现在获取新客的成本不停的在上升，怎么沉淀？怎么合理投入？

精准营销的特点就是准，因为准所以可以省，所以为什么很荣幸的告诉大家，这两年我们终于找到了一些解决方案，可以找回剩下50%的广告预算，或者是降低你的广告成本。这里我为大家准备了三把利剑，就是我们怎么去做精准营销，当中还是一个整字，最上面有一个精准投放，为什么要整合，因为如果我们企业品牌希望把精准营销，精准投放方式的结果去落地以及放大，甚至持续的话，我们在企业的生产经营过程当中，营销过程当中是需要有立体化的打方。

如果大家有过对精准营销投放方式的了解应该已经知道了，就是基于大数据的广告营销手段，它可以找回50%的广告费，因为标签化，在海量的互联网行为数据当中对人群做标签化。大数据营销背后实际改变了什么东西，本质上改变了什么，其实它就是改变了一个媒体采购的方式，或者是广告媒体采购的方向。我们从原先的媒体资源的采购改为对受众的采购。媒体资源的采购很简单，就是采购一些硬广，这一定会造成浪费，因为他就是不精准。你的课大数据营销班,为你定制的互联网

我们大体上会分三大类，一个是网络行为数据，网络行为的数据可以包括在网站，在自由体系之外的用户行为数据以及站内用户行为的数据。比如说活跃的人数，对于某一个APP启动次数，访问次数，页面浏览量，浏览时长等等，这个第一类网络行为的数据。第二类是用户内容的偏好数据，更多的是体现他在网站内部，在APP的内部，他浏览了什么样的内容，他对于不同内容的偏好和了解，和不同的行为规矩是什么样的。第三类用户的数据是用户交易的数据，这个更多的是基于电商平台我们去看用户的交易数据，这些数据并不是真正的用户画像，我们是通过对于这些基础数据的筛选，整理和梳理，最后能够实现对于某一个用户更精确用户的描述和画像。你的课大数据营销班,为你定制的互联网课程。

通过每个环节我们对于数据的把握能够更精准的、更深入的去了解用户在整个移动互联网上面的行为。你的课大数据营销班,为你定制的互联网课程。

数据肯定是无价的。但分析数据并非易事，因为结果越准确，成本就越高。鉴于数据急剧增长，需要一个过程来提供有意义的信息，最终变成实用的洞察力。

数据挖掘是指这个过程：在庞大数据集当中发现模式，将它转换成有效的信息。该技术利用特定的算法、统计分析、人工智能和数据库系统，从庞大数据集中提取信息，并转换成易于理解的形式。本文介绍了广泛用于大数据行业的6种综合数据挖掘工具。

1. Rapid Miner

Rapid Miner是一个数据科学软件平台，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。它是领先的数据挖掘开源系统之一。

该程序完全用Java编程语言编写。该程序提供了一个选项，以便用户试用大量可任意嵌套的操作符，这些操作符在XML文件中有详细说明，可由Rapid Miner的图形用户界面来构建。

2. 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。该系统配合强大的数据算法，锁定最佳客户。

此外，它可识别异常情况和交叉销售机会，让用户能够根据需要运用不同的预测模型。此外，它以所需的方式定制客户画像。

3. IBM SPSS Modeler

说到大规模项目，IBM SPSS Modeler最适合。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。

它可广泛用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器和反向传播学习的基本神经网络。

4. KNIME

Konstanz Information Miner是一个开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。在商业智能界，KNIME号称是有助于为毫无经验的用户提供预测智能的平台。

此外，数据驱动的创新系统有助于发掘数据潜力。此外，它包括数千个模块和随时可用的示例以及一大批集成的工具和算法。

5. Python

Python是一种免费的开源语言，因易用性常常与R相提并论。与R不同，Python学起来往往很容易上手，易于使用。许多用户发现可以在几分钟内开始构建数据，并进行极其复杂的亲和度分析。

