现代社会提到大数据大家都知道这是近几年才形成的对于数据相关的新名词，在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。在20世纪80年代我国已经有一些专家学者谈到了海量数据的加工和管理，但是由于计算机技术和网络技术的限制大数据未能引起足够的重视，它蕴藏的巨大信息资源也暂时隐藏了起来。随着云计算技术的发展，互联网的应用越来越广泛，以微博和博客为代表的新型社交网络的出现和快速发展，以及以智能手机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现，计算机应用产生的数据量呈现了爆炸性增长的趋势。2012年末出版的《大数据时代》的作者英国牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·尔耶·舍恩伯格在书的引言中说，大数据正在改变人们的生活以及理解世界的方式，而更多的改变正蓄势待发。

大数据蕴含着巨大的价值，对社会、经济、科学研究等各个方面都具有重要的战略意义。目前，大数据已经在政府公共管理、医疗服务、零售业、制造业，以及涉及个人的位置服务等领域得到了广泛应用，并产生了巨大的社会价值和产业空间。麦肯锡公司在一份研究报告中，根据西方产业数据预测，大数据的应用将能为欧洲发达国家的政府节省1000亿欧元以上的运作成本，使美国医疗保健行业的成本降低8%，约每年3000多亿美元，并使得零售商的营业利润率提高60%以上。市场调研机构IDC的“数字宇宙”研究报告中则预测，大数据技术与服务市场在2015年将达到169亿美元，实现40%的年增长率，为IT与通信产业增长率的7倍。大数据中蕴含的巨大商业价值、科学研究价值、社会管理与公共服务价值以及支撑科学决策的价值正在被认知与开发利用。

数据中蕴含的宝贵价值成为人们存储和处理大数据的驱动力。Mayer-Schonberger在《大数据时代》一书中指出了大数据时代处理数据理念的三大转变，即要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。因此，大数据的处理对于当前存在的技术来说是一种极大的挑战。

那么我们如何获取这些数据呢，有没有什么高效的办法可以帮助我们获取这些高价值的数据，毕竟人工的复制黏贴不仅复杂而且非常的低效，因此后羿工程师团队不断的摸索和开发，终于研究出一款基于人工智能技术的爬虫工具，只需要在软件中输入网址就能够自动识别网页数据，无需配置即可完成数据采集，是业内首家支持三种操作系统（包括Windows、Mac和Linux）的采集软件。同时这是一款真正免费的数据采集软件，对采集结果导出没有任何限制，即使是没有编程基础的小白用户也可轻松实现数据采集要求。

现在我们就以腾讯视频为例，为大家演示如何使用此款软件。

首先，复制需要采集的网址，打开软件输入网址，新建智能采集任务。

在智能模式下，我们输入网址后软件即可自动识别出页面上的数据并生成采集结果，每一类数据对应一个采集字段，我们可以右击字段进行相关设置，包括修改字段名称、增减字段、处理数据等。

接着我们点击“保存并启动”按钮，可在弹出的页面中进行一些高级设置，包括定时启动、自动入库和下载图片，本次示例中未使用到这些功能，直接点击“启动”运行爬虫工具。

数据采集完毕后，我们可以导出数据，软件提供多种导出方式，大家可以自由选择导出方式。

我们导出了一个Excel表格的文件，在这个表格上我们可以看到数据都完整的采集出来了，大家可以直接使用这些数据，也可以在这个基础上对数据进行加工处理。

对于大数据的理解

大多人还停留在很大的数据这一概念上

其实不然

大数据指的是存在于网络上的海量的信息碎片

通过类似云速数据挖掘这种先进的技术将其采集、整合、

从而发现隐藏于其中的关联信息

下面通过三个核心来解读什么是大数据信息采集

一、大数据营销是将所有营销行为和销售行为数据化

将这些可挖掘、整理的数据作为营销活动的核心部分

贴合需求打造符合市场及消费需求的商业模式、

二、大数据信息采集实现线上线下结合的网络营销时代

线上的营销活动不受时间空间限制

将线上数据与传统模式结合起来

打通数据库实现技术共享

将是未来营销工作的首要重点

三、大数据信息采集实现企业高效转化

大数据营销的核心意在大规模的个性化互动

指的是有针对性的传播内容

更加人性化的服务

而实现这以核心的基础就是大数据信息采集

在数字经济时代，未来每个企业都可能是数字企业。数字企业则必须有自己完整的大数据体系。上期小编邀请数据大牛为大家解析了大数据底层架构（资深数据大牛深度解析：大数据底层架构！），而今天我们介绍的，便是每个企业大数据体系中最基础和最根本的部分——数据采集。

