⑴ 大数据采集平台有哪些
针对这个问题，我们先来了解下大数据采集平台提供的服务平台流程包括：
1，首先平台针对需求对数据进行采集。
2，平台对采集的数据进行存储。
3，再对数据进行分析处理。
4，最后对数据进行可视化展现，有报表，还有监控数据。
优秀的大数据平台要能在大数据分析镇岁方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘方面都能表现出优秀的性能。
现在来推荐几个主流且优秀的大数据平台：
1，ApacheFlume
Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统,它是一个分布式、可靠、可用的系统，是java运行时环境j用于从大量不同的源有效地收集、聚合、移动大量日志数据进行集中式数据存储。
主要的功能表现在:
1.日志收集:日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。
2.数据处理:提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力,提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIXtail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。
2，Fluentd
Fluentd是一个用于统一日志层的开源数据收集器。Fluentd允许您统一数据收集和使用，以便更好地使用和理解数据。Fluentd是云端原生计算基金会(CNCF)的成员项目之一，遵循Apache2License协议。FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。
官网：
articles/quickstart
主要的功能表现在:
1,Input:负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog，http，filetail等。
2,Buffer:负责数据获取的性能和可靠性，也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置。
3,Output:负责输出数据到目的地例如文件，AWSS3或者其它的Fluentd。
3，Chukwa
Chukwa可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop处理的文件保存在HDFS中供Hadoop进行各种MapRece操作。Chukwa本身也提供了很多内置的功能，帮助我们进行数据的收灶慎集和整理。
1，对应用的各个节点实时监控日志文件的变化，并将增量文件内容写入HDFS，同时还可以将数据去除重复，排序等。
2，监控来自Socket的数据，定时执行我们指定的命令获取输出数据。
优秀的平台还有很多，笔记浅谈为止，开发者根据官方提供的文档进行解读，才能深入了解，隐旅敬并可根据项目的特征与需求来为之选择所需的平台。
⑵ 常用的大数据工具有哪些
未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。
未至科技小蜜蜂网络信息雷达是一款网络信息定向采集产品，它能够对用户设置的网站进行数据采集和更新，实现灵活的网络数据采集目标，为互联网数据分析提供基础。
未至科技泵站是一款大数据平台数据抽取工具，实现db到hdfs数据导入功能，借助Hadoop提供高效的集群分布式并行处理能力，可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中，能有效解决大数据传统抽取导致的作业负载过大抽取时间过长的问题，为大数据仓库提供传输管道。
未至科技云计算数据中心以先进的中文数据处理和海量数据支撑为技术基础，并在各个环节辅以人工服务，使得数据中心能够安全、高效运行。根据云计算数据中心的不同环节，我们专门配备了系统管理和维护人员、数据加工和编撰人员、数据采集维护人员、平台系统管理员、机构管理员、舆情监测和分析人员等，满足各个环节的需要。面向用户我们提供面向政府和面向企业的解决方案。
未至科技显微镜是一款大数据文本挖掘工具，是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术,
包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop
MapRece的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。CKM的一个重要应用领域为智能比对,
在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。
未至科技数据立方是一款大数据可视化关系挖掘工具，展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式，为使用者提供全方位的信息展现方式。
