大数据技术与商业智能BI是相辅相成的，前面的文章就提到大数据技术可以帮助BI产品突破业务和技术的双挑战。可视化大数据分析软件在快速发展的市场环境中，迎来了越来越多的技术要求。这些核心技术成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段，可以说是我们这些专注研究可视化大数据分析软件的工作人员需要去学习和了解的！

1大数据生命周期

底层是基础设施，涵盖计算资源、内存与存储和网络互联，具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和管理，包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统。然后是计算处理层，如hadoop、MapReduce和Spark，以及在此之上的各种不同计算范式，如批处理、流处理和图计算等，包括衍生出编程模型的计算模型，如BSP、GAS 等。数据分析和可视化基于计算处理层。分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析(如机器学习、图计算等)。查询分析多基于表结构和关系函数，流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析，而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法，如图、矩阵、迭代计算和线性代数。一般意义的可视化是对分析结果的展示。但是通过交互式可视化，还可以探索性地提问，使分析获得新的线索，形成迭代的分析和可视化。基于大规模数据的实时交互可视化分析以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点。

2.大数据技术生态

大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。

3.大数据采集与预处理

根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。对于不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

关于玩可视化大数据分析软件要掌握的6个核心技术就先介绍3个，下篇我们再继续。开发一款可视化大数据分析软件需要掌握很多大数据技术，这要求研发人员保持持续学习和更新的态度。这样才能生产出先进的BI产品。

前嗅的这款数据采集软件，这个可以去它官网，好像百度经验不允许粘网址。搜“前嗅”或就可以找到官网。建议大家先在官网注册登录，免费试用前嗅ForeSpider爬虫软件，如果满意的话再使用付费版也不迟。不过小编觉得还是很好用，不信你可以试试，免费体验就可以抓取很多数据信息。

前嗅采集器logo

之前小编发现很多公司使用八爪鱼等采集工具互相合作过，但是八爪鱼采集速度太慢，小编是开着服务器用八爪鱼采集，一个月差不多采到100万条数据。后来是朋友介绍知道的前嗅，用前嗅的软件，小编仅仅开着笔记本采，一天给小编采了几百万条，差距还是很明显的。

他们的ForeSpider数据采集软件很高级，不论是采集速度还是采集的数据全面，都完成的非常好。另外值得一提的是他们可视化的操作，对于小编这种技术白很是方便，几步的配置就能完成采集。有一些比较复杂的网站，也可以用他们自己的爬虫脚本。就算自己不想配置，也可以直接找他们买模板，拿回来自己一点按钮就能采集，小编也是每次都是直接买的模板。

最主要他们不仅仅能采集，他们还有自己的数据分析系统。数据采集后把数据交给他们，进行分析，然后给小编分析报告也是非常的详细和具体，省了小编很多的事。分析方面给我提供了很多有价值的建议，有效的提升了小编公司的市场竞争力。 小编也是现在跟前嗅合作久了，觉得很是不错，总想着推荐给同行们使用，良心推荐一下。

数据采集抽象图

可以采集，案例的话。。。我也没有。。你可以找他们客服要，应该有吧。大家觉得我说的哪里不对的，欢迎大家给小编留言指点，谢谢!

目前有很多数据采集云平台，如百度统计，腾讯统计、乐驰云采集等等，还有一些平台也非常不错：

一. 友盟+

支持移动端和web端数据采集，个性化场景数据定制采集方案。官网给的一些demo可以参考来设计大数据的分析展现，例如：

友盟的：

百度的：

值得借鉴～

二. 乐驰云采集

以高性能分布式采集、存储为核心，建立分工明确的功能模块进行高度协作，融合打码、分词、代理、排重等实用性服务，帮助用户以最低成本、最少人力、最高效率完成大数据应用开发，从而满足当下广大中小企业对“实时、高难、海量”级大数据业务场景的根本需求。

http://lewell/service.html#tabcon_4

值得一看

三. 火车采集器

火车采集器，一款专业的互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件，可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息，并通过一系列的分析处理，准确挖掘出所需数据。火车采集器历经十二年的升级更新，积累了大量用户和良好口碑，是目前最受欢迎的网页数据采集软件。

对于网站采集数据的主流实现方式是通过javascript脚本引入，记录页面动作与变化，搜集数据后作为参数，通过gif图片(gif图片格式请求可以解决跨域问题)请求上报。

