做數據採集系統需要哪些工具

㈠ 數據採集可以使用的工具有

1、騰訊兔小巢騰訊輕量級用戶意見反饋服務平台。幾行代碼將兔小巢放入任何地方，包括公眾號、app、h5、網站等，就能擁有和騰訊網一樣的互碼告段動社區。2、集搜客免費網頁數據抓取工具3、八抓魚功能強大的數據採集器，不懂爬蟲技術，也可以輕松採集數據。4、火車採集器網頁採集軟體5、後裔採集器基於人工智慧技術研發網頁採集軟體。
數據（data）是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工友游的原始素材。數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據；也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。在計算機系統中，數據以二進制信息單元0、1的形式表示遲譽。
數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。

㈡ 數據採集工具有哪些

如下：

1、NSLOOKUP

nslookup命令幾乎在所有的PC操作系統上都有安裝，用於查詢DNS的記錄，查看域名解析是否正常，在網路故障的時候用來診斷網路問題。信息安全人員，可以通過返回的信息進行信息搜集。

2、DIG

Dig也是對DNS信息進行搜集的工具，dig 相比nsllooup不光功能更豐富，首先通過默認的上連DNS伺服器去查詢對應的IP地址，然後再以設置的dnsserver為上連DNS伺服器。

3、Whois

whois就是一個用來查詢域名是否已經被注冊，以及注冊域名的詳細信息的資料庫（如域名所有人、域名注冊商）。通過whois來實現對域名信息的查詢。早期的whois查詢多以命令列介面存在，但是現在出現了一些網頁介面簡化的線上查詢工具，可以一次向不同的資料庫查詢。

網頁介面的查詢工具仍然依賴whois協議向伺服器發送查詢請求，命令列介面的工具仍然被系統管理員廣泛使用。whois通常使用TCP協議43埠。每個域名/IP的whois信息由對應的管理機構保存。

5、主動信息搜集

Recon-ng是一個信息搜集的框架，它之於信息搜集完全可以和exploit之於metasploit framework、社會工程學之於SET。

5、主動信息搜集

主動信息搜集是利用一些工具和手段，與搜集的目標發生一些交互，從而獲得目標信息的一種行為。主動信息搜集的過程中無法避免會留下一些痕跡。

㈢ 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。

㈣ 大數據數據採集工具簡介

隨著大數據技術體系的發展，越來越多的企業應用大數據技術支撐自己的業務發展。數據採集作為大數據的起點，是企業主動獲取數據的一種重要手段。數據採集的多樣性、全面性直接影響數據質量。

企業獲取數據的渠道分為內部和外部兩個渠道。內部渠道包含自己建設的業務系統，如電商系統、門戶網站、門戶論壇等。外部渠道包含爬蟲系統爬取的數據、三方合作平台數據、公共社交平台數據等。那麼如何從這些渠道獲取數據？下面簡單地介紹一下常用的數據採集工具。

結構化數據採集工具。

結構化數據在分析型的原始數據佔比比較大，大部分經過預處理進入數據倉庫進一步多維分析和數據挖掘。常用的數據採集工具有：

1 Apache Flume

支持離線與實時數據導入，是數據集成的主要工具。

2 Apache Sqoop

主要使用JDBC等工具連接關系型資料庫與Hadoop生態圈的文件系統，通過配置文件配置雙向連接信息後，通過命令完成數據的導入導出。

半結構化數據採集工具

半結構化的數據多見於日誌格式。對於日誌採集的工具，比較常見的是

1 Logstash

Logstash與ElasticSearch、Kibana並稱為ELK，是採集日誌的黃金搭檔。

2 Apache Flume也多用於日誌文本類數據採集。

非結構化數據採集工具

1 DataX

DataX輕量級中間件，在關系型資料庫導入導出性能比較優異。支持多種數據類型的導入導出。

流式數據採集工具

1 Kafka

性能優異超高吞吐量。

Binlog日誌採集工具

1 Canal

基於MySQL資料庫增量日誌解析提供增量日誌訂閱和消費功能。

爬蟲採集框架與工具

1 Java棧，Nutch2、WebMagic等。

2 Python棧，Scrapy、PySpider

3 第三方爬蟲工具，八爪魚、爬山虎、後羿等等。