隨着BIG DATA大數據概念逐漸升溫，如何搭建一個能夠采集海量數據的架構體系擺在大家眼前。如何能夠做到所見即所得的無阻攔式采集、如何快速把不規則頁面結構化並存儲、如何滿足越來越多的數據采集還要在有限時間內采集。這篇文章結合我們自身項目經驗談一下。 我們來看一下作為人是怎么獲取網頁數據 ...

作者：維克托·邁爾-舍恩伯格 最近看了一本有歷史的書《大數據時代》（拿研究成果來說三年前的已經是老成果了），作者對 我們這個大數據時代產生了很多頗有意思的洞見，為了保持原汁原味，我就直接原封不懂的把他們保留下來了，有空的話推薦大家去看看，順便看看書中提到的電影《少數派報告》，和《點球 ...

一、概述 數據采集渠道：主要采集 Web 端和 App 端日志數據； 數據加工分層理念：操作數據層（Operational Data Store ，ODS）、明細數據層（Data Warehouse Detail，DWD）、匯總數據層（Data Warehouse Summary ...

大數據之數據采集 大數據體系一般分為：數據采集、數據計算、數據服務、以及數據應用 幾大層次。 在數據采集層，主要分為 日志采集 和 數據源數據同步。 日志采集 根據產品的類型 又有可以分為： - 瀏覽器頁面 的日志采集 - 客戶端 的日志采集 瀏覽器 ...

大數據平台的數據采集 數據采集的設計，幾乎完全取決於數據源的特性，畢竟數據源是整個大數據平台蓄水的上游，數據采集不過是獲取水源的管道罷了。 在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據采集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和加載(Load)。在轉換的過程中 ...

Flume是一個分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和傳輸的系統。 它可以采集文件，socket數據包等各種形式源數據，又可以將采集到的數據輸出到HDFS、hbase、hive、kafka等眾多外部存儲系統中。 一、flume結構 Flume分布式系統中最核心 ...

一個完整的大數據項目架構可以分為數據采集層，數據存儲層，數據計算層，數據接入層和數據應用層、基礎服務層 。 根據大數據項目的分層架構的自底向上的順序（數據流轉順序），應該關注：數據的采集與存儲、大數據計算、大數據監控。 與傳統項目開發相比，大數據項目開發具有如下特點 1）數據量大。帶來的問題 ...

。從kafka傳送到elasticsearch用了大數據計算平台Beam實現。Beam編出的jar可以部署到 ...