只要你熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念，最常见的业务用例数据可视化就很简单。

6.火车采集器

火车采集器由合肥乐维信息技术有限公司开发，是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件，通过灵活的配置，可以很轻松迅速地从网页上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息，可编辑筛选处理后选择发布到网站后台，各类文件或其他数据库系统中。

企业做精准营销

简单的来说就是利用互联网信息技术手段来实现个性化营销的活动

需要依靠大数据信息采集系统作支撑

企业精准营销可以从以下几个方面进行

1.存在于网络中的信息碎片是独立错乱的

需要将这些信息打通、链接实现信息共享

为此要构建大数据交换共享平台

实现用户的精准识别和数据汇集

2.利用大数据信息采集工具实现精准营销和用户维系

比如通过云速数据挖掘

采集筛选精准需求客户信息

进行一对一产品信息推广

提高营销转化率

3.实现运营精准化的基础是细分用户市场

要求根据用户的消费习惯、需求等分析研究

定位目标市场

才能为精准营销提供依据

最后要以客户为中心进行市场营销活动

传统的营销模式以产品为导向

对市场的反应速度缓慢

大数据时代的精准营销

是以客户的需求着手

进行市场营销活动

什么是网络爬虫

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。

小编记得有一个知名的网站号称最强大的“黑暗”搜索引擎工具Shodan，互联网上最可怕的搜索引擎！小编的确进去看过，搜索TP-LINK后，出现了大量的路由器，我点击任何一个所有信息都是可以看到的，包括国家，主机名等等，有兴趣的大家可以去官网上看看

在如今这个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物，而面临的问题就是大数据隐私

你或许并不敏感，当你在不同的网站上注册了个人信息后，可能这些信息已经被扩散出去了，当你莫名其妙的接到各种邮件，电话，短信的滋扰时，你不会想到自己的电话号码，邮箱，生日，购买记录，收入水平，家庭住址，亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。

更可怕的是，这些信息你永远无法删除，它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息，但是这代价太大了。

而我认为手握大数据还应该有大数据的思维，才能更好的利用！好的用途有：

大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；

大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；

大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；

大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；

大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；

大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；等等

今天在知乎上看到了一个帖子，分享给大家，不知大家看完有何感想

我们今天浅谈了一下大数据，希望不了解的朋友看一下，第二个方面今天我们不做程序员，教你如何进行简单的爬虫，将自己需要的大数据进行搜集，分享几个的小白上手易操作爬虫软件，感兴趣的可以试一下。

第一个：八爪鱼 大数据

第二个极搜客 这两个都是有免费的

第三个 熊猫采集 这个大家可以试用一下，并不是免费的

其他的比较专业的有Arachnid、EX-Crawlere、HerDy等等

好了，今天的文章到此结束了，希望能帮助到大家，对爬虫有兴趣的朋友可以试试我分享的这三款软件，个人认为极搜客还是蛮不错的，谢谢大家看我的文章，知数码行天下每天不断更新新的文章！

现在谈论大数据已经没有新意了，形形色色的产品、平台和公司都贴满大数据标签，但大数据却并没有掀起预期飓风，甚至还被冠以“伪命题”污名。

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。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，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？

什么是数据采集？

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。

大数据的主要来源：1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据

传统数据采集的不足

传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。

大数据采集新的方法

以博为软件101异构数据采集技术为例：通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，基于底层IO请求与网络分析等技术，采集目标软件产生的所有数据，将数据转换与重新结构化，输出到新的数据库，供软件系统调用。

技术特点如下：

1. 无需原软件厂商配合；

2. 实时数据采集，数据端到端的响应速度达秒级；

3. 兼容性强，可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据；

4. 输出结构化数据，作为数据挖掘、大数据分析应用的基础；

5. 自动建立数据间关联，实施周期短、简单高效；

6. 支持自动导入历史数据，通过I/O人工智能自动将数据写入目标软件；

7. 配置简单、实施周期短。

优点：其优势在于不需要“接口”配合，这就摆脱了对软件厂商的依赖。特别是在在需要集成多个系统数据时，不仅能节省大量时间、人力与资金，实现“一站式”完成；还避免了因个别系统开发团队解体、源代码丢失等原因导致系统数据集成出现烂尾的情况。

缺点：只采集Windows平台的各软件系统数据

版权声明：本文部分来自网络，如有侵权，请联系删除!

