大數據採集系統怎麼切換

① 大數據採集的方法

大數據的採集方法
1）資料庫採集
Redis、MongoDB和HBase等NoSQL資料庫常用於數據的採集。企業通過在採集端部署大量資料庫，並在這些資料庫之間進行負載均衡和分片，來完成大數據採集工作。
2）系統日誌採集
系統日誌採集主要是手機公司業務平台日常產生的大量日誌數據，供離線和在線的大數據分析系統使用。高可用性、高可靠性、可擴展性是日誌收集系統所具有的基本特徵。系統日誌採集工具均採用分布式架構，能夠滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求。
3）網路數據採集
網路數據採集是指通過網路爬蟲或網站公開API等方式從網站上獲取數據信息的過程。
4）感知設備數據採集
感知設備數據採集是指通過感測器、攝像頭和其他智能終端自動採集信號、圖片或錄像來獲取數據。

② 數據採集系統

我國目前中小容量機組(200 MW及以下)在火電廠中占相當大的比例，這些機組的監控模式為模擬控制系統加以常規儀表為主的數據採集系統。這種監控模式存在著檢修維護工作量大、沒有可靠的歷史記錄等缺點。而且常規模擬儀表也進入老化淘汰期，設備可靠性明顯降低，某些儀表的備品備件也得不到保障，因此中小型機組監控系統的技術改造工作已勢在必行。結合我國國情，借鑒國內類似系統的研製經驗，開發出一套經濟實用的FDC-Ⅱ型分布式發電廠運行實時數據監測系統，既可用於中小機組技術改造，又可應用於變電站、供電局等電力生產、管理部門。該系統目前已在山東省某150 MW火力發電廠投入實際運行。

1 系統功能與特點

1.1 功能簡介
目前我國國產機組熱控裝置的質量和主輔機的可控性不盡人意，設計、安裝、調試、運行水平等都存在一些問題，針對這一現狀設計了FDC-Ⅱ型分布式發電廠運行實時數據監測系統。它是只有監視功能而沒有控制功能的計算機監視系統，即數據採集系統——DAS〔1〕。
該系統可以採集的發電廠運行數據包括電氣參數和非電氣參數兩類。其中電氣參數主要有電流、電壓、功率、頻率等模擬量，斷路器狀態、隔離開關位置、繼電保護動作信號等開關量以及表示電度的脈沖量等。而非電氣參數種類較多，既可以是採集火力發電廠運行中的各種溫度、壓力、流量等熱工信號，也可有水電廠中的水位、流速、流量等水工信號，還可以採集諸如絕緣介質狀態、氣象環境等其它信號。
該系統還包括用Visual C+ +開發的後台處理軟體，主要有數據處理、資料庫管理、實時監視、異常處理、統計計算及報表、性能分析及運行指導等功能。
1.2 主要特點
該系統具有如下特點：
a. 數據採集通用性較強。不僅可採集電氣量，亦可採集非電氣量。電氣參數採集用交流離散采樣，非電氣參數採集採用繼電器巡測，信號處理由高精度隔離運算放大器AD202JY調理，線性度好，精度高。
b. 整個系統採用分布式結構， 軟、硬體均採用了模塊化設計。數據採集部分採用自行開發的帶光隔離的RS-485網， 通信效率高， 安全性好， 結構簡單。後台系統可根據實際被監控系統規模大小及要求， 構成485網、Novell網及Windows NT網等分布式網路。由於軟、硬體均為分布式、模塊化結構，因而便於系統升級、維護， 且根據需要組成不同的系統。
c. 數據處理在Windows NT平台上採用Visual C+ +語言編程，處理能力強、速度快、界面友好，可實現網路數據共享。
d. 整個系統自行開發，符合我國國情。對發電廠原有系統的改動很小，系統造價較低，比較適合中小型發電廠技術改造需要。

2 系統結構概述

系統採用全分布式結構，模塊化的軟、硬體設計，RS-485光隔離通信網路。系統的結構如圖1所示。採集模塊完成熱工量、開關量、脈沖量及電流、電壓和有功、無功功率的採集處理。主通信控制器負責管理網上數據通信，通信轉換器則完成RS-485與RS-232的電平轉換，將採集的實時數據送到微機室、主控室、廠長室等各處的PC機中，以豐富友好的人機界面顯示全面的運行信息。

