文章采集api(【干货】大数据采集系统的分为操作建议及注意事项)

　　文章采集api(【干货】大数据采集系统的分为操作建议及注意事项)

　　大数据采集系统：

　　用于采集

各种数据，并提取、转换和加载数据。

　　大数据采集技术：

　　对数据进行ETL操作，提取、转换、加载数据，最终挖掘数据的潜在价值。然后为用户提供解决方案或决策参考。

　　大数据采集系统主要分为三类：

　　1、系统日志采集

系统

　　日志采集和日志数据信息的采集，然后进行数据分析，挖掘公司业务平台日志数据的潜在价值。总之，采集

日志数据提供了离线和在线实时分析。目前常用的开源日志采集

系统是Flume。

　　2、网络数据采集系统

　　通过网络爬虫和一些网站平台（如推特、新浪微博API）提供的公共API从网站获取数据。可以从网页中提取非结构化数据和半结构化数据的网页数据，提取、清洗、转换成结构化数据，作为统一的本地文件数据存储。

　　目前常用的网络爬虫系统包括Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等框架。

　　3、数据库采集系统

　　数据库采集系统直接与企业业务后端服务器集成，每时每刻都会在企业业务后端产生大量的业务记录写入数据库。最后，由特定的处理和分配系统进行系统分析。

　　目前常用MySQL、Oracle等关系型数据库来存储数据，也常用Redis、MongoDB等NoSQL数据库进行数据采集。

　　一个简单易用的大数据采集平台：

　　1.数据超市

　　基于云平台的大数据计算分析系统。拥有丰富优质的数据资源，通过自有渠道资源获得100余项版权大数据资源。所有数据都经过审计，以确保数据的高可用性。

　　2. 快速矿工

　　数据科学软件平台为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供了一个集成环境。

　　3. Oracle 数据挖掘

　　它是 Oracle 高级分析数据库的代表。市场领先的公司使用它来最大限度地发挥数据的潜力并做出准确的预测。

　　4. IBM SPSS Modeler

　　适用于大型项目。在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面非常有价值。有助于生成数据挖掘算法，基本不需要编程。

　　5. KNIME

　　开源数据分析平台。您可以快速部署、扩展并熟悉其中的数据。

　　6. Python

　　一种免费的开源语言。

　　大数据平台：

　　是指一组主要处理海量数据存储、计算、不间断流数据实时计算等场景的基础设施。既可以使用开源平台，也可以使用华为、Transwarp等商业解决方案。它们可以部署在私有云或公共云上。

　　任何一个完整的大数据平台，一般都包括以下流程：

　　数据采集​​->数据存储->数据处理->数据展示（可视化、报告和监控）

　　其中，数据采集对于所有数据系统都是必不可少的。随着大数据越来越受到重视，数据采集的挑战就显得尤为突出。