大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百分点。大数据在核心领域的渗透速度有目共睹，然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取采集。
因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，那么什么是大数据采集技术呢？今天小编就为大家介绍大数据采集技术，让大家轻松了解大数据采集。
Q1
什么是数据采集?||主流电商数据采集API接口
数据采集(DAQ)， 又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。
线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。
内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。
Q2
大数据的主要来源？
1、商业数据
商业数据是指来自于企业ERP系统、各种POS终端及网上支付等业务系统数据。是现在最主要的数据来源渠道。
2、互联网数据
互联网数据是指网络空间交互过程中产生的大量数据。包括通信记录及QQ、微信、微博等社交媒体产生的数据，其数据复杂且难以被利用。
3、物联网数据
物联网是指在计算机互联网的基础上，利用射频识别、传感器、红外感应器、无线数据通信技术。
Q3
传统采集与大数据采集的区别？
传统的数据采集：
1、来源单一，数据量相对于大数据较小；
2、结构单一；
3、关系数据库和并行数据仓库。
大数据的数据采集：
1、来源广泛，数据量巨大；
2、数据类型丰富，包括结构化、半结构化、非结构化；
3、分布式数据库。
大数据的采集是指利用多个数据库或存储系统来接收发自客户端（Web、App 或者传感器形式等）的数据，在大数据时代，Redis、MongoDB 和 HBase 等 NoSQL 数据库常用于数据的采集。
大数据采集过程的主要特点和挑战是并发数高，因为同时可能会有成千上万的用户在进行访问和操作，例如，火车票售票网站和淘宝的并发访问量在峰值时可达到上百万，所以在采集端需要部署大量数据库才能对其支撑，并且在这些数据库之间进行负载均衡和分片是需要深入的思考和设计的。
根据数据源的不同，大数据采集方法也不相同。但是为了能够满足大数据采集的需要，采集时都使用了大数据的处理模式，即 MapReduce 分布式并行处理模式或基于内存的流式处理模式。
Q4
大数据采集方法有哪些？
1. 数据库采集
传统企业会使用传统的关系型数据库 MySQL 和 Oracle 等来存储数据。随着大数据时代的到来，Redis、MongoDB 和 HBase 等 NoSQL 数据库也常用于数据的采集。企业通过在采集端部署大量数据库，并在这些数据库之间进行负载均衡和分片，来完成大数据采集工作。
2. 系统日志采集
系统日志采集主要是收集公司业务平台日常产生的大量日志数据，供离线和在线的大数据分析系统使用。高可用性、高可靠性、可扩展性是日志收集系统所具有的基本特征。系统日志采集工具均采用分布式架构，能够满足每秒数百 MB 的日志数据采集和传输需求。
3. 网络数据采集
网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开 API 等方式从网站上获取数据信息的过程。
网络爬虫会从一个或若干初始网页的 URL 开始，获得各个网页上的内容，并且在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的 URL 放入队列，直到满足设置的停止条件为止。这样可将非结构化数据、半结构化数据从网页中提取出来，存储在本地的存储系统中。
简单的网络爬虫能够从一个或若干个网页的URL（统一资源定位符）开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足一定停止条件。复杂一些的网络爬虫能够根据一定的网页分析算法，过滤与主题无关的链接，只保留有用的链接，并将其放入等待抓取的URL队列中，然后根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。所有被网络爬虫抓取的网页将会被系统存储，并进行一定的分析、过滤，最后建立索引，以便之后的查询和检索。
4. 感知设备数据采集
感知设备数据采集是指通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、图片或录像来获取数据。
大数据智能感知系统需要实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。其关键技术包括针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等。
比如奥德塔大数据应用实训案例平台，该平台的数据采集如新闻网站采集、电商平台采集，投融资数据采集等等，除了采集专业新闻网站（例如新浪、搜狐、百度、360以及其他搜索网站）、专业的电商和交易平台（例如各省公共资源交易平台、专业电商平台指定商品数据）、专业的投融资信息平台，还对采集过的数据进行清洗去重、标准化处理和入库。
数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出，如何在大数据浪潮下保持数据采集的准确性，是一个不断探索和尝试的过程，毕竟，数据驱动的“根”在于数据采集，只有采集的数据足够准确，我们才能做出正确的决策，推动企业持续发展。