导读：无需数据接口，无需软件厂商配合，异构数据直接采集。博为软件破解大数据产业园的区域大数据平台建设中的大数据采集难题，实现区域各领域数据集成共享，盘活大数据平台。

大数据时代，数据成为重要资源、重要生产力。国家实施大数据战略，政府高度重视大数据，大力推进国家基础数据资源、信息系统跨部门、跨区域共享，为大数据平台的建设提供数据层面的政策保障，推进数据资源开放共享。

与此同时，各地大数据产业园不断兴起，推动区域大数据产业在产业园集聚，形成以大数据产业为主线的智慧新城。大数据产业园基于省/市打造区域大数据平台，需汇集区域各管理部门与各行业企业的数据资源，囊括医疗、政务、交通、公安、能源、工业、制造、国土、金融等各领域数据，实现信息数据的互通共享，才能为大数据产业园吸引更多资本、企业与才人的加入，从而形成以大数据产业为核心的生态圈，为区域经济发展注入新的更大的活力。

大数据产业园大数据平台建设技术难点

任何区域大数据平台基于不同管理部门、不同企业的数据资源，往往是需要多方协调、历时长久的系统工程。

不同管理部门与企业的数据存在不同的软件系统中，以往需要通过数据接口才能打通不同软件系统的数据，但区域大数据平台涉及整个区域，软件系统也是数以万计，需要协调的软件厂商更是数不胜数，如果通过数据接口实现异构数据互联互通，可能耗费巨大的资金、人力和物力也无法完成。

博为技术优势：无需数据接口，无需软件厂商，异构数据直接采集

大数据产业园引入博为101异构数据采集技术，只需要在需要采集的软件系统电脑中安装数据抓取引擎，即可实现对所有软件系统的信息数据抓取、采集、清洗、结构化再存储，短时间内实现所有软件系统的数据对接，不仅节省上亿元成本，更能在最短时间最少人力实现数据连通。

博为101异构数据采集引擎具备以下特点：全球领先，革命性技术解决数据孤岛问题；不挑软件厂商，智能接入国内任何信息化厂家软件系统；不影响现有信息系统，不破解原系统数据库，保障数据安全与数据采集的持续性；实时数据获取传输，数据结构化输出。

大数据产业园区域大数据平台建设意义

（一）于政府而言：

1. 提升政府服务能力和决策效率。区域大数据平台打通各管理部门、各行业的数据资源，通过对数据集成共享，提升政府部门协同工作能力，提高政府的工作效率；通过对大数据的分析与应用，为政府决策提供坚实依据，提高政府的决策效率，强化城市预警机制与服务能力，推进区域性“智慧城市”建成。

2. 大数据招商引资。精准数据资源吸引国内外知名企业落户大数据产业园，为城市发展提供人才支撑、金融支撑、招商支撑与创新支撑，形成以大数据资源为核心的产业链。

3. 形成创业孵化器。大数据资源为优秀创业者提供更好的平台和工具，为更多创业提供数据服务支持，促进产业化发展，提供更多就业机会同时，为区域的产业发展与经济增长带来新机遇。

（二）于企业而言：

大数据产业园建设大数据平台，汇集的数据资源弥补社会企业数据资源不足或缺乏的困境，每个企业可根据自身需求特定数据输出，利用数据提高竞争力，从预测购买行为，到驱动创新项目以增强客户服务或提高生产力，实现企业精细化管理；同时，为创业者提供数据输出服务，孵化更多新企业，促进以大数据为核心的产业化发展。

