數據採集引擎flume還有什麼

A. 常用的大數據技術有哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

B. 大數據採集平台有哪些

針對這個問題，我們先來了解下大數據採集平台提供的服務平台流程包括：

1，首先平台針對需求對數據進行採集。

2，平台對採集的數據進行存儲。

3，再對數據進行分析處理。

4，最後對數據進行可視化展現，有報表，還有監控數據。

優秀的大數據平台要能在大數據分析鎮歲方法,大數據編程，大數據倉庫，大數據案例，人工智慧,數據挖掘方面都能表現出優秀的性能。

現在來推薦幾個主流且優秀的大數據平台：

1，ApacheFlume

Apache旗下的一款開源、高可靠、高擴展、容易管理、支持客戶擴展的數據採集系統,它是一個分布式、可靠、可用的系統，是java運行時環境j用於從大量不同的源有效地收集、聚合、移動大量日誌數據進行集中式數據存儲。

主要的功能表現在:

1.日誌收集:日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據。

2.數據處理:提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方（可定製）的能力,提供了從console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIXtail）、syslog（syslog日誌系統，支持TCP和UDP等2種模式），exec（命令執行）等數據源上收集數據的能力。

2，Fluentd

Fluentd是一個用於統一日誌層的開源數據收集器。Fluentd允許您統一數據收集和使用，以便更好地使用和理解數據。Fluentd是雲端原生計算基金會(CNCF)的成員項目之一，遵循Apache2License協議。FLuentd的擴展性非常好，客戶可以自己定製(Ruby)Input/Buffer/Output。

官網：

articles/quickstart

主要的功能表現在:

1,Input:負責接收數據或者主動抓取數據。支持syslog，http，filetail等。

2,Buffer:負責數據獲取的性能和可靠性，也有文件或內存等不同類型的Buffer可以配置。

3,Output:負責輸出數據到目的地例如文件，AWSS3或者其它的Fluentd。

3，Chukwa

Chukwa可以將各種各樣類型的數據收集成適合Hadoop處理的文件保存在HDFS中供Hadoop進行各種MapRece操作。Chukwa本身也提供了很多內置的功能，幫助我們進行數據的收灶慎集和整理。

1，對應用的各個節點實時監控日誌文件的變化，並將增量文件內容寫入HDFS，同時還可以將數據去除重復，排序等。

2，監控來自Socket的數據，定時執行我們指定的命令獲取輸出數據。

優秀的平台還有很多，筆記淺談為止，開發者根據官方提供的文檔進行解讀，才能深入了解，隱旅敬並可根據項目的特徵與需求來為之選擇所需的平台。

C. 大數據的核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。

1、數據採集與預處理：

Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

2、數據存儲：

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。

3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算

4、數據查詢分析：

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。

D. 剛接了個業務，需要從30多個不同的系統中採集業務數據，求自動數據採集的神器

我們的TM-Dyson網路數據採集系統，24小時爬蟲自動化採集。

靈活迅速地抓取網頁上散亂分布的信息，通過智能數據中心提供存儲與計算，利用網頁應用伺服器和開放平台伺服器進行大數據存儲、管理以及挖掘服務，平台伺服器居中調節，實現大數據的智能化分析，准確挖掘出所需數據。

E. 大數據數據採集工具簡介

隨著大數據技術體系的發展，越來越多的企業應用大數據技術支撐自己的業務發展。數據採集作為大數據的起點，是企業主動獲取數據的一種重要手段。數據採集的多樣性、全面性直接影響數據質量。

企業獲取數據的渠道分為內部和外部兩個渠道。內部渠道包含自己建設的業務系統，如電商系統、門戶網站、門戶論壇等。外部渠道包含爬蟲系統爬取的數據、三方合作平台數據、公共社交平台數據等。那麼如何從這些渠道獲取數據？下面簡單地介紹一下常用的數據採集工具。