圖1 系統結構簡圖

2.1 硬體設計
硬體電路是數據採集和處理的基礎。首先為該系統設計開發了一套實用的電路板。它們以Intel 80C196和Intel 80C198 CPU為基礎，配合數據採集、通信控制、人機聯系等電路，形成了一套比較完整實用的硬體電路系統。各電路板的尺寸與目前國內流行的STD匯流排板完全一致，採用我們自己定義的背部56匯流排連接板將若干塊電路板連接在一起，構成數據採集工作站，完成數據的採集和通信工作。該系統的電路板主要有以下幾種類型。
2.1.1 80C196主CPU板
a. Intel 80C196 16位微控制器及相連的程序存儲器27256、數據存儲器62256；
b. 1塊512位元組電可改寫的串列E2PROM 93C66，用於存儲系統定值、運行參數以及諸如電度量等累計量；
c. 2個並行口及其輔助邏輯電路，用於與外部其它電路板相連接；
d. 1個光電隔離的RS-485或RS-232介面，用於構成分布式通信網路或串列通信。
2.1.2 80C198交流采樣數據採集板
a. Intel 80C198准16位微控制器及相連的程序存儲器27256、數據存儲器62256。
b. 512位元組的串列E2PROM 93C66。
c. 交流采樣電路，由3塊多路切換開關13508和1塊模數轉換器AD574組成。通過交流采樣的方式，採集16路電氣參數，省卻了電量變送器等輔助設備。由於採用了12位A/D轉換器AD574，系統的數據採集精度得到了較大程度的提高。
d. 測頻電路，用於測量工頻周期。
其功能主要是與主CPU板相配合，完成交流離散采樣電氣參數的數據採集。該板上有自己的CPU(Intel 80C198)，進行交流離散采樣採集數據時將大大減輕主CPU的工作負擔，並能夠完成一些較為復雜的數據處理工作。
2.1.3 遙信、脈沖量採集板
可採集16路遙信信號或16路脈沖信號，各路信號均採用光電隔離技術，以保證系統的安全和可靠性。每一塊CPU板可以支持4塊遙信量、脈沖量採集板，這樣一個採集結點，最多可以採集64路遙信量或者脈沖量。該電路板主要用於對開關位置狀態信號、繼電保護動作信號的遙信量和各種脈沖量的數據採集。
對遙信量的採集可用兩種方式實現。查詢方式可以簡化採集軟體的設計；中斷方式則能夠保證遙信變位時的快速響應，以提高對緊急事件的處理能力和事件順序記錄的解析度。
2.1.4 熱工量信號採集板
通過繼電器巡測的方法，採集16路熱工信號，可用於熱電偶輸出的毫伏級信號、毫安級的小電流信號和熱電阻輸出的電阻信號的數據採集。
使用繼電器巡測的目的是隔離，在繼電器沒有閉合時，整個採集系統與熱工測量元件之間是隔離的，即使是在繼電器閉合期間，各路採集信號之間也是相互隔離的。這既保證了系統的安全可靠，又不至由於採集系統的投入而影響原有的測量儀表的測量精度。考慮到熱工信號共同的特點是變化相對較慢，所以採用繼電器巡測。經過反復實驗證明，每一路信號的採集時間最小控制在10 ms，就能保證信號採集正確，完全能夠滿足熱工量採集的時間要求。
在該電路板上，設有一塊高精度線性隔離運算放大器AD202，用於信號調理放大。這種運算放大器最大非線性度僅為±0.025%，這就為高精度數據採集測量提供了可能；具有較高的共模抑制比，在放大倍數為100時，其共模抑制比可達130 dB，抗共模干擾能力較強；具有隔離作用，其內部有專門的振盪電路(振盪波頻率為25 kHz)，將輸入端測量信號用振幅調制的方法，經變壓器隔離耦合到輸出端，從而實現隔離放大的目的，其輸入和輸出之間的隔離電壓可以達到峰—峰值±2 000 V，完全可以滿足一般電力系統數據採集隔離放大的需要。對於熱工信號的數據採集和處理，它是較為理想的隔離運算放大器。
2.2 軟體設計
若數據採集的工作對硬體設計有較高的要求，則數據處理主要依賴於軟體。我們為電力系統數據採集與處理系統開發的系統軟體分為兩大部分：實時監控軟體和後台數據處理軟體。這里主要介紹實時監控軟體的設計。
軟體採用Intel 80C196的匯編語言編寫。由於系統需要採集的電氣量和熱工量的數目很多，如何保證系統的實時性則顯得至關重要。對電氣參數的採集採用了交流離散采樣技術，該技術現在已經發展得比較成熟，實時性比較容易保證；而對熱工量採集，由於採用了繼電器作為隔離和多路選擇器件，其動作速度相對於電子電路來說則比較慢，因此更需要重視數據測量的實時性。為此設計了實時多任務操作系統，同時在通信方面作了精心設計，有效地提高了系統的實時性。
對於CPU所要完成的各種不同任務，根據其重要性和執行特點，賦予了不同的優先順序，原則上是優先順序越高的任務被執行的頻率越高。例如，對遙信量掃查採集任務每隔10 ms執行一次，而對LED顯示刷新任務則每隔500 ms執行一次。這樣既可以保證緊急任務的隨時執行，又不至於使CPU過多地忙於處理一些非緊急任務而影響系統的實時性。具體的做法是通過設置一個任務標志字，規定其16位分別對應著16個用戶任務，如果需要執行某個任務，則置對應的任務標志位為1，反之則清0。通過80C196的軟體定時中斷程序，定時地為各種任務設置執行標志，操作系統就可以確定在任意時刻需要執行的任務。然後，設計一個任務掃查程序，它循環地檢查任務標志字中的每一位，以確定是否需要執行對應的任務，從而保證對於各個任務的及時處理.

