1. 大數據如何採集
1、離線採集：工具：ETL；在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。2、實時採集：工具：Flume/Kafka；實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網路監控的流量管理、金融應用的股票記賬和web伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據採集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均採用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求3、互聯網採集：工具：Crawler,DPI等；Scribe是Facebook開發的數據(日誌)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的採集。
2. 常見的大數據採集工具有哪些
1、離線搜集工具：ETL
在數據倉庫的語境下，ETL基本上便是數據搜集的代表，包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需求針對具體的事務場景對數據進行治理，例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。
2、實時搜集工具：Flume/Kafka
實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景，比方，用於記錄數據源的履行的各種操作活動，比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據搜集會成為Kafka的顧客，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等)，之後再寫入到對應的數據存儲中。
3、互聯網搜集工具：Crawler, DPI等
Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規矩，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。
除了網路中包含的內容之外，關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。
3. 詳細闡述大數據採集工具與採集方法
大數據採集工具與採集方法詳解
在大數據時代，數據採集成為了分析和挖掘數據價值的前提。大數據採集工具和方法的選擇直接關繫到後續數據處理的質量和效率。以下是對大數據採集工具與方法的詳細闡述。
大數據採集工具
大數據採集工具多種多樣，根據數據來源和採集需求的不同，可以選擇不同的工具。常見的工具有：
1. 網路爬蟲：如Scrapy、BeautifulSoup等，用於從網站上抓取結構化數據。它們能夠自動化地瀏覽網頁，提取出所需的信息並保存到本地或資料庫中。
2. 日誌採集工具：如Logstash、Flume等，用於收集伺服器、應用等產生的日誌文件，並進行清洗、轉換、聚合等操作，以便於後續的分析處理。
3. 資料庫採集工具：如Sqoop、DataX等，用於從關系型資料庫或非關系型資料庫中抽取數據，並進行數據遷移或同步。
4. API採集工具：通過調用第三方提供的API介面，獲取所需的數據。這種方式需要了解API的使用規則和限制。
大數據採集方法
大數據採集方法主要根據數據來源和數據類型來確定。常見的採集方法有：
1. 系統日誌採集方法：通過讀取和伺服器的介面，實時採集如網路監控、操作系統、資料庫、中間件等不同來源、不同類型和不同格式的日誌數據，並發送到指定的數據接收系統和處理系統。
2. 網路數據採集方法：利用爬蟲技術，根據既定的抓取目標，有選擇性地進行網頁內容的遍歷和抓取。將非結構化數據從網頁中抽取出來，以結構化的格式保存為本地數據文件，或以資料庫表的形式存儲，便於後續的數據處理和應用。
3. 資料庫採集方法：通過資料庫自帶的工具或者第三方工具，從資料庫中抽取數據。這些工具可以通過SQL語句或特定的數據抽取介面，將數據從資料庫中導出，並轉換為適合後續處理的格式。
4. 其他數據源採集方法：對於其他非結構化數據源，如音頻、視頻等，需要藉助專業的處理工具和技術，將其轉換為可分析的文本或數據格式。
在實際應用中，大數據採集工具和方法的選擇需要根據具體的數據來源、數據類型、採集需求以及後續的數據處理和分析目標來確定。同時，還需要考慮數據採集的效率和穩定性，以及可能遇到的數據安全和隱私問題。