（三）于百姓而言：

老百姓可享受更高品质的智慧生活。企业通过大数据资源，为百姓提供更精准更适合的产品与服务；而政务信息资源的集成共享，解决百姓办事跑断腿的无奈，让百姓享受到高效优质的政务服务；也改变了信息不对等，彰显政务服务的公平普惠。

做网络营销

不论是个人还是公司都想要实现产品的渠道拓展和推广宣传

但绝大多数的企业都不能达成想要的效果

其实原因有很多

一、想要做好网络营销

客户是王道

没有强大的客户群做后盾

网络营销的销量不过是空想罢了

当下客户渠道大多以网络大数据信息采集的方式来获取

如云速数据挖掘

通过输入行业关键字

就能一键采集指定区域的客户信息和联系方式

省时高效

二、通过客户信息

从分考虑分析目标群体的生活轨迹和习惯

来预测客户下一步的消费行为

以正确的时间正确的方式传达产品信息

从而完成营销活动

三、产品文案的策划一定要以客户需求为重点

并且简单易懂、快速吸引客户眼球

才能使转化率达到最佳

如果您对传统企业互联网转型、大数据、工业4.0等内容的文章、资料、PPT等感兴趣（有提供下载哦~），欢迎关注强企阅闻公众号。

来源／钱塘大数据

在这个用数据说话的时代，能够打动人的往往是用数据说话的理性分析，无论是对于混迹职场的小年轻，还是需要数据进行分析和研究的同学，能够找到合适的数据源都是非常重要的。特别是想要对一个新的领域进行研究和探索，拥有这个领域的数据那都是有十分重要的意义的。

1.－ 国家数据 －

http://data.stats.gov/index.htm

数据来源于中国国家统计局，包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，较为全面和权威，对于社会科学的研究不要太有帮助。最关键的是，网站简洁美观，还有专门的可视化读物。

2.－ CEIC －

http://ceicdata/zh-hans

最完整的一套超过128个国家的经济数据，能够精确查找GDP, CPI, 进口，出口，外资直接投资，零售，销售，以及国际利率等深度数据。其中的“中国经济数据库”收编了300,000多条时间序列数据，数据内容涵盖宏观经济数据、行业经济数据和地区经济数据。

3.－ wind（万得）－

http://wind/

万得被誉为中国的Bloomberg，在金融业有着全面的数据覆盖，金融数据的类目更新非常快，据说很受国内的商业分析者和投资人的亲睐。

4.－ 搜数网 －

http://soshoo/

已加载到搜数网站的统计资料达到7,874本,涵盖1,761,009张统计表格和364,580,479个统计数据，汇集了中国资讯行自92年以来收集的所有统计和调查数据，并提供多样化的搜索功能。

5.－ 中国统计信息网 －

http://tjcn.org/

国家统计局的官方网站，汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，建立了以统计公报为主，统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济新闻、主要统计指标排行等。

6.－ 亚马逊aws －

http://aws.amazon/cn/datasets/?nc1=h_ls

来自亚马逊的跨科学云数据平台，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。

7.－ figshare －

https://figshare/

研究成果共享平台，在这里你会发现来自世界的大牛们的研究成果分享，同时get其中的研究数据，内容很有启发性，网站颇具设计感。

8.－ github －

https://github/caesar0301/awesome-public-datasets

如果觉得前面的数据源还不够，github上的大神已经为大家整理好了一个非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源，自然科学和社会科学的覆盖都很全面，简直是做研究和数据分析的利器。

随便上几个图，满满的都是资源啊

免责声明:本公众号所载文章为本公众号原创或根据网络搜集编辑整理，文章版权归原作者所有。如涉及作品内容、版权和其他问题，请与我们联系！ 文章内容为作者独立观点 ，并不代表兮易强企赞同或支持其观点。

