国内实用的Hadoop大数据采集处理技术及方案有哪些？武汉大数据平台如何选择？...

大数据的发展伴随着互联网技术的进步，数据量的增大、数据源的增多,大数据在互联网时代针对数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据技术的意义不在于掌握规模庞大的数据信息，而在于对这些数据进行智能处理，从中分析和挖掘出有价值的信息，但前提是要采集大量有价值的数据。
大数据采集分为：系统日志采集、网络数据采集、数据库数据采集…………等等。

大数据采集处理的技术分为几个阶段:

1.基础阶段：：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。

2.存储阶段：hbase(分布式的、面向列的开源数据库, 分布式存储系)、hive(Hadoop的一个数据仓库工具)、sqoop等

3.大数据架构设计阶段:Flume分布式(分布式的海量日志采集、聚合和传输的系)、Zookeeper(Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件)、Kafka(高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,)等。

4.大数据实时计算阶段技术: Mahout、Spark(管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求)、storm(计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算)。

5.大数据数据采集阶段技术: Python与数据分析(数据采集、数据分析以及数据可视化)、
2019年武汉大数据采集方案：

大数据采集，根据需求进行海量数据采集，其中包含对新闻发布网站、B2B平台、微博微信 SNS 渠道评论信息、各大电商网站、社区论坛等进行文本挖掘分析，同时能够帮助企事业单位、政府军工部门、教育机构等等各行各业做好品牌舆情监控等等多方面。
大数据采集平台，针对海量爬取的各种类型的数据，采用大数据存储提供海量的数据存储、检索、等数据库服务。帮助互联网时代企事业单位进行有效的数据管理、数据分析等等多方面管控。

数据采集源种类繁多，以及采集速度要快更是一个严峻挑战，因为数据采集过程本来就是数据质量问题的主要来源。数据采集源杂乱，采集速度又快，如果不能及时进行数据质量处理，就会导致数据质量问题的堆积，越来越严重。所以在数据采集环节，就必须引入实时数据质量监控和清洗技术，通过强大的集群和分布式计算能力，提高数据采集性能和数据质量监控性能，利用强大的分布式云计算技术，实现数据抽取、数据清洗以及数据质量检查工作。
以上就是数道云大数据关于2019年武汉专业大数据采集处理技术及方案。

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