大数据采集系统怎么切换

① 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。

② 数据采集系统

我国目前中小容量机组(200 MW及以下)在火电厂中占相当大的比例，这些机组的监控模式为模拟控制系统加以常规仪表为主的数据采集系统。这种监控模式存在着检修维护工作量大、没有可靠的历史记录等缺点。而且常规模拟仪表也进入老化淘汰期，设备可靠性明显降低，某些仪表的备品备件也得不到保障，因此中小型机组监控系统的技术改造工作已势在必行。结合我国国情，借鉴国内类似系统的研制经验，开发出一套经济实用的FDC-Ⅱ型分布式发电厂运行实时数据监测系统，既可用于中小机组技术改造，又可应用于变电站、供电局等电力生产、管理部门。该系统目前已在山东省某150 MW火力发电厂投入实际运行。

1 系统功能与特点

1.1 功能简介
目前我国国产机组热控装置的质量和主辅机的可控性不尽人意，设计、安装、调试、运行水平等都存在一些问题，针对这一现状设计了FDC-Ⅱ型分布式发电厂运行实时数据监测系统。它是只有监视功能而没有控制功能的计算机监视系统，即数据采集系统——DAS〔1〕。
该系统可以采集的发电厂运行数据包括电气参数和非电气参数两类。其中电气参数主要有电流、电压、功率、频率等模拟量，断路器状态、隔离开关位置、继电保护动作信号等开关量以及表示电度的脉冲量等。而非电气参数种类较多，既可以是采集火力发电厂运行中的各种温度、压力、流量等热工信号，也可有水电厂中的水位、流速、流量等水工信号，还可以采集诸如绝缘介质状态、气象环境等其它信号。
该系统还包括用Visual C+ +开发的后台处理软件，主要有数据处理、数据库管理、实时监视、异常处理、统计计算及报表、性能分析及运行指导等功能。
1.2 主要特点
该系统具有如下特点：
a. 数据采集通用性较强。不仅可采集电气量，亦可采集非电气量。电气参数采集用交流离散采样，非电气参数采集采用继电器巡测，信号处理由高精度隔离运算放大器AD202JY调理，线性度好，精度高。
b. 整个系统采用分布式结构， 软、硬件均采用了模块化设计。数据采集部分采用自行开发的带光隔离的RS-485网， 通信效率高， 安全性好， 结构简单。后台系统可根据实际被监控系统规模大小及要求， 构成485网、Novell网及Windows NT网等分布式网络。由于软、硬件均为分布式、模块化结构，因而便于系统升级、维护， 且根据需要组成不同的系统。
c. 数据处理在Windows NT平台上采用Visual C+ +语言编程，处理能力强、速度快、界面友好，可实现网络数据共享。
d. 整个系统自行开发，符合我国国情。对发电厂原有系统的改动很小，系统造价较低，比较适合中小型发电厂技术改造需要。

2 系统结构概述

系统采用全分布式结构，模块化的软、硬件设计，RS-485光隔离通信网络。系统的结构如图1所示。采集模块完成热工量、开关量、脉冲量及电流、电压和有功、无功功率的采集处理。主通信控制器负责管理网上数据通信，通信转换器则完成RS-485与RS-232的电平转换，将采集的实时数据送到微机室、主控室、厂长室等各处的PC机中，以丰富友好的人机界面显示全面的运行信息。