随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：

Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder

大数据平台与数据采集

任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：

数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化，报表和监控)

其中，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。这其中包括：

我们今天就来看看当前可用的六款数据采集的产品，重点关注它们是如何做到高可靠，高性能和高扩展。

1、Apache Flume

Flume 是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。 Flume使用JRuby来构建，所以依赖Java运行环境。

Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统，后来逐渐发展用于处理流数据事件。

Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。

每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。

Source

Source负责接收输入数据，并将数据写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。

Channel

Channel 存储，缓存从source到Sink的中间数据。可使用不同的配置来做Channel，例如内存，文件，JDBC等。使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。使用文件更可靠，但性能不如内存。

Sink

Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地。Sink支持的不同目的地种类包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或者其它的Flume Agent。

Flume在source和sink端都使用了transaction机制保证在数据传输中没有数据丢失。

Source上的数据可以复制到不同的通道上。每一个Channel也可以连接不同数量的Sink。这样连接不同配置的Agent就可以组成一个复杂的数据收集网络。通过对agent的配置，可以组成一个路由复杂的数据传输网络。

配置如上图所示的agent结构，Flume支持设置sink的Failover和Load Balance，这样就可以保证即使有一个agent失效的情况下，整个系统仍能正常收集数据。

Flume中传输的内容定义为事件(Event)，事件由Headers(包含元数据，Meta Data)和Payload组成。

Flume提供SDK，可以支持用户定制开发：

Flume客户端负责在事件产生的源头把事件发送给Flume的Agent。客户端通常和产生数据源的应用在同一个进程空间。常见的Flume 客户端有Avro，log4J，syslog和HTTP Post。另外ExecSource支持指定一个本地进程的输出作为Flume的输入。当然很有可能，以上的这些客户端都不能满足需求，用户可以定制的客户端，和已有的FLume的Source进行通信，或者定制实现一种新的Source类型。

同时，用户可以使用Flume的SDK定制Source和Sink。似乎不支持定制的Channel。

2、Fluentd

Fluentd是另一个开源的数据收集框架。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。Treasure Data, Inc 对该产品提供支持和维护。

Fluentd的部署和Flume非常相似：

Fluentd的架构设计和Flume如出一辙：

Fluentd的Input/Buffer/Output非常类似于Flume的Source/Channel/Sink。

Input

Input负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog，http，file tail等。

Buffer

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。

Output

Output负责输出数据到目的地例如文件，AWS S3或者其它的Fluentd。

Fluentd的配置非常方便，如下图：

Fluentd的技术栈如下图：

FLuentd和其插件都是由Ruby开发，MessgaePack提供了JSON的序列化和异步的并行通信RPC机制。

Cool.io是基于libev的事件驱动框架。

FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。

Fluentd从各方面看都很像Flume，区别是使用Ruby开发，Footprint会小一些，但是也带来了跨平台的问题，并不能支持Windows平台。另外采用JSON统一数据/日志格式是它的另一个特点。相对去Flumed，配置也相对简单一些。

3、Logstash

Logstash是著名的开源数据栈ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana)中的那个L。

Logstash用JRuby开发，所有运行时依赖JVM。

Logstash的部署架构如下图，当然这只是一种部署的选项。

一个典型的Logstash的配置如下，包括了Input，filter的Output的设置。

几乎在大部分的情况下ELK作为一个栈是被同时使用的。所有当你的数据系统使用ElasticSearch的情况下，logstash是首选。

4、Chukwa

官网：https://chukwa.apache.org/

Apache Chukwa是apache旗下另一个开源的数据收集平台，它远没有其他几个有名。Chukwa基于Hadoop的HDFS和Map Reduce来构建(显而易见，他用Java来实现)，提供扩展性和可靠性。Chukwa同时提供对数据的展示，分析和监视。很奇怪的是它的上一次 github的更新事7年前。可见该项目应该已经不活跃了。

