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　　文章深度内容

　　

　　首先要保证文章的内容和网站的内容一致，推广的意思要和网站的定位主题一致。

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　　大数据有多种来源。在大数据时代的背景下，如何采集从大数据中获取有用的信息是大数据发展的最关键因素。大数据采集是大数据产业的基石，大数据采集阶段的工作是大数据的核心技术之一。为了有效地采集大数据，根据采集环境和数据类型选择合适的大数据采集方法和平台至关重要。下面介绍一些常用的大数据采集平台和工具。

　　1 水槽

　　Flume作为Hadoop的一个组件，是Cloudera专门开发的分布式日志采集系统。特别是近年来，随着Flume的不断完善，用户在开发过程中的便利性得到了极大的提升，Flume现已成为Apache顶级项目之一。

　　Flume提供了从Console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、Text（文件）、Tail（UNIX Tail）、Syslog和Exec（命令执行）等数据源采集数据的能力。

　　Flume 采用多 Master 的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper来保存配置数据。ZooKeeper 本身保证配置数据的一致性和高可用性。另外，ZooKeeper可以在配置数据发生变化时通知Flume Master节点。Gossip 协议用于在 Flume Master 节点之间同步数据。

　　Flume对于特殊场景也有很好的自定义扩展能力，所以Flume适用于大部分日常数据采集场景。由于 Flume 是使用 JRuby 构建的，因此它依赖于 Java 运行环境。Flume被设计为分布式管道架构，可以看作是数据源和目的地之间的Agent网络，支持数据路由。

　　Flume支持设置Sink的Failover和负载均衡，这样可以保证当一个Agent出现故障时整个系统仍然可以正常采集数据。Flume中传输的内容被定义为事件（Event），事件由Headers（包括元数据，即Meta Data）和Payload组成。

　　Flume 提供了SDK 来支持用户自定义开发。Flume 客户端负责将事件发送到事件源的 Flume Agent。客户端通常与生成数据源的应用程序处于相同的进程空间中。常见的 Flume 客户端是 Avro、Log4J、Syslog 和 HTTP Post。

　　2 流利

　　Fluentd是另一种开源的数据采集架构，如图1所示。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件统一日志数据。通过丰富的插件，可以采集各种系统或应用的日志，然后根据用户定义对日志进行分类。通过Fluentd，可以非常容易的实现跟踪日志文件并过滤并转储到MongoDB等操作。Fluentd 可以将人们从繁琐的日志处理中完全解放出来。

　　图 1 Fluentd 架构

　　Fluentd 具有安装方便、占用空间小、半结构化数据记录、灵活的插件机制、可靠的缓冲和日志转发等多种特点。Treasure Data 为本产品提供支持和维护。此外，采用JSON统一的数据/日志格式是它的另一个特点。与Flume相比，Fluentd的配置相对简单。

　　Fluentd的扩展性非常好，客户可以自行定制（Ruby）Input/Buffer/Output。Fluentd 存在跨平台问题，不支持 Windows 平台。

　　Fluentd 的 Input/Buffer/Output 与 Flume 的 Source/Channel/Sink 非常相似。Fluentd 架构如图 2 所示。

　　图 2 Fluentd 架构

　　3 日志存储

　　Logstash是著名的开源数据栈ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）中的L。因为Logstash是用JRuby开发的，所以在运行时依赖于JVM。Logstash的部署架构如图3所示，当然这只是一种部署方式。

　　图 3 Logstash部署架构

　　典型的 Logstash 配置如下，包括 Input 和 Filter Output 设置。

　　输入 {

　　文件 {

　　输入 => “Apache 访问”

　　路径 => "/var/log/Apache2/other_vhosts_access.log"

　　}

　　文件 {

　　输入 => "pache-error"

　　

　　路径 => "/var/log/Apache2/error.log"

　　}

　　}

　　筛选 {

　　神交{

　　匹配 => {"消息" => "%(COMBINEDApacheLOG)"}

　　}

　　日期 {

　　匹配 => {"时间戳" => "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"}

　　}

　　}

　　输出 {

　　标准输出{}

　　雷迪斯 {

　　主机=>“192.168.1.289”

　　data_type => "列表"

　　键=>“Logstash”