数据采集是一切有效分析的前提。如：数据接入；数据传输；数据建模／存储；数据查询；数据可视化等。总体上可以将企业大数据体系分成：

采集与存储平台：主要职责是对企业的相关大数据进行收集，并将收集到的数据进行存储。以便与企业管理及运用，同时也是未来数字企业的最重要资产之一。

分析与挖掘平台：主要职责是对企业采集到的数据进行专门的分析、BI等，以及在此基础上进一步的数据挖掘、人工智能等。

洞察与决策平台：主要职责是利用大数据分析的结果，通过自动加人工双重决策，更高效的运用到产品，业务，商业等环节以及相应的行动等。

覆盖全局数据安全平台：主要职责是负责确保数据的安全性，保证企业的数据资产不受到损害，例如数据不丢失、不损坏、不被窃、不被改等。

数据采集与存储平台将占据非常重要的位置。将来自各种数据源的原始大数据采集、分析、存储等。通常中小企业也可以不用自己拥有专门的大数据分析与挖掘平台，选择与相对专业的企业合作。

面对来源各异、以结构化/半结构化为主的数据，拍拍信使用linkedin开源的camus来采集消息类数据，使用kettle来采集RMDB的数据，具有以下优势：

1提高采集效率，降低工程成本；

2支持Web、iOS、Android、HTML等多种平台；

3采集全面属性、维度、指标等，使数据资源更优质；

4建立预测模型，实时智能监控、分析、预测用户行为；

5支持代码埋点，和全（无）埋点，按需选择，灵活运用。

采集方案：客户端（前端）；服务器日志；业务数据库；历史数据；第三方数据等。

数据采集与存储平台一般也可以分为三个层次，即数据采集层、预处理层和存储层。同时，大数据采集平台还需要一个覆盖全局的数据安全体系。

采集层负责采集企业各种来源的大数据；预处理层负责对采集回来的数据进行一些规范化的处理；存储层则是将预处理后的大数据进行存储，将企业大数据资产用一种方式保存起来。数据安全体系即数据安全平台。值得注意的是，当存储技术足够好、存储设备成本足够低容量足够大时，预处理层或可以选择忽略。

本期对大数据采集的分享就到这里啦，欢迎大家联系探讨。

（小编的鸡腿就靠各位老板啦(づ￣ 3￣)づ）

感谢您对拍拍信的认可与支持

我们一直在路上

1 数据库索引(顺序、B-+、散列)

MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。

索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，还有覆盖索引，聚簇索引 是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了;聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。

为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。

为什么要创建索引

创建索引可以大大提高系统的性能。

第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。

第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?因为，增加索引也有许多不利的方面。

第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。

第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。

第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

在哪建索引

索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引：

在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度;

在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;

在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的;

在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间;

在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：

第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。

第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。

第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少,不利于使用索引。

第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改操作远远多于检索操作时，不应该创建索引。

2 数据库事务的特征

数据库事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，这些操作要么全做要么全不做，是一个不可分割的工作单位。

数据库事务的四大特性(简称ACID)是：

(1) 原子性(Atomicity)

事务的原子性指的是，事务中包含的程序作为数据库的逻辑工作单位，它所做的对数据修改操作要么全部执行，要么完全不执行。这种特性称为原子性。

例如银行取款事务分为2个步骤(1)存折减款(2)提取现金。不可能存折减款，却没有提取现金。2个步骤必须同时完成或者都不完成。

(2)一致性(Consistency)

事务的一致性指的是在一个事务执行之前和执行之后数据库都必须处于一致性状态。这种特性称为事务的一致性。假如数据库的状态满足所有的完整性约束，就说该数据库是一致的。

例如完整性约束a+b=10，一个事务改变了a，那么b也应随之改变。

(3)分离性(亦称独立性Isolation)

分离性指并发的事务是相互隔离的。即一个事务内部的操作及正在操作的数据必须封锁起来，不被其它企图进行修改的事务看到。假如并发交叉执行的事务没有任何控制，操纵相同的共享对象的多个并发事务的执行可能引起异常情况。

