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

　　系统日志采集方法

　　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。

　　网络数据采集方法

　　网络数据采集是指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。 除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。

　　其他数据采集方法

　　对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。

　　▌大数据采集平台

　　最后，再为大家介绍几款应用广泛的大数据采集平台，供大家参考使用。

　　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。

　　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。

　　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。

　　4)Splunk Forwarder

　　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。

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