大数据采集技术有哪些
kuaidi.ping-jia.net 作者：佚名 更新日期：2024-06-15
1. 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：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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
大数据的关键技术有哪些?
答：大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。1、大数据采集技术 大数据采集技术是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、...
电网大数据的采集技术有哪几种
答：3、网络数据采集系统。通过网络爬虫和一些网站平台提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。可以将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来，并将其提取、清洗、转换成结构化的数据，将其存储为统一的本地文件数据。以上就是电网大数据的采集技术。
大数据处理的五大关键技术及其应用
答：一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等...
大数据关键技术有哪些
答：大数据技术的关键领域包括数据存储、处理和应用等多个方面。根据大数据的处理流程，可以将其关键技术分为大数据采集、预处理、存储及管理、处理、分析和挖掘、以及数据展示等方面。1. 大数据采集技术 大数据采集技术涉及通过RFID、传感器、社交网络和移动互联网等多种渠道收集结构化、半结构化和非结构化的海量...
大数据技术包括哪些
答：大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。2、数据存取：大数据...
简述传统数据采集的关键技术有哪些?他们之间的关系是什么?
答：大数据采集技术，大数据预处理技术，大数据存储及管理技术，大数据分析及挖掘技术，大数据展现与应用技术数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破...
物流中有哪些主要的数据识别和采集技术
答：物流中的主要数据识别和采集技术包括以下几种：1. 文本识别技术：通过OCR（Optical Character Recognition）技术，将物流单据、运单、发票等纸质文档中的文字信息转化为可识别的电子数据。2. 图像识别技术：通过计算机视觉技术，对物流场景中的图像进行分析和识别，例如识别货物的形状、颜色、尺寸等信息。3. ...
大数据有什么技术,大数据技术内容介绍
答：1、数据采集与预处理 Flume NG，实时日志收集系统 Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具 流式计算strom，spark streaming等 Zookeeper，是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务 2、数据存储 Hadoop，一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储...
大数据处理相关技术一般包括
答：整体技术主要有数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。2.关键技术 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。(1)大数据采集技术:数据采集是...
大数据的核心技术有哪些
答：大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步...
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：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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
答：大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。1、大数据采集技术 大数据采集技术是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、...
答：3、网络数据采集系统。通过网络爬虫和一些网站平台提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。可以将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来，并将其提取、清洗、转换成结构化的数据，将其存储为统一的本地文件数据。以上就是电网大数据的采集技术。
答：一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等...
答：大数据技术的关键领域包括数据存储、处理和应用等多个方面。根据大数据的处理流程，可以将其关键技术分为大数据采集、预处理、存储及管理、处理、分析和挖掘、以及数据展示等方面。1. 大数据采集技术 大数据采集技术涉及通过RFID、传感器、社交网络和移动互联网等多种渠道收集结构化、半结构化和非结构化的海量...
答：大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。2、数据存取：大数据...
答：大数据采集技术，大数据预处理技术，大数据存储及管理技术，大数据分析及挖掘技术，大数据展现与应用技术数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破...
答：物流中的主要数据识别和采集技术包括以下几种：1. 文本识别技术：通过OCR（Optical Character Recognition）技术，将物流单据、运单、发票等纸质文档中的文字信息转化为可识别的电子数据。2. 图像识别技术：通过计算机视觉技术，对物流场景中的图像进行分析和识别，例如识别货物的形状、颜色、尺寸等信息。3. ...
答：1、数据采集与预处理 Flume NG，实时日志收集系统 Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具 流式计算strom，spark streaming等 Zookeeper，是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务 2、数据存储 Hadoop，一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储...
答：整体技术主要有数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。2.关键技术 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。(1)大数据采集技术:数据采集是...
答：大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步...
