大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)有哪些？謝謝。據(jù)我所知，有幾個(gè)大數(shù)據(jù)收集平臺(tái)根據(jù)數(shù)據(jù)來源：1。系統(tǒng)日志收集平臺(tái)。大多數(shù)企業(yè)都有系統(tǒng)日志采集平臺(tái)，在企業(yè)業(yè)務(wù)平臺(tái)上，每天都會(huì)產(chǎn)生大量的日志數(shù)據(jù)。通過對(duì)這些日志數(shù)據(jù)的收集和清

大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)有哪些？

謝謝。據(jù)我所知，有幾個(gè)大數(shù)據(jù)收集平臺(tái)根據(jù)數(shù)據(jù)來源：

1。系統(tǒng)日志收集平臺(tái)。大多數(shù)企業(yè)都有系統(tǒng)日志采集平臺(tái)，在企業(yè)業(yè)務(wù)平臺(tái)上，每天都會(huì)產(chǎn)生大量的日志數(shù)據(jù)。通過對(duì)這些日志數(shù)據(jù)的收集和清理后的分析，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)這些日志數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。

2. 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。這種數(shù)據(jù)采集平臺(tái)一般都是通過爬蟲來采集的。在服務(wù)器上構(gòu)建爬蟲對(duì)目標(biāo)網(wǎng)站集進(jìn)行爬網(wǎng)，然后對(duì)每天爬網(wǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，最終得到企業(yè)所需的數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)庫收集平臺(tái)。這主要是基于企業(yè)的產(chǎn)品。產(chǎn)品與數(shù)據(jù)庫交互產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也是有價(jià)值的數(shù)據(jù)源，從中可以獲得一些新的用戶需求。

最后，阿里云和騰訊云也是大型大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。

如何做大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集？

要了解大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集過程，首先要了解大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源。目前，大數(shù)據(jù)主要有三大數(shù)據(jù)源，即物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、web系統(tǒng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)，因此數(shù)據(jù)采集的主要渠道就是這三個(gè)。

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是大數(shù)據(jù)出現(xiàn)的重要原因之一。物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)占整個(gè)大數(shù)據(jù)的90%以上，沒有物聯(lián)網(wǎng)就沒有大數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)大多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通常有兩種收集方式，一種是消息，另一種是文件。在收集物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，往往需要制定一個(gè)收集策略，主要集中在兩個(gè)方面，一是收集頻率（時(shí)間），二是收集維度（參數(shù)）。

Web系統(tǒng)是另一個(gè)重要的數(shù)據(jù)收集渠道。隨著Web2.0的發(fā)展，整個(gè)web系統(tǒng)覆蓋了大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不同于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)。web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)往往是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)的價(jià)值密度相對(duì)較高，因此通常技術(shù)公司都非常重視web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集過程。目前，web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集通常是通過web爬蟲來實(shí)現(xiàn)的，爬蟲可以用Python或Java語言編寫。通過在爬蟲上添加一些智能操作，爬蟲還可以模擬手動(dòng)數(shù)據(jù)爬蟲過程。

傳統(tǒng)信息系統(tǒng)也是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源。雖然傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)所占比重相對(duì)較小，但由于傳統(tǒng)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰、可靠性高，傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)往往具有最高的價(jià)值密度。傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集往往與業(yè)務(wù)流程密切相關(guān)。未來，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值將得到進(jìn)一步體現(xiàn)。

有沒有能采集軟件系統(tǒng)里面數(shù)據(jù)的工具？便宜點(diǎn)或者不要錢的那種？

1. Flume是一個(gè)免費(fèi)的日志收集工具，可以收集用戶在系統(tǒng)中的行為數(shù)據(jù)，如用戶的瀏覽行為、注意行為、購買行為等。這個(gè)軟件不僅收集小數(shù)據(jù)，而且收集大數(shù)據(jù)。缺點(diǎn)是這個(gè)軟件缺陷仍然是完美的。

2. Kafka是一個(gè)分布式流數(shù)據(jù)采集軟件，可以實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)。它很容易安裝、學(xué)習(xí)和使用

以上缺點(diǎn)是：如果你不是軟件和大數(shù)據(jù)方面的專業(yè)人士，你會(huì)有一點(diǎn)小麻煩。