(4)持久性(Durability)

持久性意味着当系统或介质发生故障时，确保已提交事务的更新不能丢失。即一旦一个事务提交，DBMS保证它对数据库中数据的改变应该是永久性的，即对已提交事务的更新能恢复。持久性通过数据库备份和恢复来保证。

3 数据库优化

单机：

(1)创建索引：在数据库设计的时候，要能够充分的利用索引带来的性能提升?如何建立索引?建立什么样的索引?在哪些字段上建立索引?见以上“数据库索引”

(2)sql语句：设计数据库的原则就是尽可能少的进行数据库写操作(插入，更新，删除等)，查询越简单越好(单表查询 > inner join>其他)。

(3)配置缓存：配置缓存可以有效的降低数据库查询读取次数，从而缓解数据库服务器压力，达到优化的目的。可配置的缓存包括索引缓存(key_buffer)，排序缓存(sort_buffer)，查询缓存(query_buffer)，表描述符缓存(table_cache)，

(4)切表：分表包括两种方式：横向分表和纵向分表，其中，横向分表比较有使用意义，故名思议，横向切表就是指把记录分到不同的表中，而每条记录仍旧是完整的(纵向切表后每条记录是不完整的)，例如原始表中有100条记录，我要切成2个表，那么最简单也是最常用的方法就是ID取模切表法，本例中，就把ID为1,3,5,7。。。的记录存在一个表中，ID为2,4,6,8,。。。的记录存在另一张表中。虽然横向切表可以减少查询强度，但是它也破坏了原始表的完整性，如果该表的统计操作比较多，那么就不适合横向切表。横向切表有个非常典型的用法，就是用户数据：每个用户的用户数据一般都比较庞大，但是每个用户数据之间的关系不大，因此这里很适合横向切表。最后，要记住一句话就是：分表会造成查询的负担，因此在数据库设计之初，要想好是否真的适合切表的优化

(5)日志分析：通过分析日志(查询吞吐量，数据量监控;慢查询分析：索引、IO、CPU)，可以找到系统性能的瓶颈，从而进一步寻找优化方案

分布式数据库集群：这种分布式集群的技术关键就是“同步复制”

4 数据库引擎

在MySQL 5.1中，MySQL AB引入了新的插件式存储引擎体系结构，允许将存储引擎加载到正在运新的MySQL服务器中。

使用MySQL插件式存储引擎体系结构，允许数据库专 业人员为特定的应用需求选择专门的存储引擎，完全不需要管理任何特殊的应用编码要求。采用MySQL服务器体系结构，由于在存储级别上提供了一致和简单的 应用模型和API，应用程序编程人员和DBA可不再考虑所有的底层实施细节。因此，尽管不同的存储引擎具有不同的能力，应用程序是与之分离的。

MySQL支持数个存储引擎作为对不同表的类型的处理器。MySQL存储引擎包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎：

· MyISAM管理非事务表。它提供高速存储和检索，以及全文搜索能力。MyISAM在所有MySQL配置里被支持，它是默认的存储引擎，除非你配置MySQL默认使用另外一个引擎。

· MEMORY存储引擎提供“内存中”表。MERGE存储引擎允许集合将被处理同样的MyISAM表作为一个单独的表。就像MyISAM一样，MEMORY和MERGE存储引擎处理非事务表，这两个引擎也都被默认包含在MySQL中。

注释：MEMORY存储引擎正式地被确定为HEAP引擎。

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

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万丈高楼平地起，一口吃不成个胖子。只有打好地基，才能获得更高更好的发展。想成为一名黑客，就肯定与计算机脱不掉关系。想要写好代码，却不懂数据结构，那是万分的不妥。所以，还是乖乖来恶补数据结构的基础知识吧。

（一）数据结构

1、数据：数据是信息的载体，它能够被计算机识别、存储和加工处理，是计算机程序加工的原料。

2、数据元素：数据元素是由若干个数据项组成，数据项是具有独立单位的最小识别单位。例如，一本书的数目信息为一个数据元素，而书目信息的每一项（如书名、作者名等）为一个数据项。数据项是数据的不可分割的最小单位。