比如一些大型网站，可以看到他们的数据采集方式：如淘宝，百度，京东，聚划算等

个人设计的web采集数据方案：

lg.js脚本引入页面中通过gif图片请求到后端服务器服务器记录请求参数到日志文件日志文件实时抓取到消息队列实时计算系统消费队列消息，完成分析整理分析结果入ES，kibana二次开发展示ES历史数据入Hadoop

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。

大数据技术用了多年时间进行演化，才从一种看起来很炫酷的新技术变成了企业在生产经营中实际部署的服务。其中，数据采集产品迎来了广阔的市场前景，无论国内外，市面上都出现了许多技术不一、良莠不齐的采集软件。

今天，我们将对比国内五大主流采集软件优缺点，帮助你选择最适合的爬虫，体验数据hunting带来的快感。

国内篇

1.火车头

作为采集界的老前辈，我们火车头是一款互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件，可以抓取网页上散乱分布的数据信息，并通过一系列的分析处理，准确挖掘出所需数据。它的用户定位主要是拥有一定代码基础的人群，适合编程老手。

采集功能完善，不限网页与内容，任意文件格式都可下载具有智能多识别系统以及可选的验证方式保护安全支持PHP和C#插件扩展，方便修改处理数据具有同义，近义词替换、参数替换，伪原创必备技能Conclusion:火车头适用于编程能手，规则编写容易，软件的定位比较专业而且精准化。

2.八爪鱼

一款可视化免编程的网页采集软件，可以从不同网站中快速提取规范化数据，帮助用户实现数据的自动化采集、编辑以及规范化，降低工作成本。云采集是它的一大特色，相比其他采集软件，云采集能够做到更加精准、高效和大规模。

自定义采集过程中，八爪鱼采集器系统自写的Xpath、自动生成的流程，可能无法满足数据采集需求。对数据质量要求高，则需自写Xpath，调成流程图等，以优化规则。

使用自定义采集的同学，虽然八爪鱼操作简单，比较容易上手。但是，仍需对八爪鱼采集原理有所了解，看完相关教程，循序渐进，成长周期较长。

可视化操作，无需编写代码，制作规则采集，适用于零编程基础的用户云采集是其主要功能，支持关机采集，并实现自动定时采集

Conclusion:八爪鱼是一款适合小白用户尝试的采集软件，云功能强大，当然爬虫老手也能开拓它的高级功能。

3.集搜客

一款简单易用的网页信息抓取软件,能够抓取网页文字、图表、超链接等多种网页元素。同样可通过简单可视化流程进行采集，服务于任何对数据有采集需求的人群。

可视化流程操作，与八爪鱼不同，集搜客的流程重在定义所抓取的数据和爬虫路线，八爪鱼的规则流程十分明确，由用户决定软件的每一步操作

支持抓取在指数图表上悬浮显示的数据，还可以抓取手机网站上的数据

会员可以互助抓取，提升采集效率，同时还有模板资源可以套用

Conclusion:集搜客操作较简单，适用于初级用户，功能方面没有太大的特色，后续付费要求比较多。

4.神箭手云爬虫

一款新颖的云端在线智能爬虫/采集器，基于神箭手分布式云爬虫框架，帮助用户快速获取大量规范化的网页数据。

直接接入代理IP，避免IP封锁

自动登录验证码识别，网站自动完成验证码输入

可在线生成图标，采集结果以丰富表格化形式展现本地化隐私保护，云端采集，可隐藏用户IP

Conclusion: 神箭手类似一个爬虫系统框架，具体采集还需用户自写爬虫，需要代码基础。

5.狂人采集器

一套专业的网站内容采集软件，支持各类论坛的帖子和回复采集，网站和博客文章内容抓取，分论坛采集器、CMS采集器和博客采集器三类。

支持对文章内容中的文字、链接批量替换和过滤可以同时向网站或论坛的多个版块一起批量发文具备采集或发帖任务完成后自动关机功能

Conclusion: 专注论坛、博客文本内容的抓取，对于全网数据的采集通用性不高。

注：给火车采集器的新手们一点学习建议

火车采集器是一个非常专业的数据抓取和数据处理软件,对软件使用者有较高的技术要求， 使用者要有基本的HTML基础,能看得懂网页源码,网页结构。

同时如果用到web发布或数据库发布,则对自己文章系统及数据存储结构要非常了解。

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。

　　BI(BusinessIntelligence)即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具?NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化。为了更好地帮助读者选择分析工具，重庆IT培训的老师将为大家介绍数说立方、数据观、BDP等11款BI-商业智能产品，排名不分先后!

