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第 章大数据采集及预处理

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大数据导论 第3章 大数据采集与预处理

大数据导论 第3章 大数据采集与预处理

数
据
原始数据（有噪声、数据质量差），不能直接用于数据分析，有结构
裸 数
但不统一。
据
23 . 1 认数 识 据 h a d o o p
第三二章 大数据生采态集系与统预处理
(3)从价值角度，把数据分为：线上数据（热数据，流动数据）和线下数 据（冷数据、静态数据），线上数据比线下数据更有价值。
23 . 1 认数 识 据 h a d o o p
第三章 大数据采集与预处理
3.1 数据 3.2 数据采集 3.3 数据清洗 3.4 数据变换 3.5 网络爬虫
3.2 数据采集
第三章 大数据采集与预处理
3.2.1 数据采集分类
(1)按采集频率分：静态数据采集、低频数据采集、高频数据采集。
历史数据 人事档案
借阅信息 就业信息
静态数据
股票交易 日志
23 . 1 认数 识 据 h a d o o p
第三二章 大数据生采态集系与统预处理
度量是计算用的量化数值，而维度是描述事物的各种属性信息。 虽然度量都是数值，但是数值不一定是度量，比如订单ID是数值， 但它不是度量而是维度，像时间、文本类的数据都是维度。 注意： (1)维度和度量是可以转换的。比如要看“年龄”的平均数，这里的“年 龄”就是度量，要看19岁用户的订单情况，这里的“年龄”就是维度。对于 一个数据项而言，到底它是维度还是度量，是根据用户的需求而定的。 (2)维度可以衍生出新的维度和度量，比如用“地区”维度衍生出一个 大区维度，“北京”、“天津”都对应“华北大区”，或者用“年龄”维度衍生出 一个年龄范围维度，20到29岁=“青年人”，30到39岁=“中年人”，40到49 岁=“资深中年人”。再比如上述的平均年龄，就是用“年龄”维度衍生出一 个度量。 (3)度量也可以衍生出新的维度和度量，比如用“订单金额”度量衍生 出一个金额范围维度，100元以下对应“小额订单”，500元以上对应“大额 订单”等等。再比如用“收入”度量和“成本”度量相减，可以得到一个“利润” 度量。

数据采集与预处理(共9章)-第1章-概述

数据采集与预处理(共9章)-第1章-概述

1.1.4数据的价值
在过去，一旦数据的基本用途实现了，往往就会 被删除，一方面是由于过去的存储技术落后，人 们需要删除旧数据来存储新数据，另一方面则是 人们没有认识到数据的潜在价值。
数据的价值不会因为不断被使用而削减，反而会 因为不断重组而产生更大的价值
各类收集来的数据都应当被尽可能长时间地保存 下来，同时也应当在一定条件下与全社会分享， 并产生价值
数据预处理
原
处
始Байду номын сангаас
数据
数据
数据
数据
理
数
清洗
集成
转换
脱敏
结
据
果
图1-3 数据预处理的主要任务
1.4数据采集
1.4.1数据采集概念 1.4.2数据采集的三大要点 1.4.3数据采集的数据源
1.4.1数据采集概念
数据采集，又称“数据获取”，是数据分析的入口，也是数 据分析过程中相当重要的一个环节，它通过各种技术手段把 外部各种数据源产生的数据实时或非实时地采集并加以利用。
1.1.5数据爆炸
人类进入信息社会以后，数据以自然方式增长，其 产生不以人的意志为转移 从1986年开始到2010年的20年时间里，全球数据 的数量增长了100倍，今后的数据量增长速度将更 快，我们正生活在一个“数据爆炸”的时代
1.2 数据分析过程
典型的数据分析过程包括（如图1-2所示）：数据采集与预处理、数据存储与 管理、数据处理与分析、数据可视化等，具体如下： （1）数据采集与预处理：采用各种技术手段把外部各种数据源产生的数据实 时或非实时地采集、预处理并加以利用。 （2）数据存储与管理：利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的存储和 应用的过程，其目的在于充分有效地发挥数据的作用。 （3）数据处理与分析：数据分析是指用适当的分析方法（来自统计学、机器 学习和数据挖掘等领域），对收集来的数据进行分析，提取有用信息和形成 结论的过程。 （4）数据可视化：将数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析 和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

《大数据导论》复习资料

《大数据导论》复习资料

《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。

大数据基础-数据采集与预处理

大数据基础-数据采集与预处理

大数据基础-数据采集与预处理大数据基础数据采集与预处理在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。