3、数据对象：数据对象（Data Object）是性质相同的数据元素的集合。

4、数据结构：数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

5、存储结构：存储结构是数据结构在计算机中的表示。

6、数据类型：数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。

7、抽象数据类型：抽象数据类型是指一个数据模型一级定义在该模型上的一组操作，是对一般数据类型的扩展。

（二）数据的存储结构分类

1、顺序存储方法

顺序存储方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由附加指针字段表示。顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法，通常借助程序设计语言中的数组来实现。

2、链式存储方法

链式存储方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上也相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。链式存储结构通常借助程序设计语言中的指针类型来实现。

关注我，了解更多干货内容。

经过两周的整理总结，沉淀出来好多数据采集的经验与大家分享。

前嗅免费模板共享链接：http://forenose/help/collection/template/cases.html

1.如何进行数据采集？

①下载安装软件后，登录到软件上。

②准备好模板：在前嗅的官网上下载免费的模板或自己配置好的模板

③将下载的官网导入到软件中。

点击文件---点击导入采集文件（将采集文件导入，自己配置的模板请忽略这一步）

④在数据建表中建关联数据表

选中需要采集模板下的表单---点击创建关联数据表，所创表名不能为汉字，点击确定---在所创数据表前的方框打勾即可关联数据表。详情见下图。

此时在数据浏览中就存在了刚刚建的关联数据表。

⑤进行数据采集。

在需要进行数据采集的模板前打勾--点击允许采集--点击开始按钮即可进行数据采集。详情见下图。

⑥数据预览及导出

选中关联表---点击刷新按钮即可查看数据---点击导出按钮即可导出数据。详情见下图。

多种导出方式：

a.可以将采集到的数据全部导出。

b.可以将数据分割导出，设置特定数目后数据会分别储存放在文件夹中。

c.可以将每个字段所采集到的内容分别导出到不同文件夹，方便查看。

数据导出教程：

http://forenose/help/guildbook/crawler_new/5-2.html

2.所采集的网站弹验证码是怎么回事？

弹验证码分为四种情况：

①登录需要验证码：登录时只需要一个验证码，所以直接手动填写配置即可。

②多账号登录：每次账号登录都需要验证码，此时应该接第三方打码平台。

前嗅（forenose）是首个深度大数据专家。

提供数据采集-分析-处理-管理-营销-应用，自主知识产权的全套大数据产品 。

ForeSpider 前嗅：手把手教你数据采集

ForeSpider是一款非常好用的数据采集软件，因为属于专业性工具，除了帮助文档外很少有使用教程。所有有很多人在使用的过程中遇到问题难以解决，今天给大家介绍ForeSpider数据采集系统的使用教程，希望能对大家的工作有所帮助。

教程的示例网站是大众点评，要得到50页内所有医院名称，该医院评论总数，医院总体星级，各项评分，医院评论的用户名，评论内容，评论时间，用户点评星级，获赞数量和回应数量。

首先我们先新建一个频道，我给它命名为大众点评，然后在频道配置里输入我们想要爬取数据的网址，需要在频道配置处输入想要得到数据的网址，大众点评需要开启cookie，从右面可以开启，网站不同有的不需要，视情况而定。 现在默认模板（1）就是我们要的网站页面，鼠标放在医院标题处如图，从左下角能看到医院的网址链接。

现在点一下右上角的采集预览，我们能得到整个页面的所有网页链接，下拉滚动条到这个位置就会发现跟上图相同格式的链接，这就是我们需要的所有医院的链接。

我们用不到的需要过滤一下，可以通过地址过滤和标题过滤方法筛选。点击软件右上角模板抽取配置里面的链接抽取，里面有地址过滤和标题过滤两个选项，点击地址过滤，软件右下角如图：

过滤规则选择包含，过滤串内输入想要得到的医院链接，后面这串数字我们用“\d”表示，用“\e”表示结束，例如https://dianping/shop/\d\e，这样就能采集网页内所有这种格式的网页链接。

当我们想要采集的网页下面有翻页的链接，就必须配置翻页。除了在右上角默认模板处抽取我们想要的得到的医院链接外，还要再新建一个链接抽取，抽取页面翻页的地址。

我们继续从采集预览处得到翻页的链接，过滤规则选择包含，通过观察发现几个链接的相同点，输入到过滤串里就能得到想要的翻页链接了。

第一层级的模板建好了，下面我们随便点进一个医院主页内，复制链接建立下一层级模板。在默认模板（2）的示例地址内输入医院主页的链接。

因为我们需要采集该医院所有用户评论，所以我们找到下面的“更多点评”，通过刚刚地址过滤的方法，过滤出更多点评的链接，并建立模板（3），示例地址输入刚刚过滤的得到的“更多点评”的网址。