　　1、数说立方

　　数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点;另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。

　　优点：

　　即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好;

　　与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据;

　　功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台;

　　可视化视图展现、友好的客户感知页面;

　　支持SAAS，私有化部署，有权限管理;

　　缺点：

　　产品新上市，操作指导页不太完善;

　　体验过程中有一些小bug;

　　2、数加平台

　　数加是阿里云发布的一站式大数据平台，可以提供数据采集、结构化、加工到展示分析整套的一站式数据服务。 可采集不同系统及物理存储的源头数据，在分布式计算平台上进行数据的深度整合、计算、挖掘，将计算的结果通过可视化的工具进行个性化的数据分析和展现，也可直观的展示分析现有云上业务系统的数据库数据。

　　优点：

　　有完整的产品规划，功能完善;

　　图形展示和客户感知良好;

　　提供SQL查询;

　　缺点：

　　需要捆绑阿里云才能使用，一般用户还不能真正使用起来;

　　部分体验功能一般，有一定的学习成本;

　　3、Tableau

　　Tableau是目前市面上较为成功的BI工具。产品既有针对性，又有普适性。拖放式界面，操作简单。数据兼容性强，适用于多种数据文件与数据库，同时也兼容多平台，windows、mac、Online均可使用。而且重要的一点是免费为用户安排现场培训或按需求进行在线培训。

　　优点：

　　处于行业领导者地位，功能完善;

　　有较好的图形展现与客户感知;

　　新产品开始支持云端展现，但是需要客户端支持;

　　缺点：

　　相比于商业智能BI，更像一个基于数据查询的数据展示工具;

　　处理不规范数据、转化复杂模型比较难;

　　无法处理大量数据;

　　国内网络连接Online版速度较慢;

　　4、Qlik

　　QlikView只需轻轻单击几下，就可以对所有数据源进行合并、搜索、可视化和分析，可在不影响性能的前提下连接到多个数据源;其次视图种类丰富，界面简洁，互动性强，总体来说是一款简单易用的BI产品。Qlik用户可通过各类可视化效果，将Qlik扩展到任何应用程序中。另外用户也可以通过使用标准的和最新的网络API，可将可视化效果数据嵌入网站或应用程序。

　　优点：

　　产品功能完善，图形展现和客户感知良好;

　　支持SAAS，有权限管理功能;

　　缺点：

　　有一定的学习成本;

　　报表规范性要求很高;

　　数据抓取功能都非常弱，需要有非常好的数据仓库作为基础;

　　5、Spotfire

　　Spotfire服务对象是一线工作人员和日常决策人员，其交互界面形象易懂，无需写脚本语言和编写程序就可以对数据进行添加、分离操作。内置搜索引擎，可以随意查找任意信息。支持R、S+等统计、挖掘功能;有丰富、开源的R模型。标记有自身特色，提供了过滤、钻取等功能，多个标记同时还可以实现图形化的集合运算。

　　优点：

　　交互界面形象易懂，即使是普通的业务人员也能轻而易举地进行复杂的数据分析;

　　不一定要建数据仓库，还可以直接从多个异构数据源提取数据进行分析;

　　支持SAAS，有权限管理功能;

　　缺点：

　　SAAS版只支持30M，由于是国外服务器所以上传很慢;

　　不适合中国式的固定报表;

　　进军中国市场较晚，国内案例较少;

　　工具的适应性范围广，但是难易跨度大;

　　6、神策分析

　　神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等，工具需要付费使用。

　　优点：

　　专注于用户行为数据分析，不追求做大而追求做全;

　　有详细的产品使用文档以及案例;

　　提供SQL查询;

　　缺点：

　　更多的是demo示例，不能开箱即用;

　　纯dashboard展示，并不能对单独一块数据作自定义分析;

　　7、BDP

　　BDP个人版使用免费，只需导入数据，设定分析维度，即可实时得到图表分析结果。产品示例和视频教学很细致，交互页面很友好。每次数据更新，对应的图表也会自动更新，可以免去一些重复分析、制作图表的数据工作。另外，分享环节也很贴心，数据仪表盘可以一键导出，也可直接生成链接分享给他人或分享到微信、微博等社交平台。

　　优点：

　　产品支持移动端;手机同步呈现最新数据

　　用户可以免费使用工具，还有免费公开的数据源;

　　操作体验流畅，界面友好，功能全，总体来说是一款不错的产品;

