数据采集—数据采集技术

数据采集技术

综述

数据采集是大数据产业的基石。

数据采集的重点不在于数据本身，而在于如何才能解决数据运营中的实际商业问题。通过对数据采集技术获取的高质量数据的分析和挖掘，得到的结果对决策行为具有较高的指导性作用

数据采集的定义

数据采集，又称数据获取，是利用一种程序或装置从系统外部采集数据，经过数据清洗，最终输入到存储系统中。

数据采集的特点

1. 自动化：以高自动化的方式采集并存入
2. 全面化：涵盖了全量采集和增量采集，不对数据采样
3. 多样化：采集方式不单一
4. 丰富化：采集的数据丰富，不只有基本的数据

数据的类型

1. 结构化数据：具有固定格式或有限长度的数据，元数据、数据库
2. 半结构化数据：非关系模型的，且有基本固定结构模式的数据，log、xml、json
3. 非结构化数据：数据结构不规则或不完整，没有已经确定的数据模型，办公文档、图片、图像、音视频

数据采集的范围

1. 数据库数据
2. 业务系统的日志
3. 互联网应用数据
4. 容器的日志
5. 操作系统的日志
6. 网络设备的日志

数据采集的要求

1. 全面：要求数据量足够且有分析价值，数据面广能够支撑分析需求
2. 多维：采集的数据能够灵活、快速的自定义数据多种属性和不同类型，从而满足不同的分析需求
3. 高效：采集数据要有针对性的采集，避免采集无用数据，浪费资源
4. 及时：对于实时监控性质的系统，要能够实时采集数据并上报

采集流程

网页爬取流程

1. 采集：通过python编写代码，爬取网页
2. 清洗：通过python编写代码，对原网页数据进行拆分，抽取想要的信息
3. 存储：通过python编写代码，将数据存入数据库或文件

log数据采集

1. 采集：通过采集工具filebeat等配置，完成采集
2. 清洗：通过logstash等来接收原始的日志数据并拆分验证
3. 存储：通过logstash将采集结果存入数据库或文件