图1 系统结构简图

2.1 硬件设计
硬件电路是数据采集和处理的基础。首先为该系统设计开发了一套实用的电路板。它们以Intel 80C196和Intel 80C198 CPU为基础，配合数据采集、通信控制、人机联系等电路，形成了一套比较完整实用的硬件电路系统。各电路板的尺寸与目前国内流行的STD总线板完全一致，采用我们自己定义的背部56总线连接板将若干块电路板连接在一起，构成数据采集工作站，完成数据的采集和通信工作。该系统的电路板主要有以下几种类型。
2.1.1 80C196主CPU板
a. Intel 80C196 16位微控制器及相连的程序存储器27256、数据存储器62256；
b. 1块512字节电可改写的串行E2PROM 93C66，用于存储系统定值、运行参数以及诸如电度量等累计量；
c. 2个并行口及其辅助逻辑电路，用于与外部其它电路板相连接；
d. 1个光电隔离的RS-485或RS-232接口，用于构成分布式通信网络或串行通信。
2.1.2 80C198交流采样数据采集板
a. Intel 80C198准16位微控制器及相连的程序存储器27256、数据存储器62256。
b. 512字节的串行E2PROM 93C66。
c. 交流采样电路，由3块多路切换开关13508和1块模数转换器AD574组成。通过交流采样的方式，采集16路电气参数，省却了电量变送器等辅助设备。由于采用了12位A/D转换器AD574，系统的数据采集精度得到了较大程度的提高。
d. 测频电路，用于测量工频周期。
其功能主要是与主CPU板相配合，完成交流离散采样电气参数的数据采集。该板上有自己的CPU(Intel 80C198)，进行交流离散采样采集数据时将大大减轻主CPU的工作负担，并能够完成一些较为复杂的数据处理工作。
2.1.3 遥信、脉冲量采集板
可采集16路遥信信号或16路脉冲信号，各路信号均采用光电隔离技术，以保证系统的安全和可靠性。每一块CPU板可以支持4块遥信量、脉冲量采集板，这样一个采集结点，最多可以采集64路遥信量或者脉冲量。该电路板主要用于对开关位置状态信号、继电保护动作信号的遥信量和各种脉冲量的数据采集。
对遥信量的采集可用两种方式实现。查询方式可以简化采集软件的设计；中断方式则能够保证遥信变位时的快速响应，以提高对紧急事件的处理能力和事件顺序记录的分辨率。
2.1.4 热工量信号采集板
通过继电器巡测的方法，采集16路热工信号，可用于热电偶输出的毫伏级信号、毫安级的小电流信号和热电阻输出的电阻信号的数据采集。
使用继电器巡测的目的是隔离，在继电器没有闭合时，整个采集系统与热工测量元件之间是隔离的，即使是在继电器闭合期间，各路采集信号之间也是相互隔离的。这既保证了系统的安全可靠，又不至由于采集系统的投入而影响原有的测量仪表的测量精度。考虑到热工信号共同的特点是变化相对较慢，所以采用继电器巡测。经过反复实验证明，每一路信号的采集时间最小控制在10 ms，就能保证信号采集正确，完全能够满足热工量采集的时间要求。
在该电路板上，设有一块高精度线性隔离运算放大器AD202，用于信号调理放大。这种运算放大器最大非线性度仅为±0.025%，这就为高精度数据采集测量提供了可能；具有较高的共模抑制比，在放大倍数为100时，其共模抑制比可达130 dB，抗共模干扰能力较强；具有隔离作用，其内部有专门的振荡电路(振荡波频率为25 kHz)，将输入端测量信号用振幅调制的方法，经变压器隔离耦合到输出端，从而实现隔离放大的目的，其输入和输出之间的隔离电压可以达到峰—峰值±2 000 V，完全可以满足一般电力系统数据采集隔离放大的需要。对于热工信号的数据采集和处理，它是较为理想的隔离运算放大器。
2.2 软件设计
若数据采集的工作对硬件设计有较高的要求，则数据处理主要依赖于软件。我们为电力系统数据采集与处理系统开发的系统软件分为两大部分：实时监控软件和后台数据处理软件。这里主要介绍实时监控软件的设计。
软件采用Intel 80C196的汇编语言编写。由于系统需要采集的电气量和热工量的数目很多，如何保证系统的实时性则显得至关重要。对电气参数的采集采用了交流离散采样技术，该技术现在已经发展得比较成熟，实时性比较容易保证；而对热工量采集，由于采用了继电器作为隔离和多路选择器件，其动作速度相对于电子电路来说则比较慢，因此更需要重视数据测量的实时性。为此设计了实时多任务操作系统，同时在通信方面作了精心设计，有效地提高了系统的实时性。
对于CPU所要完成的各种不同任务，根据其重要性和执行特点，赋予了不同的优先级，原则上是优先级越高的任务被执行的频率越高。例如，对遥信量扫查采集任务每隔10 ms执行一次，而对LED显示刷新任务则每隔500 ms执行一次。这样既可以保证紧急任务的随时执行，又不至于使CPU过多地忙于处理一些非紧急任务而影响系统的实时性。具体的做法是通过设置一个任务标志字，规定其16位分别对应着16个用户任务，如果需要执行某个任务，则置对应的任务标志位为1，反之则清0。通过80C196的软件定时中断程序，定时地为各种任务设置执行标志，操作系统就可以确定在任意时刻需要执行的任务。然后，设计一个任务扫查程序，它循环地检查任务标志字中的每一位，以确定是否需要执行对应的任务，从而保证对于各个任务的及时处理.

③ 大数据采集技术有哪些

我知道的数据采集方法有这几种：
第一种：软件接口方式

通过各软件厂商开放数据接口，实现不同软件数据的互联互通。这是目前最为常见的一种数据对接方式。
优势：接口对接方式的数据可靠性与价值较高，一般不存在数据重复的情况；数据可通过接口实时传输，满足数据实时应用要求。
缺点：①接口开发费用高；②需协调多个软件厂商，工作量大且容易烂尾；③可扩展性不高，如：由于新业务需要各软件系统开发出新的业务模块，其和大数据平台之间的数据接口也需做相应修改和变动，甚至要推翻以前的所有数据接口编码，工作量大、耗时长。

第二种：软件机器人采集
软件机器人是目前比较前沿的软件数据对接技术，即能采集客户端软件数据，也能采集网站网站中的软件数据。
常见的是博为小帮软件机器人，产品设计原则为“所见即所得”，即不需要软件厂商配合的情况下，采集软件界面上的数据，输出的结果是结构化的数据库或者excel表。
如果只需要界面上的业务数据，或者遇到软件厂商不配合/倒闭、数据库分析困难的情况下， 利用软件机器人采集数据更可取，尤其是详情页数据的采集功能比较有特色。
技术特点如下：

