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多源數據的常用數據採集方法

發布時間:2024-02-23 05:23:00

1. 數據採集的方法有哪兩類

1、離線搜集:

工具:ETL;

在數據倉庫的語境下,ETL基本上便是數據搜集的代表,包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中,需求針對具體的事務場景對數據進行治理,例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。

2、實時搜集:

工具:Flume/Kafka;

實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景,比方,用於記錄數據源的履行的各種操作活動,比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景,數據搜集會成為Kafka的顧客,就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住,然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等),之後再寫入到對應的數據存儲中。

3、互聯網搜集:

工具:Crawler, DPI等;

Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛,網路機器人,是一種按照一定的規矩,自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本,它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。

除了網路中包含的內容之外,關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。

4、其他數據搜集方法

關於企業生產經營數據上的客戶數據,財務數據等保密性要求較高的數據,能夠通過與數據技術服務商合作,運用特定體系介面等相關方式搜集數據。比方八度雲核算的數企BDSaaS,無論是數據搜集技術、BI數據剖析,還是數據的安全性和保密性,都做得很好。

2. 數據採集的五種方法有哪些

感測器採集、爬蟲、錄入、導入、介面

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