数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
在大数据平台中，是不生产数据的，或者说原始数据都是来源于业务系统。所以，我们需要做的第一件事，就是将业务系统的数据搬运到数据平台。改用那句耳熟能详的话，我不生产数据，我只是数据的搬运工。这个数据的搬运工，就是数据平台的第一个模块--数据集成。
继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台，本期介绍DataSimba的数据采集平台。
视频演示：http://mpvideo.qpic.cn/0b78oyaacaaaqqao5kripzpva5wdaf3aaaia.f10002.mp4? 国产中标麒麟桌面操作系统针对X86及龙芯、申威
日志服务最近在原有 30+ 种数据采集渠道 基础上，新增 MySQL Binlog、MySQL select 等数据库方案，仍然主打快捷、实时、稳定、所见即所得的特点。
DAQNavi DataLogger软件简介：包括名词定义，软件安装，软件和硬件要求，支持的研华DAQ设备。
开发量测系统经常需要进行数据存储和分析，一种方式是通过开发程序解决，但对于需要经常调整参数的开发人员，一套可配置的数据采集与分析软件可以极大提高工作效率。本次提供三种免费的数据采集分析软件。
这些数据都是一些非结构化的数据，我们可以统一将这些数据统一采集到splunk之后，splunk可以对这些数据进行索引、调查、监控、可视化等。
LabVIEW开发环境集成了工程师和科学家快速构建各种应用所需的所有工具，旨在帮助工程师和科学家解决问题、提高生产力和不断创新。LabVIEW使用的是图形化编辑语言G编写程序，产生的程序是框图的形式，是开发测量或控制系统的理想选择。PCIE-1840/1840L是研华125M/80M高速采集卡，16位高分辨率，完美支持Labview。研华提供了丰富的Labview例子程序以方便用户进行参考，包括
数据采集是大数据的基石，不论是现在的互联网公司，物联网公司或者传统的IT公司，每个业务流程环节都会产生大量的数据，同时用户操作的日志也会产生大量的数据，为了将这些结构化和非结构化的数据进行采集，我们必须要有一套完整的数据采集方案流程，为后续的数据分析应用提供数据基础。
iDAQ数据采集记录仪是支持多通道数据采集、记录与数据分析的系统。可将所得数据在计算机中进行简单分析、快速和慢速回放、导出标准格式文件等。采用模块化配置，支持热插拔与多种传感器的信号采集，比以往的数据记录仪更快捷的采集数据，新增了更多的测量通道，实现最快1M HZ的高速采样，通过自定义软件可实现1000+通道多机箱同步数据采集记录。
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https://github.com/miso-lims/miso-lims github加速可使用：https://kfqbvpat.fast-github.tk/-----https://github.com/miso-lims/miso-lims
数据采集具有悠久的历史，在远古时期，人们便学会了在绳子上打结，进行数字的记录。到了19世纪，1887年，美国统计学家霍尔曼·霍尔瑞斯发明了一台电动机器，它能够读取卡片上的洞数，使用这台设备，美国仅用了一年时间，就完成了原本需要8年才能完成的人口普查工作。
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。
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。
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。
2019年8月30日，《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）简称DSMM（Data Security Maturity Model）正式成为国标对外发布，并已于2020年3月起正式实施。
浏览器页面采集： 主要是收集页面的 浏览日志（PV/UV等） 和 交互操作日志（操作事件）。
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。
举个例子，你做量化投资，基于大数据预测未来股票的波动，根据这个预测结果进行买卖。你当前能够拿到以往股票的所有历史数据，是否可以根据这些数据做出一个预测率高的数据分析系统呢？
当前预测性维护与机器健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分，现场机器千差万别，一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。
1. 内部系统：企业内部各类系统和应用程序产生的数据，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、人力资源管理系统（HRM）等。
在这一年来接触了我个人接触了 200 家创业公司，发现都在数据采集上遇到多多少少的问题，我把它们归结为三类：
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。
NVH(Noise、Vibration、Harshness噪声、振动与声振粗糙度）是衡量汽车制造质量的重要参数，可分为发动机NVH、车身NVH和底盘NVH三大部分。NVH直接决定着驾乘汽车的舒适度，有统计资料显示，整车约有1/3的故障问题是和车辆的NVH问题有关系，而各大公司有近20%的研发费用消耗在解决车辆的NVH问题上。