　　}

　　}

　　几乎在大多数情况下，ELK 都是作为堆栈同时使用的。如果你的数据系统使用 ElasticSearch，Logstash 是首选。

　　4楚夸

　　Chukwa是Apache下的另一个开源数据采集平台，名气远不如其他几家。Chukwa 基于 Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce（用 Java 实现）构建，提供可扩展性和可靠性。它提供了很多模块来支持Hadoop集群日志分析。Chukwa还提供数据展示、分析和监控。该项目目前处于非活动状态。

　　Chukwa 满足以下需求：

　　(1)灵活、动态、可控的数据源。

　　(2) 高性能、高扩展性的存储系统。

　　(3) 用于分析采集到的*敏*感*词*数据的适当架构。

　　Chukwa 架构如图 4 所示。

　　图 4 Chukwa 架构

　　

　　5 抄写员

　　Scribe 是 Facebook 开发的数据（日志）采集系统。其官网多年未维护。Scribe 为日志的“分布式采集和统一处理”提供了一个可扩展和高容错的解决方案。当中央存储系统的网络或机器出现故障时，Scribe会将日志转储到本地或其他位置；当中央存储系统恢复时，Scribe 会将转储的日志重新传输到中央存储系统。Scribe 通常与 Hadoop 结合使用，将日志推送（push）到 HDFS，Hadoop 通过 MapReduce 作业进行周期性处理。

　　Scribe 架构如图 5 所示。

　　图 5 Scribe 架构

　　Scribe架构比较简单，主要包括三个部分，分别是Scribe代理、Scribe和存储系统。

　　6 史龙克

　　在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供了完备的数据采集、数据存储、数据分析处理、数据展示等能力。Splunk 是一个分布式机器数据平台，具有三个主要角色。Splunk 架构如图 6 所示。

　　图 6 Splunk 架构

　　搜索：负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息提取功能。

　　Indexer：负责数据的存储和索引。

　　Forwarder：负责数据的采集、清洗、变形，并发送给Indexer。

　　Splunk 内置了对 Syslog、TCP/UDP 和 Spooling 的支持。同时，用户可以通过开发Input和Modular Input获取具体的数据。Splunk提供的软件仓库中有很多成熟的数据采集应用，例如AWS、数据库（DBConnect）等，可以方便的从云端或数据库中获取数据，进入Splunk的数据平台进行分析。

　　Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，即高可用和高扩展，但是Splunk还没有Cluster for Forwarder的功能。也就是说，如果一台Forwarder机器出现故障，数据采集也会中断，正在运行的数据采集任务不能因为failover切换到其他Forwarder上。

　　7 碎片

　　Python 的爬虫架构称为 Scrapy。Scrapy 是一种快速、高级的屏幕抓取和网页抓取框架，由 Python 语言开发，用于爬取网站并从页面中提取结构化数据。Scrapy 用途广泛，可用于数据挖掘、监控和自动化测试。

　　Scrapy 的魅力在于它是一种任何人都可以根据自己的需要轻松修改的架构。它还为各种类型的爬虫提供了基类，如BaseSpider、Sitemap爬虫等，最新版本提供了对Web 2.0爬虫的支持。

　　Scrapy的运行原理如图7所示。

　　图7 Scrapy运行原理

　　Scrapy的整个数据处理过程都是由Scrapy引擎控制的。Scrapy运行过程如下：

　　(1) 当Scrapy引擎打开一个域名时，爬虫对域名进行处理，让爬虫获取第一个爬取到的URL。

　　(2) Scrapy引擎首先从爬虫中获取第一个要爬取的URL，然后在调度器中将其作为请求进行调度。

　　(3) Scrapy引擎从调度器中获取下一个要爬取的页面。

　　(4)调度返回下一个抓取到的URL给引擎，引擎通过下载中间件发送给下载器。

　　(5) 网页被下载器下载后，通过下载器中间件将响应内容发送给Scrapy引擎。

　　(6) Scrapy引擎接收到下载器的响应，通过爬虫中间件发送给爬虫进行处理。

　　(7) 爬虫处理响应并返回爬取的item，然后向Scrapy引擎发送新的请求。

　　(8) Scrapy引擎将抓取的item放入project pipeline，并向scheduler发送请求。

　　(9) 系统重复步骤(2)之后的操作，直到调度器中没有请求，然后断开Scrapy引擎与域的连接。