数据处理是对数据的采集,数据采集与处理技术pdf
数据采集技术概述数据采集是大数据产业的基石。
数据采集的重点不是数据本身,而是如何解决数据运营中的实际业务问题。通过对数据采集技术获得的高质量数据进行分析和挖掘,得到的结果对决策行为具有很高的指导作用。
数据采集的定义数据采集又称数据采集,是利用程序或设备从系统外部采集数据,经过数据清洗,最后输入到存储系统中。
数据采集自动化的特点:以高度自动化的方式进行采集和存储。它是全面的。它涵盖了全面收集和增量收集。它没有使数据采样多样化。它不是单一的,收集方式丰富。收集的数据非常丰富,不仅仅是基本数据类型。
结构化数据
:固定格式或有限长度的数据、元数据和数据库。半结构化数据
:非关系模型。以及基本固定结构模式的数据,log、xml、json非结构化数据
:数据结构不规则或不完整,没有建立数据模型,办公文档、图片、图像、音视频数据采集范围,数据库数据业务系统的日志,互联网应用数据容器的日志,操作系统的日志,网络设备的日志数据采集,综合要求:足够的数据和分析价值,数据范围广,可以支持多维度分析要求:采集的数据可以灵活快速的定制多种属性和不同类型的数据,从而满足不同的分析需求。高效:收集的数据要有针对性的收集,避免收集无用的数据,浪费时间资源。对于实时监控系统,应实时收集数据并报告给收集流程网页。爬取过程收集:用python写代码,爬取网页并清洗:用python写代码,拆分原始网页数据,提取所需信息存储:用python写代码,将数据存储在数据库或文件中。收集和汇总日志数据;通过配置收集工具filebeat等完成收集和清理。通过logstash等接收原始日志数据。并对存储进行拆分和验证;通过logstash将收集结果存储在数据库或文件中。