注：点击链接抽取，看左下角关联模板处，一定要关联到下一层级的模板，如果是翻页的链接抽取，要关联自身模板，否则会数据采集失败。这点一定要注意。

这样模板的基本配置就完成了，下一步是建立表单，下图是我们的需求，红色字体我们能从模板二采集到，蓝色字体我们能从模板三采集到，所以我们需要建立两个表单。

点击表单配置，新建一个表单，添加一个网页主键如图，一定要勾选索引字段，键值唯一，主键字段三个选项，取值类型选择网页主键点击确定。

然后添加下一个字段如标题“title”

取值类型选择“选区内全部文本”，变量类型选择“string”，选择合适的字符长度点击确定。依次建立所有字段。

这是我建立的两个表单的所有字段，表单名称分别为“大众点评1”、“大众点评2”，建立好以后点击保存即可。点开模板配置，每一个模板对应相应的表单，右键模板二“添加数据抽取”，表单名称选择“大众点评1”。

同样在模板三处再添加另外一个数据抽取表单，添加好后如下图所示：

单击“title”，然后按住ctrl键同时鼠标左键点击对应标题，内容过多的话按住shift可以调整内容大小，选好后点击保存。

全部选取完后点击左上角的文件，然后全部保存。

下一步点击数据，连接数据库，然后再次点击数据，选择数据表，选择刚刚新建两个数据表的字段后创建表，创建好后勾选并确定，就可以进行数据采集了（如果表单有问题需要更改，改好后需要重新创建表单），速度慢可以点击设置里面的线程设置，设置多线程。

这只是一个简单的教程，软件还有很多强大的功能，祝大家使用愉快！

数据采集内容

数据采集包括历史数据的采集和当前市场数据的采集，是科学进行数据分析的基础，数据采集的准确与否直接决定了数据分析的价值。

在企业运营过程中，假设企业环境基础不稳定，项目发展的规律在运营期间内没有大的变化，我们可以通过搜集准确的历史数据或可比历史数据，根据以往的发展规律，运用定量预测技术对未来收入和成本加以预测，直接推算出预测的相关数据。当运营环境略有改变时，可以利用定性预测技术对预测结果加以修正。因而，这类项目的数据采集主要是对历史数据的有效采集。

对于新开的发的项目，由于缺乏可比性历史数据，或者市场发展规律不明确或不稳定，我们则先需要通过市场调研甄别影响市场需要求的主要市场因素的变量，根据项目具体情况选择市场调研的途径和方法，进而采集相关的市场数据，形成预测主要市场因素间关系的数据基础。

企业所在的市场不同，影响需求的主要因素不同，数据采集的途径也不同。

1、制定市场研究的具体计划

在市场研究工作中数据采集是最重要的部分，它帮助解决投资与经营中相关的重要数据的确定和决策的改进。然而，数据采集工作是要花费资金的，尽量其带来的益处不言而喻，但是，如果要采集数据，就一定要让这笔费用华的物超所值。为了达到这一目标，需要周密的计划、安排和监控。这样做，不仅从协调计划的方面看是很重要的，而且也确保在预计时间内获得重要的数据，同时也可将成本监控在一定的范围内。

2、明确数据来源

在数据采集前，必须要对数据资料来源进行选择。数据资料按其来源不同，可分为第一首资料和第二手资料。第一手资料指为了一定的目的采集所得的原始资料。采集第一手资料的费用比较高，但资料的价值相当大。这种资料常常来自现场的调查，其准确度高且针对性强。第二手资料是指采集现成的资料，包括互联网上的信息，各种报刊

文献上的资料，还有各类权戚机构发布的统计和研究报告等等，在现代项目研究中，由于互联网应用的普及，获取各种二手资料比起以往变得更加便捷，内容也异常丰富，所以二手资料的采集成为非常重要的调研手段．它有方便、快捷．成本较低的优点。数据分析人员还可以从内部资料中提取第二手资料．也可以利用外部资料间接获取。常见的内部资料往往来自企业的财务报表．比如．资金平衡表、销售统计以及其他报表档案。项目数据分析的起点始于采集第二手资料．但是这样的二手资料必须经过仔细统计、筛选及甄别．以尽可能保证资料的精确、可靠和真实。