⑶ 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。
⑷ 有哪些好用的大数据采集平台
1.数据超市
一款基于云平台的大数据计算、分析系统。拥有丰富高质量的数据资源，通过自身渠道资源获取了百余款拥有版权的大数据资源，所有数据都经过审核，保证数据的高可用性。
2. Rapid Miner
数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。
3. Oracle Data Mining
它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力，做出准确的预测。
4. IBM SPSS Modeler
适合大规模项目。在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法，基本上不需要编程。
5. KNIME
开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。
6. Python
一种免费的开源语言。
关于有哪些好用的大数据采集平台，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑸ bm-box大数据采集器工作原理是怎么样的
通过无线收抄发芯片来实现的，有一种芯片，可以即发送又接收，去网上搜索下。无线数据采集器，采集器由电池或直流电压供电，在一个范围内有AD采集数据，转换为数字信号后通过手法芯片发送，在接收端（可通过PC机USB接口插个手法模块）接收
⑹ 大数据精准采集软件系统
当互联网出现彭勃发展，当大数据井喷式的涌向市场，众多互联网新生产品就在这个 社会 上线了！大数据采集系统就是其中的一项明星产品！现在很多朋友已经有所了解，所谓的精准大数据采集系统什么呢？精准大数据采集系统能够帮助我们做到什么呢？今天我就给大家详细介绍一下精准大数据采集系统的原理以及作用！
而精准大数据采集系统只是郑州鹰眼大数据系统中的一部分，郑州鹰眼大数据是包含了40多个软件，300多个功能，分为采集系统和营销系统，采集系统就是刚刚给大家介绍的根据自己行业采集自己的精准客户群体，而营销系统则是采集出来之后可以进行自动营销！系统之内包含的功能是比较多的，这篇文章只能给大家说个大概！
另外需要给大家强调一点，我们这个系统是帮助大家节省拓客成本，提高拓客效率的一些工具，并不是说多么神奇的工具，如果大家有了解到有人给您介绍的超出逻辑，不可思议，比如说可以采集到个人信息，甚至通过浏览痕迹，上网痕迹就能精准定位客户信息之类的，这些是绝对不可信的，因为这些根本是不可能完成的，大家试想一下，如果这么隐秘的信息都能够被采集到而且作为商业用途，那么现在这个互联网 社会 岂不是真的没有隐私可言了？而且国家会允许这样的东西存在吗？所以这类产品是绝对不允许出现在上，并且被用作商业用途的，他们能够这样给你介绍，只是因为他们抓住了你的心理，从而能够卖出他的产品，但是如果你真买了，你就会发现，买回去之后根本不是购买之前他给你介绍的时候说的那样的。
⑺ 大数据数据采集工具简介
随着大数据技术体系的发展，越来越多的企业应用大数据技术支撑自己的业务发展。数据采集作为大数据的起点，是企业主动获取数据的一种重要手段。数据采集的多样性、全面性直接影响数据质量。
企业获取数据的渠道分为内部和外部两个渠道。内部渠道包含自己建设的业务系统，如电商系统、门户网站、门户论坛等。外部渠道包含爬虫系统爬取的数据、三方合作平台数据、公共社交平台数据等。那么如何从这些渠道获取数据？下面简单地介绍一下常用的数据采集工具。
结构化数据采集工具。
结构化数据在分析型的原始数据占比比较大，大部分经过预处理进入数据仓库进一步多维分析和数据挖掘。常用的数据采集工具有：
1 Apache Flume
支持离线与实时数据导入，是数据集成的主要工具。
2 Apache Sqoop
主要使用JDBC等工具连接关系型数据库与Hadoop生态圈的文件系统，通过配置文件配置双向连接信息后，通过命令完成数据的导入导出。
半结构化数据采集工具
半结构化的数据多见于日志格式。对于日志采集的工具，比较常见的是
1 Logstash
Logstash与ElasticSearch、Kibana并称为ELK，是采集日志的黄金搭档。
2 Apache Flume也多用于日志文本类数据采集。
非结构化数据采集工具
1 DataX
DataX轻量级中间件，在关系型数据库导入导出性能比较优异。支持多种数据类型的导入导出。
流式数据采集工具
1 Kafka
性能优异超高吞吐量。
Binlog日志采集工具
1 Canal
基于MySQL数据库增量日志解析提供增量日志订阅和消费功能。
爬虫采集框架与工具
1 Java栈，Nutch2、WebMagic等。
2 Python栈，Scrapy、PySpider
3 第三方爬虫工具，八爪鱼、爬山虎、后羿等等。