1. 大数据如何采集
1、离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。2、实时采集：工具：Flume/Kafka；实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和web服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理（例如去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据存储中。这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求3、互联网采集：工具：Crawler,DPI等；Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。
2. 常见的大数据采集工具有哪些
1、离线搜集工具：ETL
在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。
2、实时搜集工具：Flume/Kafka
实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。
3、互联网搜集工具：Crawler, DPI等
Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。
除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够运用DPI或DFI等带宽办理技术进行处理。
3. 详细阐述大数据采集工具与采集方法
大数据采集工具与采集方法详解
在大数据时代，数据采集成为了分析和挖掘数据价值的前提。大数据采集工具和方法的选择直接关系到后续数据处理的质量和效率。以下是对大数据采集工具与方法的详细阐述。
大数据采集工具
大数据采集工具多种多样，根据数据来源和采集需求的不同，可以选择不同的工具。常见的工具有：
1. 网络爬虫：如Scrapy、BeautifulSoup等，用于从网站上抓取结构化数据。它们能够自动化地浏览网页，提取出所需的信息并保存到本地或数据库中。
2. 日志采集工具：如Logstash、Flume等，用于收集服务器、应用等产生的日志文件，并进行清洗、转换、聚合等操作，以便于后续的分析处理。
3. 数据库采集工具：如Sqoop、DataX等，用于从关系型数据库或非关系型数据库中抽取数据，并进行数据迁移或同步。
4. API采集工具：通过调用第三方提供的API接口，获取所需的数据。这种方式需要了解API的使用规则和限制。
大数据采集方法
大数据采集方法主要根据数据来源和数据类型来确定。常见的采集方法有：
1. 系统日志采集方法：通过读取和服务器的接口，实时采集如网络监控、操作系统、数据库、中间件等不同来源、不同类型和不同格式的日志数据，并发送到指定的数据接收系统和处理系统。
2. 网络数据采集方法：利用爬虫技术，根据既定的抓取目标，有选择性地进行网页内容的遍历和抓取。将非结构化数据从网页中抽取出来，以结构化的格式保存为本地数据文件，或以数据库表的形式存储，便于后续的数据处理和应用。
3. 数据库采集方法：通过数据库自带的工具或者第三方工具，从数据库中抽取数据。这些工具可以通过SQL语句或特定的数据抽取接口，将数据从数据库中导出，并转换为适合后续处理的格式。
4. 其他数据源采集方法：对于其他非结构化数据源，如音频、视频等，需要借助专业的处理工具和技术，将其转换为可分析的文本或数据格式。
在实际应用中，大数据采集工具和方法的选择需要根据具体的数据来源、数据类型、采集需求以及后续的数据处理和分析目标来确定。同时，还需要考虑数据采集的效率和稳定性，以及可能遇到的数据安全和隐私问题。