有哪些好用的大数据采集平台?

1. 有哪些好用的大数据采集平台?

1.数据超市
一款基于云平台的大数据计算、分析系统。拥有丰富高质量的数据资源，通过自身渠道资源获取了百余款拥有版权的大数据资源，所有数据都经过审核，保证数据的高可用性。
2. Rapid Miner
数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。
3. Oracle Data Mining
它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力，做出准确的预测。
4. IBM SPSS Modeler
适合大规模项目。在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法，基本上不需要编程。
5. KNIME
开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。
6. Python
一种免费的开源语言。
关于有哪些好用的大数据采集平台，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

2. 大数据怎么采集数据

数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。我们今天就来看看大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：
1、离线采集：工具：ETL；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。
2、实时采集：工具：Flume/Kafka；实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，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。在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理（例如去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据存储中。这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
3、互联网采集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。爬虫除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
4、其他数据采集方法对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。

3. 大数据怎么采集

主要有以下几种方式：
一、 线上交互数据采集。
通过容易传播的在线活动或者类公益互动等形式，在与用户产生交互的过程中实现数据的采集，这种方式的数据采集成本比较低，速度比较快，范围比较广
二、浏览器页面采集。
主要是收集网页页面的浏览日志（PV/UV等）和交互日志数据。
三、客户端日志采集。
是指通过自有的APP客户端进行数据采集，在项目开发过程中写入数据统计的代码，用于APP客户端的数据采集。
四、数据库同步数据采集。
是指直接将数据库进行交互同步，进而实现数据采集，这种方式的优势是数据来源大而全，根据同步的方式 可以分为：
直接数据源同步
生成数据文件同步
数据库日志同步

4. 大数据采集系统，有什么用处

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

1、大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
2、借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。
3、大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。

5. 大数据有哪些常用的平台？

大数据有三个主要部分，分别是数学，统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。

扩展资料：
注意事项：
大数据的第一站就是收集和存储海量数据（公开/隐私）。现在每个人都是一个巨大的数据源，通过智能手机和个人笔记本释放出大量的个人行为信息。获取数据似乎已经变得越来越容易，数据收集这一模块最大的挑战在于获取海量数据的高速要求以及数据的全面性考虑。
传统商业智能在数据清洗处理的做法（ETL）是，把准确的数据放入定义好的格式中，通过基础的抽取统计生成高维度的数据，方便直接使用。然而大数据有个最突出的特征——数据非结构化或者半结构化。因为数据有可能是图片，二进制等等。数据清洗的最大挑战来了——如何转化处理大量非结构数据，便于分布式地计算分析。
参考资料来源：百度百科-大数据

6. 大数据采集的方法

大数据的采集方法
1）数据库采集
Redis、MongoDB和HBase等NoSQL数据库常用于数据的采集。企业通过在采集端部署大量数据库，并在这些数据库之间进行负载均衡和分片，来完成大数据采集工作。
2）系统日志采集
系统日志采集主要是手机公司业务平台日常产生的大量日志数据，供离线和在线的大数据分析系统使用。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。系统日志采集工具均采用分布式架构，能够满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
3）网络数据采集
网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息的过程。
4）感知设备数据采集
感知设备数据采集是指通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、图片或录像来获取数据。

7. 大数据采集分为什么和什么

亲～您好，大数据数据采集一般分为大数据智能感知层和基础支撑层。1.大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。2.基础支撑层：提供大数据数据采集服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。【摘要】
大数据采集分为什么和什么【提问】
亲～您好，大数据数据采集一般分为大数据智能感知层和基础支撑层。1.大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。2.基础支撑层：提供大数据数据采集服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。【回答】

8. 大数据采集有哪些方面?

1. 数据质量把控
不论什么时候应用各种各样数据源，数据质量全是一项挑战。这代表着企业必须做的工作中是保证数据格式准确配对，并且没有重复数据或缺乏数据导致分析不靠谱。企业必须先分析和提前准备数据，随后才可以将其与别的数据一起开展分析。
2.拓展
大数据的使用价值取决于其数量。可是，这也将会变成一个关键难题。假如企业并未设计构架方案开始进行拓展，则将会迅速面临一系列问题。其一，假如企业不准备基础设施建设，那麼基础设施建设的成本费便会提升。这将会给企业的费用预算带来压力。其二，假如企业不准备拓展，那麼其特性将会明显降低。这两个难题都应当在搭建大数据构架的整体规划环节获得处理。
3、安全系数
尽管大数据能够为企业加深对数据的深入了解，但保护这种数据依然具备挑战性。欺诈者和网络黑客将会对企业的数据十分感兴趣，他们将会试着加上自身的仿冒数据或访问企业的数据以获得敏感信息。