③ 大數據採集技術有哪些

我知道的數據採集方法有這幾種：
第一種：軟體介面方式

通過各軟體廠商開放數據介面，實現不同軟體數據的互聯互通。這是目前最為常見的一種數據對接方式。
優勢：介面對接方式的數據可靠性與價值較高，一般不存在數據重復的情況；數據可通過介面實時傳輸，滿足數據實時應用要求。
缺點：①介面開發費用高；②需協調多個軟體廠商，工作量大且容易爛尾；③可擴展性不高，如：由於新業務需要各軟體系統開發出新的業務模塊，其和大數據平台之間的數據介面也需做相應修改和變動，甚至要推翻以前的所有數據介面編碼，工作量大、耗時長。

第二種：軟體機器人採集
軟體機器人是目前比較前沿的軟體數據對接技術，即能採集客戶端軟體數據，也能採集網站網站中的軟體數據。
常見的是博為小幫軟體機器人，產品設計原則為「所見即所得」，即不需要軟體廠商配合的情況下，採集軟體界面上的數據，輸出的結果是結構化的資料庫或者excel表。
如果只需要界面上的業務數據，或者遇到軟體廠商不配合/倒閉、資料庫分析困難的情況下， 利用軟體機器人採集數據更可取，尤其是詳情頁數據的採集功能比較有特色。
技術特點如下：

①無需原軟體廠商配合；②兼容性強，可採集匯聚Windows平台各種軟體系統數據；③輸出結構化數據；④即配即用，實施周期短、簡單高效；⑤配置簡單，不用編程，每個人都可以DIY一個軟體機器人；⑥價格相對人工和介面，降低不少。
缺點：採集軟體數據的實時性有一定限制。

第三種：網路爬蟲
網路爬蟲是模擬客戶端發生網路請求，接收請求響應，一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。
爬蟲採集數據的缺點：①輸出數據多為非結構化數據；②只能採集網站數據，容易受網站反爬機制影響；③使用人群狹窄，需要有專業編程知識才能玩轉。

第四種：開放資料庫方式
數據的採集融合，開放資料庫是最直接的一種方式。
優勢：開放資料庫方式可以直接從目標資料庫中獲取需要的數據，准確性高，實時性也有保證，是最直接、便捷的一種方式。
缺點：開放資料庫方式也需要協調各軟體廠商開放資料庫，這需要看對方的意願，一般出於安全考慮，不會開放；一個平台如果同時連接多個軟體廠商的資料庫，並實時獲取數據，這對平台性能也是巨大挑戰。
以上便是常用的4種數據採集方式，各有優勢，適合不同的應用場景。

④ 如何進行大數據處理

大數據處理之一：收集

大數據的收集是指運用多個資料庫來接收發自客戶端(Web、App或許感測器方式等)的 數據，而且用戶能夠經過這些資料庫來進行簡略的查詢和處理作業，在大數據的收集進程中，其主要特色和應戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行拜訪和操作

大數據處理之二：導入/預處理

雖然收集端本身會有許多資料庫，但是假如要對這些海量數據進行有效的剖析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或許分布式存儲集群，而且能夠在導入基礎上做一些簡略的清洗和預處理作業。導入與預處理進程的特色和應戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會到達百兆，甚至千兆等級。