結構化數據採集工具。

結構化數據在分析型的原始數據佔比比較大，大部分經過預處理進入數據倉庫進一步多維分析和數據挖掘。常用的數據採集工具有：

1 Apache Flume

支持離線與實時數據導入，是數據集成的主要工具。

2 Apache Sqoop

主要使用JDBC等工具連接關系型資料庫與Hadoop生態圈的文件系統，通過配置文件配置雙向連接信息後，通過命令完成數據的導入導出。

半結構化數據採集工具

半結構化的數據多見於日誌格式。對於日誌採集的工具，比較常見的是

1 Logstash

Logstash與ElasticSearch、Kibana並稱為ELK，是採集日誌的黃金搭檔。

2 Apache Flume也多用於日誌文本類數據採集。

非結構化數據採集工具

1 DataX

DataX輕量級中間件，在關系型資料庫導入導出性能比較優異。支持多種數據類型的導入導出。

流式數據採集工具

1 Kafka

性能優異超高吞吐量。

Binlog日誌採集工具

1 Canal

基於MySQL資料庫增量日誌解析提供增量日誌訂閱和消費功能。

爬蟲採集框架與工具

1 Java棧，Nutch2、WebMagic等。

2 Python棧，Scrapy、PySpider

3 第三方爬蟲工具，八爪魚、爬山虎、後羿等等。

F. 常用的大數據工具有哪些

未至科技魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

未至科技小蜜蜂網路信息雷達是一款網路信息定向採集產品，它能夠對用戶設置的網站進行數據採集和更新，實現靈活的網路數據採集目標，為互聯網數據分析提供基礎。
未至科技泵站是一款大數據平台數據抽取工具，實現db到hdfs數據導入功能，藉助Hadoop提供高效的集群分布式並行處理能力，可以採用資料庫分區、按欄位分區、分頁方式並行批處理抽取db數據到hdfs文件系統中，能有效解決大數據傳統抽取導致的作業負載過大抽取時間過長的問題，為大數據倉庫提供傳輸管道。
未至科技雲計算數據中心以先進的中文數據處理和海量數據支撐為技術基礎，並在各個環節輔以人工服務，使得數據中心能夠安全、高效運行。根據雲計算數據中心的不同環節，我們專門配備了系統管理和維護人員、數據加工和編撰人員、數據採集維護人員、平台系統管理員、機構管理員、輿情監測和分析人員等，滿足各個環節的需要。面向用戶我們提供面向政府和面向企業的解決方案。
未至科技顯微鏡是一款大數據文本挖掘工具，是指從文本數據中抽取有價值的信息和知識的計算機處理技術,
包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關鍵詞標引、摘要等。基於Hadoop
MapRece的文本挖掘軟體能夠實現海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應用領域為智能比對,
在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權保護、稿件溯源等領域都有著廣泛的應用。
未至科技數據立方是一款大數據可視化關系挖掘工具，展現方式包括關系圖、時間軸、分析圖表、列表等多種表達方式，為使用者提供全方位的信息展現方式。

G. 大數據常用的軟體工具有哪些

眾所周知，現如今，大數據越來越受到大家的重視，也逐漸成為各個行業研究的重點。正所謂「工欲善其事必先利其器」，大數據想要搞的好，使用的工具必須合格。而大數據行業因為數據量巨大的特點，傳統的工具已經難以應付，因此就需要我們使用更為先進的現代化工具，那麼大數據常用的軟體工具有哪些呢？
首先，對於傳統分析和商業統計來說，常用的軟體工具有Excel、SPSS和SAS。
Excel是一個電子表格軟體，相信很多人都在工作和學習的過程中，都使用過這款軟體。Excel方便好用，容易操作，並且功能多，為我們提供了很多的函數計算方法，因此被廣泛的使用，但它只適合做簡單的統計，一旦數據量過大，Excel將不能滿足要求。
SPSS和SAS都是商業統計才會用到的軟體，為我們提供了經典的統計分析處理，能讓我們更好的處理商業問題。同時，SPSS更簡單，但功能相對也較少，而SAS的功能就會更加豐富一點。
第二，對於數據挖掘來說，由於數據挖掘在大數據行業中的重要地位，所以使用的軟體工具更加強調機器學習，常用的軟體工具就是SPSS Modeler。
SPSS Modeler主要為商業挖掘提供機器學習的演算法，同時，其數據預處理和結果輔助分析方面也相當方便，這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘，但是它的處理能力並不是很強，一旦面對過大的數據規模，它就很難使用。
第三，大數據可視化。在這個領域，最常用目前也是最優秀的軟體莫過於TableAU了。
TableAU的主要優勢就是它支持多種的大數據源，還擁有較多的可視化圖表類型，並且操作簡單，容易上手，非常適合研究員使用。不過它並不提供機器學習演算法的支持，因此不難替代數據挖掘的軟體工具。
第四，關系分析。關系分析是大數據環境下的一個新的分析熱點，其最常用的是一款可視化的輕量工具——Gephi。
Gephi能夠解決網路分析的許多需求，功能強大，並且容易學習，因此很受大家的歡迎。但由於它是由Java編寫的，導致處理性能並不是那麼優秀，在處理大規模數據的時候顯得力不從心，所以也是有著自己的局限性。
上面四種軟體，就是筆者為大家盤點的在大數據行業中常用到的軟體工具了，這些工具的功能都是比較強大的，雖然有著不少的局限性，但由於大數據行業分工比較明確，所以也能使用。希望大家能從筆者的文章中，獲取一些幫助。