　　即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好;

　　数据可以同步更新，免去了重复劳动的工作;

　　缺点：

　　官网的介绍比较简单;

　　8、永洪BI

　　永洪BI是一款可在前端进行多维分析和报表展现的BI软件。支持拖拽操作，数据源格式多样，提供不同级别的查询支持，支持跨库跨源连接。另外永洪提供了一款数据存储、数据处理的软件——MPP数据集市，可与BI打通，使得数据查询，钻取和展示的速度大幅度提高。不过其产品用户体验一般，拖拽过于自由，导致仪表盘布局不好控制;主题样式虽多但是给人感觉样式还是很传统。

　　优点：

　　商业流程完善，给人专业的感觉;

　　产品定制化的版本效果不错;

　　支持的数据接入较多;

　　缺点：

　　SAAS版体验很差，有一定的学习成本;

　　UI的视觉效果一般，整体可视化效果不够现代化;

　　9、数据观

　　数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。数据观数据来自云端，如：百度 网盘、微盘、salesforce等。数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。另外产品的使用没有技术门槛，无需专业IT知识，同时适用于非专业分析师出身的业务人员，可以快速将数据转化成直观的图表，适合一开始接触数据分析工具的非专业数据从业人员。

　　优点：

　　注册只需填写邮箱，且支持明道账号登陆;

　　使用引导明确，支持salesforce、百度云数据导入;

　　分析结果支持链接分享，大大降低用户的沟通成本;

　　缺点：

　　不支持超过20MB的数据上传;

　　数据导入后，数据分析体验方面存在bug;

　　产品的使用以点击为主，不支持拖拽操作;

　　10、FineBI

　　FineBI分为数据处理、可视分析和分享公用三大功能模块。支持多种数据源，图表风格清爽美观，可选择任意维度分析。分析页面由控件和组件组成，控件和组件的数量是可以添加至任意多个，但是布局的交互比较僵硬，且使用逻辑有点乱，引导不明确。需要安装本地客户端才能使用。

　　优点：

　　有较为详细的行业案例与技术方案;

　　产品演示和资源中心也较为清晰

　　缺点：

　　需要使用客户端，增加了使用的不便利性

　　只有仪表盘展示，BI报表需要另一款产品;

　　无法处理大量的数据;

　　11、魔镜

　　魔镜支持自动拖拽建模，同时可视化效果库十分酷炫。用户可以邀请团队成员到自己的项目，合作进行探索分析，并且按照需求有效控制访问数据的成员权限。产品模块规划完整，有基础企业版到hadoop等5种选择为，而且可以支持定制化服务。但是可能是云平台版的缘故，使用过程中出现不少BUG，企业版的体验可能会相对好一点。

　　优点：

　　产品模块的规划比较健全，其中包括数据源导入、数据分析、仪表盘、数据挖掘和数据工厂;

　　官网的设计不错，模板选择性大，颜值控可能会喜欢;

　　工具使用指导清晰，使用篇和方法篇等比较详细;

　　缺点：

　　产品存在较多的BUG，UI和功能相对其他产品来说较简陋;

　　部分产品模块并不能切实用于数据分析;

　　选择一款适用的BI产品，能够大大简化数据分析的繁杂工作，提高分析效率与质量。当然，以上每个工具各有优点，工具地址都给大家了，接下来就是轮到你动手的时候了，找一个自己喜欢的工具，开始吧!

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。

一、携程实时用户数据采集系统设计实践

随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。

我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访问终端和多种网络类型的场景下，用户数据实时、高效采集的方法，并在此基础上设计和实现实时、有序和健壮的用户数据采集系统。此系统基于Java NIO网络通信框架（Netty）和分布式消息队列（Kafka）存储框架实现，其具有实时性、高吞吐、通用性好等优点。

1、技术选型和设计方案：

一个典型的数据采集分析统计平台，对数据的处理，主要由如下五个步骤组成：

图1、数据平台处理流程

其中，数据采集步骤是最核心的问题，数据采集是否丰富、准确和实时，都直接影响整个数据分析平台的应用的效果。本论文关注的步骤主要在数据采集、数据传输和数据建模存储这三部分。

为满足数据采集服务实时、高效性、高吞吐量和安全性等方面的要求，同时能借鉴互联网大数据行业一些优秀开源的解决方案，所以整个系统都将基于Java技术栈进行设计和实现。整个数据采集分析平台系统架构如下图所示：