数据传输，指的是数据以何种方式流入到存储介质，比如日志是通过logstash还是filebeat采集到kafka的，前端的操作记录是通过http请求发送的
当前有很多数据采集工具（Sqoop、DataX、Flume、Logatash、Filebeat等），他们或多或少都存在一些局限性。
ElasticSearch 是一款强大的分布式搜索和分析引擎，支持多种方式同步数据和日志。下面介绍几种常见的同步方式：
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。
舆情系统 中数据采集是一个关键部分，此部分核心技术虽然由爬虫技术框架构建，但抓取海量的互联网数据绝不是靠一两个爬虫程序能搞定，特别是抓取大量网站的情况下，每天有大量网站的状态和样式发生变化以后，爬虫程序能快速的反应和维护。
随着云、云原生的发展，越来越多的客户意识到了“数据”的重要性，纷纷掀起了一波数据累积浪潮。
中心化的日志处理方案有效地解决了在完整生命周期内对日志的消费需求，而日志从设备采集上云是始于足下的第一步。
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问题导读： Hadoop数据采集框架都有哪些？ Hadoop数据采集框架异同及适用场景？
Alibaba作为一家拥有多业务的互联网公司，进行用户数据的大数据分析，已成为推动数据化运营的必然选择。大数据分析，第一步必然是取得需要的数据，今天我们来看看淘宝的用户行为数据采集的细节。任何一个小话题，细看都大有文章。
无数的太阳能面板组成光伏发电的海洋，在烈日下矗立，为了保证它们正常运行，电站必须安排人力巡查，一块块面板全面检查，周而复始。
转眼新的一年又来了，趁着这段时间总结下2017这一年的工作经验，避免重复踩坑。MOB数据采集平台升级也快经历了半年时间，目前重构后线上运行稳定，在这过程中挖过坑，填过坑，为后续业务的实时计算需求打下了很好的基础。 一、升级与重构的原因 旧有架构 上图为旧有架构，主要服务于Hadoop2.x离线计算(T+1)以及Spark的实时计算（T+0），但在数据采集、数据流动、作业调度以及平台监控等几个环节存在的一些问题和不足。 数据采集： 数据采集平台与数据统计分析系统分离，不能统一管理数据流向，并且消耗服务资源
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。
【数商云】是国内外知名的供应链管理系统开发服务商，专注于提供卓越的供应链信息技术服务，本次方案体现在本项目中的两个系统码头管理和冷链供应链系统仓储管理，同时我们根据多年供应链经验结合冷链行业其他相互独立模块，规划出一体化智慧冷链供应链解决方案，打造全新商业模式：【数商云】全冷链智慧供应链平台（S2B2C），实现服务于上下游中小企业及业务生态化。
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
官网： http://docs.fluentd.org/articles/quickstart
“ 基本提到日志分析架构都会提到ELK Stack,基本上已经成为最长使用的日志分析架构。在日常的日志分析领域，简单的数据分析，数据BI等进行支持。”
在企业大数据体系建设过程中，数据采集是其中的首要环节。然而，当前行业内的相关开源数据采集组件，并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理，所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。
实时数仓项目中的数据分为两类，一类是业务系统产生的业务数据，这部分数据存储在MySQL数据库中，另一类是实时用户日志行为数据，这部分数据是用户登录系统产生的日志数据。
针对 ATE 行业高速采样+存盘的应用需求，用研华Labview 驱动搭建了一个简便易行的示例方案，并用 PCI-1714 高速采集卡测试验证，可供感兴趣的测控工程师参考。
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：
ELK 是 Logstash(收集)、Elasticsearch(存储 + 搜索)、Kibana(展示)，这三者的简称，以前称为 ELK Stack，现在称为 Elastic Stack，后来还加入了 Beats 来优化 Logstash。我们之前介绍了 Elasticsearch 和 Kibana 的简单使用，现在重点介绍一下 Logstash。 Logstash 是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash 可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到你所选择的目的地。Logstash 使用 JRuby 开发，Ruby 语法兼容良好，非常简洁强大，经常与 ElasticSearch，Kibana 配置，组成著名的 ELK 技术栈，非常适合用来做日志数据的分析。当然 Logstash 也可以单独出现，作为日志收集软件，可以收集日志到多种存储系统或临时中转系统，如 MySQL，redis，kakfa，HDFS, lucene，solr 等，并不一定是 ElasticSearch。
大数据的来源多种多样，在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息是大数据发展的最关键因素。大数据采集是大数据产业的基石，大数据采集阶段的工作是大数据的核心技术之一。为了高效采集大数据，依据采集环境及数据类型选择适当的大数据采集方法及平台至关重要。下面介绍一些常用的大数据采集平台和工具。
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