①无需原软件厂商配合；②兼容性强，可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据；③输出结构化数据；④即配即用，实施周期短、简单高效；⑤配置简单，不用编程，每个人都可以DIY一个软件机器人；⑥价格相对人工和接口，降低不少。
缺点：采集软件数据的实时性有一定限制。

第三种：网络爬虫
网络爬虫是模拟客户端发生网络请求，接收请求响应，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。
爬虫采集数据的缺点：①输出数据多为非结构化数据；②只能采集网站数据，容易受网站反爬机制影响；③使用人群狭窄，需要有专业编程知识才能玩转。

第四种：开放数据库方式
数据的采集融合，开放数据库是最直接的一种方式。
优势：开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据，准确性高，实时性也有保证，是最直接、便捷的一种方式。
缺点：开放数据库方式也需要协调各软件厂商开放数据库，这需要看对方的意愿，一般出于安全考虑，不会开放；一个平台如果同时连接多个软件厂商的数据库，并实时获取数据，这对平台性能也是巨大挑战。
以上便是常用的4种数据采集方式，各有优势，适合不同的应用场景。

④ 如何进行大数据处理

大数据处理之一：收集

大数据的收集是指运用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或许传感器方式等)的 数据，而且用户能够经过这些数据库来进行简略的查询和处理作业，在大数据的收集进程中，其主要特色和应战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行拜访和操作

大数据处理之二：导入/预处理

虽然收集端本身会有许多数据库，但是假如要对这些海量数据进行有效的剖析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或许分布式存储集群，而且能够在导入基础上做一些简略的清洗和预处理作业。导入与预处理进程的特色和应战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会到达百兆，甚至千兆等级。

大数据处理之三：核算/剖析

核算与剖析主要运用分布式数据库，或许分布式核算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的剖析和分类汇总等，以满足大多数常见的剖析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根据 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或许根据半结构化数据的需求能够运用Hadoop。 核算与剖析这部分的主要特色和应战是剖析触及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

大数据处理之四：发掘

主要是在现有数据上面进行根据各种算法的核算，然后起到预测(Predict)的作用，然后实现一些高等级数据剖析的需求。主要运用的工具有Hadoop的Mahout等。该进程的特色和应战主要是用于发掘的算法很复杂，并 且核算触及的数据量和核算量都很大，常用数据发掘算法都以单线程为主。

关于如何进行大数据处理，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。

⑤ 大数据平台与数据采集过程_大数据平台数据采集系统

大数据平台与数据采集

任何完整的大数档租据平台，一般包括以下的几个过程：

数据采集_<数据存储_<数据处理_<数据展现(可视化，报表和监控)

大数据采集：就是对数据进行ETL操作，通过对数据进行提取、转换、加载，最终挖掘数掘裤据的潜在价值。然后提供给用户解决方案或者决策参考。ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，数据从数据来源端经过抽取（extract）、转换（transform）行散兆、加载（load）到目的端，然后进行处理分析的过程。

⑥ 大数据采集与存储的基本步骤有哪些

数据抽取

针对大数据分析平台需要采集的各类数据，分别有针对性地研制适配接口。对于已有的信息系统，研发对应的接口模块与各信息系统对接，不能实现数据共享接口的系统通过ETL工具进行数据采集，支持多种类型数据库，按照相应规范对数据进行清洗转换，从而实现数据的统一存储管理。

数据预处理

为使大数据分析平台能更方便对数据进行处理，同时为了使得数据的存储机制扩展性、容错性更好，需要把数据按照相应关联性进行组合，并将数据转化为文本格式，作为文件存储下来。

数据存储

除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key/value系统，部署在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标主要是依赖横向扩展，通过不断的增加廉价的商用服务器，增加计算和存储能力。

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⑦ 只有一路adc,怎么采集两路电路

手动切换。一路adc来采集两路电路可以使用微动开关等一路一路切换，仅需一块普通PCB板，将微动竖蚂笑开关安装到PCB板上，将微动开关的其中一端全部焊接到一起连接到采集输入端口，另一端连接到传感器余含的输出端，是进行手动切换的。多通道数据采集系统是一个与多路输入接口的完整信号链子系统，其主要物团功能是将输入端的模拟信号转换为处理单元可以理解的数字数据。

⑧ 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、数字明散家庭、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。云计算为这纤高些海量、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，将创造出毁槐尺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。

⑨ 大数据采集方法有哪些 流程是怎样的

数据采集是所有数据系统必不可少的，大数据的采集方法有离线采集、实时采集、互联网采集和其他数据采集方法。

大数据的采集方法是什么

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，包括数据的提取唤蔽、转换(Transform)和加载。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正链漏活动，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。

大数据采集的流程是什么

大数据数据采集处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析等环节，数据质量贯穿于整个大数据流程，非常的关键。每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。下面就来说一下大数据数据采集的流程及处理方法。

大数据数据采集在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。

数据预处理大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数举烂据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。