采集技术，实现对互联网公开数据的一个全网采集、分析等功能，在提升效率的同时能够降低大数据的成本，提高大数据的价值。Hadoop技术的使用为互联网企业的发展也带来了便捷，那么Hadoop大数据有何优势？
数据猿导读 在“硅谷之声——大数据技术达人中国行专场”上，神策数据创始人兼CEO桑文锋表示，在百度工作这么多年，“要把数据的事情做好”是我非常重要的一个心得。数据源做好了，事情基本上就成功了一半。如果
上一期我们谈到通过WEB应用防火墙技术来防护邮箱系统自身的安全问题，由此解决了应用层防护不当导致的邮箱系统被黑客技术入侵的问题，本期我们介绍针对邮箱系统整体大数据审计分析平台的架构部署平台的技术架构以及邮件内容的异常分析。通过本期的介绍您将了解到邮箱大数据处理的全生命周期以及技术架构，另外，了解如何对邮箱业务异常进行基本的判断。 01 邮箱大数据分析处理过程 大数据中心重点实现企业网络环境安全类、管理类、流量数据以及资产、用户的基本数据的采集。数据采集层实现全流量审计引擎、日志采集引擎和资产、用户数据的
1、引言 从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。 自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。 随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价
Apache Hadoop 是一种开源框架，用于高效存储和处理从 GB 级到 PB 级的大型数据集。利用 Hadoop，可以将多台计算机组成集群以便更快地并行分析海量数据集，而不是使用一台大型计算机来存储和处理数据。
<数据猿导读> 2016中国互联网大会全域大数据应用论坛于6月21日在北京国际会议中心举行。【友盟+】COO叶谦对全域数据智能驱动未来分享了自己的观点和看法。他表示：全域数据能力包括全面的数据采集能力
时至今日，环顾各个行业，大数据的身影都已不再陌生，无论是传统的工业、旅游、医疗亦或者新零售、自动驾驶、智慧城市等等，大数据与AI技术的结合都为这些行业带来了新的机遇。各大技术初创公司也犹如雨后春笋一般在市场中快速成长起来，将技术从产品研发设计逐步推向应用落地。
随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验，探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
<数据猿导读> 在数据猿、星河互联、球秘APP共同举办的《体育大数据·巅峰思享会》上，我奥篮球的创始人林晓勇表示，三到五年之后，中国篮球赛事大数据准备工作、基础工作、数据采集工作都是会实现的，信息化一
据赛迪顾问统计，在技术领域中最近10,000条专利中常见的关键词中，数据采集、存储介质、海量数据、分布式成为技术领域最热词汇。其中，数据采集是提到最多的词汇。
日前由西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)自主开发的的“BDS大数据公共服务平台”通过中国版权保护中心审核并取得国家软件著作权登记证书。
大数据包含太多东西了，从数据仓库、hadoop、hdfs、hive到spark、kafka等，每个要详细的说都会要很久的，所以我不认为这里面有一个答案是合理的。
源头数据是企业大数据应用的基础，也是所有数据分析和挖掘工作的基础。没有原始数据，所有的大数据都找不到依据。很多企业之所以不知道“大数据在哪里呢”，就是因为没有构建原始数据集，没有数据的积累。没有数据，如何进入大数据时代？这个问题就像“没有播种，哪里来的收获”这么简单。
项目背景 大数据及其应用迅速发展，已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，2015年8月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，将大数据提升为国家战略。在未来的5-10年，我国将把大数据作
电信运营商积累了庞大的数据资源，大数据金矿价值凸显。而互联网巨头已在数据变现的道路上大踏步前进，摆在运营商面前的一条出路便是管道智能化。通过大力推进“智能管道”建设，增加附加值，大规模地发展增值服务。由于拥有大量数据资源，运营商通过产业链的广泛合作，相关产业链的公司与运营商共建平台，仍然有着巨大的发展空间。另外，产业链相关公司垂直化拓展其数据挖掘、分析及营销能力也大有可为。 大数据运营成必然选择 对于运营商来看，被以BAT为代表的互联网巨头及OTT企业“管道化”的趋势已不可避免，同
