要了解大数据的数据采集过程，首先要知道大数据的数据来源。目前大数据的数据源主要有三种，分别是物联网系统、Web系统和传统信息系统，所以数据采集的主要渠道就是这三种。网络系统是另一个重要的数据收集渠道。随着Web2.0的发展，整个Web系统覆盖了大量有价值的数据，这些数据不同于物联网的数据。Web系统的数据往往是结构化数据，数据的价值密度比较高，所以科技公司通常非常重视Web系统的数据采集过程。
如何做大数据的数据采集？
要想了解大数据的数据采集过程，首先要知道大数据的数据来源，目前大数据的主要数据来源有三个途径，分别是物联网系统、Web系统和传统信息系统，所以数据采集主要的渠道就是这三个。物联网的发展是导致大数据产生的重要原因之一，物联网的数据占据了整个大数据百分之九十以上的份额，所以说没有物联网就没有大数据，物联网的数据大部分是非结构化数据和半结构化数据，采集的方式通常有两种，一种是报文，另一种是文件。
在采集物联网数据的时候往往需要制定一个采集的策略，重点有两方面，一个是采集的频率（时间），另一个是采集的维度（参数），Web系统是另一个重要的数据采集渠道，随着Web2.0的发展，整个Web系统涵盖了大量的价值化数据，而且这些数据与物联网的数据不同，Web系统的数据往往是结构化数据，而且数据的价值密度比较高，所以通常科技公司都非常注重Web系统的数据采集过程。
目前针对Web系统的数据采集通常通过网络爬虫来实现，可以通过Python或者Java语言来完成爬虫的编写，通过在爬虫上增加一些智能化的操作，爬虫也可以模拟人工来进行一些数据爬取过程，传统信息系统也是大数据的一个数据来源，虽然传统信息系统的数据占比较小，但是由于传统信息系统的数据结构清晰，同时具有较高的可靠性，所以传统信息系统的数据往往也是价值密度最高的。
传统信息系统的数据采集往往与业务流程关联紧密，未来行业大数据的价值将随着产业互联网的发展进一步得到体现，我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！，
大数据采集平台有哪些？
针对这个问题，我们先来了解下大数据采集平台提供的服务平台流程包括：1，首先平台针对需求对数据进行采集。2，平台对采集的数据进行存储，3，再对数据进行分析处理。4，最后对数据进行可视化展现，有报表，还有监控数据，优秀的大数据平台要能在大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘方面都能表现出优秀的性能。
现在来推荐几个主流且优秀的大数据平台：1，ApacheFlumeApache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统,它是一个分布式、可靠、可用的系统，是java运行时环境j用于从大量不同的源有效地收集、聚合、移动大量日志数据进行集中式数据存储，主要的功能表现在:1.日志收集:日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。
2.数据处理:提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力,提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIXtail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力，
2.FluentdFluentd是统一日志层的开源数据收集器。Fluentd允许您统一数据收集和使用，以便更好地使用和理解数据。Fluentd是云计算原生计算基金会(CNCF)的成员项目之一，遵循Apache2License协议。FLuentd的扩展性非常好。客户可以自己定制(Ruby)输入/缓冲/输出。
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