3、明确抽样方案及样本容量

在一手数据的采集中，根据项目所属的特定行业及特定市场定位，许多数据可以通过直接采集得到全部样本，尤其对于成本、费用等可控制的要素；然而，对于其他数据的采集，比如说产销硫及其趋势变化数据，其总体范围很广，很难直接获取全部数据。这时我们常采川抽样技术，从拟采集数据的总体中抽取有代表性的部分单位作为样本，对样本进行调查或观察，并根据样本统计城估计总体参数，对所猫投资数据进行顶测

4、明确数据采集方法

数据采集往往采用三种方法：访问调查法、实验法和观察法。访问调查法通过访问代表性样本而获得数据，强调语言应答。而观察法强调非语言方式，通过调研人员在事件发生时或在过去已发生事件的记录中采集信息 · 与上述两种方法相比，实验法能够有效控制调研环境，在实际项目数据采集中，可根据项目特点、数据采集成本费用预算标准、时间及精度要求，采用不同的方法。

5、问卷设计

为了达到采集数据的目的，采川问卷方式进行调査是近年应用最广的一种调査手段。问卷设计的好坏，在很大程度上取决于调查问卷的回收率和有效率。另外，—张好的调查问卷必须满足后期数据分析的两个基本标准:相关性与准确性。

问卷设计部分包括了对问卷结构、问卷设计原则、问卷的问题格式等问题的讨论与分析。

6、数据处理及分析

原始数据收集回来后，可能出现虚假、差错、冗余等现象，如果简单地把这些数据投 入预测分析，可能会导致错误的分析结论，从而使整个分析工作失去意义。因此，首先要对数据进行整理和加工，才能进行分析研究并得出科学的结论。数据的处理是指运用科学的方法，将调査所得的原始资料按调査目的进行审核、编码、录人及预分析的过程

大数据需要学习什么?很多人问过我这个问题。每一次回答完都觉得自己讲得太片面了，总是没有一个合适的契机去好好总结这些内容，直到开始写这篇东西。大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。

大数据需要的语言 Java

java可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的(当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天)。

一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景 二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。

说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。

Python和Shell

shell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。

分布式计算

什么是分布式计算?分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

举个栗子，就像是组长把一个大项目拆分，让组员每个人开发一部分，最后将所有人代码merge，大项目完成。听起来好像很简单，但是真正参与过大项目开发的人一定知道中间涉及的内容可不少。

比如这个大项目如何拆分?任务如何分配?每个人手头已有工作怎么办?每个人能力不一样怎么办?每个人开发进度不一样怎么办?开发过程中组员生病要请长假他手头的工作怎么办?指挥督促大家干活的组长请假了怎么办?最后代码合并过程出现问题怎么办?项目延期怎么办?项目最后黄了怎么办?

仔细想想上面的夺命十连问，其实每一条都是对应了分布式计算可能会出现的问题，具体怎么对应大家思考吧我就不多说了，其实已经是非常明显了。也许有人觉得这些问题其实在多人开发的时候都不重要不需要特别去考虑怎么办，但是在分布式计算系统中不一样，每一个都是非常严重并且非常基础的问题，需要有很好的解决方案。

最后提一下，分布式计算目前流行的工具有：

离线工具Spark，MapReduce等 实时工具Spark Streaming，Storm，Flink等

分布式存储

传统的网络存储系统采用的是集中的存储服务器存放所有数据，单台存储服务器的io能力是有限的，这成为了系统性能的瓶颈，同时服务器的可靠性和安全性也不能满足需求，尤其是大规模的存储应用。

分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。采用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

上图是hdfs的存储架构图，hdfs作为分布式文件系统，兼备了可靠性和扩展性，数据存储3份在不同机器上(两份存在同一机架，一份存在其他机架)保证数据不丢失。由NameNode统一管理元数据，可以任意扩展集群。

主流的分布式数据库有很多hbase，mongoDB，GreenPlum，redis等等等等，没有孰好孰坏之分，只有合不合适，每个数据库的应用场景都不同，其实直接比较是没有意义的。

最后：

大家都知道大数据的技术日新月异，作为一个程序猿想要保持竞争力就必须得不断地学习