Chukwa的部署架构如下：

Chukwa的主要单元有：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等等，看上去相当复杂。由于该项目已经不活跃，我们就不细看了。

5、Scribe

代码托管：https://github/facebookarchive/scribe

Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。已经多年不维护，同样的，就不多说了。

6、Splunk Forwarder

以上的所有系统都是开源的。在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。

Splunk是一个分布式的机器数据平台，主要有三个角色：

Search Head负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息抽取。

Indexer负责数据的存储和索引 Forwarder，负责数据的收集，清洗，变形，并发送给Indexer

Splunk内置了对Syslog，TCP/UDP，Spooling的支持，同时，用户可以通过开发 Input和Modular Input的方式来获取特定的数据。在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如AWS，数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。

这里要注意的是，Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，也就是高可用，高扩展的，但是Splunk现在还没有针对Farwarder的Cluster的功能。也就是说如果有一台Farwarder的机器出了故障，数据收集也会随之中断，并不能把正在运行的数据采集任务Failover到其它的 Farwarder上。

总结

我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

其中Flume，Fluentd是两个被使用较多的产品。如果你用ElasticSearch，Logstash也许是首选，因为ELK栈提供了很好的集成。Chukwa和Scribe由于项目的不活跃，不推荐使用。

Splunk作为一个优秀的商业产品，它的数据采集还存在一定的限制，相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。

尽管“大数据”一词近年来屡遭热捧

但很多人都还不知道什么是大数据

更不知道大数据有甚卵用

这两年，发现“大数据”这个词出现的越来越频繁了

不仅企业，连国家都在部署大数据战略

一番百度了之后

Oh~ emmmmmmmmm~ +_+

还是没搞懂大数据到底是个什么玩意儿

直到有一天

我发现一个秘密

不管我在网上搜索什么

页面都会跳出我要搜索的相关产品或关联事物

然后，我恍然大悟！

所谓大数据，就是算法！

它能够“算”出我们“心中所想”

那么问题来了

大数据技术是如何采集到我们的信息的呢？

数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。

数据采集系统整合了信号、传感器、激励器、信号调理、数据采集设备和应用软件。在数据大爆炸的互联网时代，数据的类型也是复杂多样的，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。结构化最常见，就是具有模式的数据。非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。大数据采集，是大数据分析的入口，所以是相当重要的一个环节。

我们首先来了解一下数据采集的三大要点：

一、数据采集的三大要点

（1）全面性

数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。

比如对于“查看商品详情”这一行为，需要采集用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id，最后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。

（2）多维性

数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型，从而满足不同的分析目标。

比如“查看商品详情”这一行为，通过埋点，我们才能知道用户查看的商品是什么、价格、类型、商品id等多个属性。从而知道用户看过哪些商品、什么类型的商品被查看的多、某一个商品被查看了多少次。而不仅仅是知道用户进入了商品详情页。

（3）高效性

高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。也就是说采集数据一定要明确采集目的，带着问题搜集信息，使信息采集更高效、更有针对性。此外，还要考虑数据的及时性。

不同应用领域的大数据其特点、数据量、用户群体均不相同。不同领域根据数据源的物理性质及数据分析的目标采取不同的数据采集方法。

那么，接下来我们再来了解一下常用的数据采集的方法。

常用的数据采集方法归结为以下三类：传感器、日志文件、网络爬虫。

（1）传感器

传感器通常用于测量物理变量，一般包括声音、温湿度、距离、电流等，将测量值转化为数字信号，传送到数据采集点，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。

（2）系统日志采集方法

日志文件数据一般由数据源系统产生，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。

很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。

（3）Web 爬虫

网络爬虫是指为搜索引擎下载并存储网页的程序，它是搜索引擎和 web 缓存的主要的数据采集方式。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。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。

此外，对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做的很好。

数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。