图2（数据采集分析平台系统架构）

其中整个平台系统主要包括以上五部分：客户端数据采集SDK以Http(s)/Tcp/Udp协议根据不同的网络环境按一定策略将数据发送到Mechanic(UBT-Collector)服务器。服务器对采集的数据进行一系列处理之后将数据异步写入Hermes(Kafka)分布式消息队列系统。为了关联业务服务端用户业务操作埋点、日志，业务服务器需要获取由客户端SDK统一生成的用户标识（C-GUID），然后业务服务器将用户业务操作埋点、日志信息以异步方式写入Hermes(Kafka)队列。最后数据消费分析平台，都从Hermes(Kafka)中消费采集数据，进行数据实时或者离线分析。其中Mechanic(UBT-Collector)系统还包括对采集数据和自身系统的监控，这些监控信息先写入Hbase集群，然后通过Dashboard界面进行实时监控。

（1）基于NIO的Netty网络框架方案

要满足前面提到的高吞吐、高并发和多协议支持等方面的要求。我们调研了几种开源异步IO网络服务组件（如Netty、MINI、xSocket），用它们和NginxWeb服务器进行了性能对比，决定采用Netty作为采集服务网络组件。下面对它进行一些概要介绍：Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架，它提供了对TCP、UDP和文件传输的支持，Netty的所有IO操作都是异步非阻塞的，通过Future-Listener机制，用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得IO操作结果。

图3（Netty框架内部组件逻辑结构）

Netty的优点有：

a、功能丰富，内置了多种数据编解码功能、支持多种网络协议。

b、高性能，通过与其它主流NIO网络框架对比，它的综合性能最佳。

c、可扩展性好，可通过它提供的ChannelHandler组件对网络通信方面进行灵活扩展。

d、易用性，API使用简单。

e、经过了许多商业应用的考验，在互联网、网络游戏、大数据、电信软件等众多行业得到成功商用。

Netty采用了典型的三层网络架构进行设计，逻辑架构图如下：

图4（Netty三层网络逻辑架构）

第一层：Reactor通信调度层。该层的主要职责就是监听网络的连接和读写操作，负责将网络层的数据读取到内存缓冲区中，然后触发各种网络事件，例如连接创建、连接激活、读事件、写事件等，将这些事件触发到Pipeline中，再由Pipeline充当的职责链来进行后续的处理。

第二层：职责链Pipeline层。负责事件在职责链中有序的向前（后）传播，同时负责动态的编排职责链。Pipeline可以选择监听和处理自己关心的事件。

第三层：业务逻辑处理层，一般可分为两类：a. 纯粹的业务逻辑处理，例如日志、订单处理。b. 应用层协议管理，例如HTTP(S)协议、FTP协议等。

我们都知道影响网络服务通信性能的主要因素有：网络I/O模型、线程（进程）调度模型和数据序列化方式。

在网络I/O模型方面，Netty采用基于非阻塞I/O的实现，底层依赖的是JDKNIO框架的Selector。

在线程调度模型方面，Netty采用Reactor线程模型。常用的Reactor线程模型有三种，分别是：

a、Reactor单线程模型：Reactor单线程模型，指的是所有的I/O操作都在同一个NIO线程上面完成。对于一些小容量应用场景，可以使用单线程模型。

b、Reactor多线程模型：Rector多线程模型与单线程模型最大的区别就是有一组NIO线程处理I/O操作。主要用于高并发、大业务量场景。

c、主从Reactor多线程模型：主从Reactor线程模型的特点是服务端用于接收客户端连接的不再是一个单独的NIO线程，而是一个独立的NIO线程池。利用主从NIO线程模型，可以解决一个服务端监听线程无法有效处理所有客户端连接的性能不足问题。Netty线程模型并非固定不变的，它可以支持三种Reactor线程模型。

在数据序列化方面，影响序列化性能的主要因素有：

a、序列化后的码流大小（网络带宽占用）。

b、序列化和反序列化操作的性能（CPU资源占用）。

c、并发调用时的性能表现：稳定性、线性增长等。

Netty默认提供了对GoogleProtobuf二进制序列化框架的支持，但通过扩展Netty的编解码接口，可以实现其它的高性能序列化框架，例如Avro、Thrift的压缩二进制编解码框架。

通过对Netty网络框架的分析研究以及对比测试（见后面的可行性分析测试报告）可判断，基于Netty的数据采集方案能解决高数据吞吐量和数据实时收集的难点。

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