有多少种大数据采集系统？什么是易于使用的大数据采集平台？

　　大数据采集技术:

　　对数据执行

　　ETL操作，最后通过提取，转换和加载数据来挖掘数据的潜在值. 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

　　采集日志并采集日志数据信息，然后进行数据分析以探索公司业务平台日志数据的潜在价值. 简而言之，采集日志数据可提供离线和在线实时分析. 当前常用的开源日志采集系统是Flume.

　　2. 网络数据采集系统

　　通过某些网站平台（例如Twitter和Sina Weibo API）提供的Web搜寻器和公共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，清理并将其转换为结构化数据，然后将其存储为统一的本地文件数据.

　　当前常用的Web爬网系统包括Apache Nutch，Crawler4j和Scrapy之类的框架.

　　3. 数据库采集系统

　　通过将数据库采集系统与企业业务后端服务器直接结合，每时每刻在企业业务后端中生成大量业务记录并将其写入数据库，最后形成特定的处理和分配系统将执行系统分析.

　　当前，诸如MySQL和Oracle之类的关系数据库通常用于存储数据，而诸如Redis和MongoDB之类的NoSQL数据库也通常用于数据采集.

　　大数据的开发和学习有些困难. 对于从零开始的条目，您必须首先学习Java语言以奠定基础. 一般来说，用Java学习SE和EE大约需要3个月的时间；然后进入大数据技术系统的学习，主要是学习Hadoop，Spark，Storm等，从零基础到熟练学习大数据组[单击直接进入]以共享大数据学习资源，并由大领导者指导并学习，学习路径清晰.

　　易于使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. 它拥有丰富和高质量的数据资源，并通过自己的渠道资源获得了100多个受版权保护的大数据资源. 所有数据都经过审核，以确保高数据可用性.

　　2. 快速矿工

　　数据科学软件平台提供了用于数据准备，机器学习，深度学习，文本挖掘和预测分析的集成环境.

　　3. Oracle数据挖掘

　　它是Oracle Advanced Analysis数据库的代表. 市场领先的公司使用它来最大化数据的潜力并做出准确的预测.

　　4. IBM SPSS Modeler

　　适用于大型项目. 在此建模器中，文本分析及其最高级的可视界面非常有价值. 它有助于生成数据挖掘算法，并且基本上不需要编程.

　　5. 尼姆

　　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.

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　　大数据平台:

　　是指一组基础架构，主要处理诸如海量数据存储，计算以及不间断流数据的实时计算之类的场景. 既可以使用开放源代码平台，也可以使用华为和Transwarp等商业级解决方案. 它们可以部署在私有云或公共云上.

　　任何完整的大数据平台通常都收录以下过程:

　　数据采集->数据存储->数据处理->数据显示（可视化，报告和监视）

　　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关注，数据采集的挑战变得尤为突出.