大數據處理之三：核算/剖析

核算與剖析主要運用分布式資料庫，或許分布式核算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的剖析和分類匯總等，以滿足大多數常見的剖析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根據 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或許根據半結構化數據的需求能夠運用Hadoop。 核算與剖析這部分的主要特色和應戰是剖析觸及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

大數據處理之四：發掘

主要是在現有數據上面進行根據各種演算法的核算，然後起到預測(Predict)的作用，然後實現一些高等級數據剖析的需求。主要運用的工具有Hadoop的Mahout等。該進程的特色和應戰主要是用於發掘的演算法很復雜，並 且核算觸及的數據量和核算量都很大，常用數據發掘演算法都以單線程為主。

關於如何進行大數據處理，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑤ 大數據平台與數據採集過程_大數據平台數據採集系統

大數據平台與數據採集

任何完整的大數檔租據平台，一般包括以下的幾個過程：

數據採集_<數據存儲_<數據處理_<數據展現(可視化，報表和監控)

大數據採集：就是對數據進行ETL操作，通過對數據進行提取、轉換、載入，最終挖掘數掘褲據的潛在價值。然後提供給用戶解決方案或者決策參考。ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，數據從數據來源端經過抽取（extract）、轉換（transform）行散兆、載入（load）到目的端，然後進行處理分析的過程。

⑥ 大數據採集與存儲的基本步驟有哪些

數據抽取

針對大數據分析平台需要採集的各類數據，分別有針對性地研製適配介面。對於已有的信息系統，研發對應的介面模塊與各信息系統對接，不能實現數據共享介面的系統通過ETL工具進行數據採集，支持多種類型資料庫，按照相應規范對數據進行清洗轉換，從而實現數據的統一存儲管理。

數據預處理

為使大數據分析平台能更方便對數據進行處理，同時為了使得數據的存儲機制擴展性、容錯性更好，需要把數據按照相應關聯性進行組合，並將數據轉化為文本格式，作為文件存儲下來。

數據存儲

除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase，HBase是一種key/value系統，部署在HDFS上，與Hadoop一樣，HBase的目標主要是依賴橫向擴展，通過不斷的增加廉價的商用伺服器，增加計算和存儲能力。

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⑦ 只有一路adc,怎麼採集兩路電路

手動切換。一路adc來採集兩路電路可以使用微動開關等一路一路切換，僅需一塊普通PCB板，將微動豎螞笑開關安裝到PCB板上，將微動開關的其中一端全部焊接到一起連接到採集輸入埠，另一端連接到感測器余含的輸出端，是進行手動切換的。多通道數據採集系統是一個與多路輸入介面的完整信號鏈子系統，其主要物團功能是將輸入端的模擬信號轉換為處理單元可以理解的數字數據。

⑧ 大數據採集系統，有什麼用處

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字明散家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這纖高些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出毀槐尺巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

1、大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
2、藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。
3、大數據時代下的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗。

⑨ 大數據採集方法有哪些 流程是怎樣的

數據採集是所有數據系統必不可少的，大數據的採集方法有離線採集、實時採集、互聯網採集和其他數據採集方法。

大數據的採集方法是什麼

1、離線採集：

工具：ETL。在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取喚蔽、轉換(Transform)和載入。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。

2、實時採集：

工具：Flume/Kafka。實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作正鏈漏活動，比如網路監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據採集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。

這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均採用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求

3、互聯網採集：

工具：Crawler，DPI等。Scribe是Facebook開發的數據（日誌）收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的採集。

大數據採集的流程是什麼

大數據數據採集處理流程主要包括數據收集、數據預處理、數據存儲、數據處理與分析等環節，數據質量貫穿於整個大數據流程，非常的關鍵。每一個數據處理環節都會對大數據質量產生影響作用。下面就來說一下大數據數據採集的流程及處理方法。

大數據數據採集在數據收集過程中，數據源會影響大數據質量的真實性、完整性數據收集、一致性、准確性和安全性。

數據預處理大數據採集過程中通常有一個或多個數據源，這些數舉爛據源包括同構或異構的資料庫、文件系統、服務介面等，易受到雜訊數據、數據值缺失、數據沖突等影響，因此需首先對收集到的大數據集合進行預處理，以保證大數據分析與預測結果的准確性與價值性。