近年来，大数据技术的发展，不论是技术迭代，还是生态圈的繁荣，都远超我们的想象。从 Spark 成为 Hadoop 生态的一部分，到 Flink 横空出世挑战 Spark 成为大数据处理领域的新星，大数据技术的发展可谓跌宕起伏，波澜壮阔。
AI、人工智能、大数据已经成为时代的热门词，无论是企业还是政府单位都对大数据有了进一步的深刻认识，2019年的两会，大数据的发展也成为热点话题。今天，小编就来具体分享一下，关于Hadoop产品的选择，以及大数据产品选择需要注意哪些？
大家可能都比较熟悉python这门技术语言，确实在大数据火起来之后python的热度一度高涨，不可否认的是python在数据采集这块真的很好用，很方便。
在现在这个大数据时代，计算机计算效率是很多人所关注的，能够进行计算的工具有很多且各有自己的特点，目前由于网络技术的发展，出现了一种新兴的计算工具，那就是边缘计算器，下面为大家简单介绍边缘计算器的作用，以及什么是边缘计算器工业数据采集？
随着物联网的应用及智慧产业的爆发，“大数据”这个词汇再次高频度地出现在人们的视线中，围绕大数据做文章也相应催生出了农业大数据、工业大数据、健康大数据、旅游大数据等一批行业领域的大数据概念。作为各行各业智能化变革的重要组成部分，“如何利用大数据”成为传统企业和新兴互联网厂商争相涌入的新一片蓝海。 1 合理利用大数据助力中国各产业加速发展 智慧产业的应用简单来说，需要依托传感前端的智能感知或者数据采集，经过数据筛选、分析等处理，最终根据业务需求提供服务应用的一个过程。其中，大数据起着“中枢”的作用，犹如人体五
<数据猿导读> 随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，与此同时，数据的概念也在进一步拓宽。大数据时代涌现出了大量新型数据的、非结构化的数据，对这些各种各样的数据的采集、挖掘、运用，也是
随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示，分为以下9类，下面分别介绍。 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起，产生了海量数据。这些数据散落在各个地方，我们需要将这些数据融合到一起，然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大
大数据一词很早就在IT行业中兴起，但是随着产业进程的不断推进，大数据变成了只听雷声未见雨下的浮云，没有成功的案例可参考也让大数据一直饱受诟病，特别是管理软件行业，大数据就是数据大已经成为了行业内的笑柄，无论是数据驱动企业，还是决策驱动数据，都要从用户的角度出发，切实的为企业服务，否则大数据只会变成想象。 国内管理软件市场一直是金蝶和用友的天下，浪潮在特定行业的地位，使得浪潮与金用两家格格不入。但是，最近浪潮管理软件表示相当活跃，除了收购欧洲CRM厂商完善产业布局外，还推出了数据整合平台、数据采集与存储平台为
<数据猿导读> 对于大数据的概念以及大数据在各行业的应用，每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点，让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。后续，数据猿也会邀请更多行业大牛通过线上
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示，分为以下9类，下面分别介绍。 图1 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起，产生了海量数据。这些数据散落在各个地方，我们需要将这些数据融合到一起，然后从这些海量数据中计算出一些
从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
引言： 随着大数据技术的快速发展，企业和组织需要从各种来源采集海量数据。数据采集是大数据处理流程中至关重要的一环，而Apache Flume作为一个可靠的、可扩展的数据采集工具，在大数据领域扮演着重要的角色。本文将深入探索Apache Flume的技术原理和核心组件，并通过代码实例展示其在实际应用中的使用方法。
作为一名专业的爬虫程序员，今天主要要和大家分享一些技巧和策略，帮助你在批量爬虫采集大数据时更高效、更顺利。批量爬虫采集大数据可能会遇到一些挑战，但只要我们掌握一些技巧，制定一些有效的策略，我们就能在数据采集的道路上一帆风顺。
什么是大数据：大数据(big data)，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。
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