大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法？如何数据采集？
当今社会，大数据已然成为时代发展特色，在这个环境下，如何数据采集？怎么样高效进行数据采集成为了时代发展每个人都要抓住的重要关键点，下面就简单说几个数据采集的方法吧！
1、离线采集
工具：ETL工具；
在数据仓库的语境下，ETL工具基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。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、网络流量的采集、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活动，比如网络流量的采集、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工具，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，这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、视频等文件或附件等网络流量的采集。
除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
4、其他数据采集方法
对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如帆软软件的FineBi，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。
数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。
以上就是该如何数据收集的解决办法，希望看完以后你能掌握如何数据收集！
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