大数据的价值日益凸显，而数据采集与预处理作为大数据处理的基础环节，其重要性不言而喻。

本文将详细探讨数据采集与预处理的相关知识，帮助您更好地理解这一关键领域。

一、数据采集数据采集是获取原始数据的过程，它就像是为大数据这座大厦收集原材料。

常见的数据采集方法包括以下几种：（一）系统日志采集许多系统和应用程序会自动生成日志，记录其运行过程中的各种信息，如用户操作、错误信息等。

通过对这些日志的收集和分析，可以了解系统的运行状况和用户行为。

（二）网络爬虫当我们需要从互联网上获取大量数据时，网络爬虫是一个常用的工具。

它可以按照一定的规则自动访问网页，并提取所需的信息。

（三）传感器数据采集随着物联网的发展，各种传感器被广泛应用于收集物理世界的数据，如温度、湿度、位置等。

（四）数据库导入企业内部通常会有各种数据库存储业务数据，通过特定的接口和工具，可以将这些数据导入到大数据处理系统中。

在进行数据采集时，需要考虑数据的来源、质量和合法性。

数据来源的多样性可以保证数据的丰富性，但也可能带来数据格式不一致、数据重复等问题。

同时，要确保采集的数据合法合规，遵循相关的法律法规和隐私政策。

二、数据预处理采集到的原始数据往往存在各种问题，如缺失值、噪声、异常值等，这就需要进行数据预处理，将数据“清洗”和“整理”，为后续的分析和处理做好准备。

（一）数据清洗1、处理缺失值缺失值是数据中常见的问题。

可以通过删除包含缺失值的记录、填充缺失值（如使用平均值、中位数或其他合理的方法）等方式来处理。

2、去除噪声噪声数据会干扰分析结果，需要通过平滑技术或聚类等方法来去除。

3、识别和处理异常值异常值可能是由于数据录入错误或真实的异常情况导致的。

需要通过统计方法或业务知识来判断并处理。

（二）数据集成当数据来自多个数据源时，需要进行数据集成。

大数据采集及预处理

大数据采集及预处理

• （7）配置采集数据的规则：因为要采集新闻的 正文、标题、发布时间，可以用三种方式来完成： 智能采集、可视化采集和规则配置。以智能采集 为例，回到“新建采集任务”中，点击“采集数 据”，然后点击“配置助手”，如图。
（8）在弹出的“采集规则自动化配置”中，在地址栏输 入 可以看到系统已经将文章的智能规则输入到系统中，点击 “测试”可以检查采集结果是否正确，如图。点击“确定 退出” ，这样就完成了配置。
• Ceilometer主要负责监控数据的采集，是 OpenStack中的一个子项目，它像一个漏斗一样， 能把OpenStack内部发生的几乎所有的事件都收 集起来，然后为计费和监控以及其它服务提供数 据支撑。
• 官方网站：/
• 5．乐思网络信息采集系统 • 主要目标就是解决网络信息采集和网络数据
• 2.1.3 数据采集的技术方法
• 1．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
• 2．对非结构化数据的采集
•
非结构化数据的采集就是针对所有非结构化
的数据的采集，包括企业内部数据的采集和网络
• （11）采集任务完成后，任务将以.smt文件形式 保存在安装路径的tasks文件夹内。右键单击采 集任务的名称，在弹出的快捷菜单内选择数据导
出的格式，包括文本、Excel和Word等。如选择 导出Excel，导出结果如图。
本章小结
•本章主要介绍了大数据的采集、大数据采集的数 据来源、大数据采集的技术方法和大数据的预处 理，以及大数据采集与预处理的一些工具和简单 的采集任务执行范例。大数据采集后为了减少及 避免后续的数据分析和数据挖掘中会出现的问题， 有必要对数据进行预处理。数据的预处理主要是 完成对于已经采集到的数据进行适当的处理、清 洗、去噪及进一步的集成存储。

《数据采集与预处理》教学教案(全)

《数据采集与预处理》教学教案(全)

《数据采集与预处理》教学教案（全）第一章：数据采集与预处理简介1.1 数据采集的概念与方法1.2 数据预处理的概念与必要性1.3 数据采集与预处理的意义和应用领域1.4 教学目标与内容安排第二章：数据采集技术2.1 数据采集概述2.2 常见数据采集技术及其原理2.3 数据采集设备的选用与维护2.4 教学目标与内容安排第三章：数据预处理技术3.1 数据清洗3.2 数据转换3.3 数据归一化与标准化3.4 数据降维与特征选择3.5 教学目标与内容安排第四章：数据预处理工具与方法4.1 Python数据处理库Pandas简介4.2 Pandas基本操作与应用实例4.3 NumPy与SciPy库在数据预处理中的应用4.4 Matplotlib与Seaborn库在数据可视化中的应用4.5 教学目标与内容安排第五章：案例分析与实践5.1 案例一：学绩数据分析5.2 案例二：电商用户行为数据分析5.3 案例三：股票市场数据分析5.4 案例四：社交网络数据分析5.5 教学目标与内容安排第六章：数据采集与预处理的最佳实践6.1 数据采集与预处理流程设计6.2 数据质量评估与改进策略6.3 数据安全与隐私保护6.4 教学目标与内容安排第七章：文本数据采集与预处理7.1 文本数据采集方法7.2 文本数据预处理技术7.3 文本数据清洗与分词7.4 教学目标与内容安排第八章：图像数据采集与预处理8.1 图像数据采集方法8.2 图像数据预处理技术8.3 图像数据增强与降维8.4 教学目标与内容安排第九章：音频数据采集与预处理9.1 音频数据采集方法9.2 音频数据预处理技术9.3 音频特征提取与分析9.4 教学目标与内容安排第十章：数据采集与预处理在实际应用中的挑战与趋势10.1 实时数据采集与预处理技术10.2 大数据采集与预处理技术10.3 机器学习与深度学习在数据预处理中的应用10.4 教学目标与内容安排第十一章：数据采集与预处理在科学研究中的应用11.1 科学研究中的数据采集与预处理流程11.2 实验数据采集与预处理的特殊考虑11.3 案例研究：生物信息学中的数据采集与预处理11.4 教学目标与内容安排第十二章：数据采集与预处理在商业分析中的应用12.1 商业智能与数据采集预处理12.2 市场研究与数据采集预处理12.3 客户关系管理中的数据采集与预处理12.4 教学目标与内容安排第十三章：数据采集与预处理在社会科学研究中的应用13.1 社会科学研究中的数据采集特点13.2 问卷调查与数据采集预处理13.3 社交媒体数据采集与预处理13.4 教学目标与内容安排第十四章：数据采集与预处理的高级技术14.1 分布式数据采集与预处理14.2 流式数据采集与预处理14.3 云平台在数据采集与预处理中的应用14.4 教学目标与内容安排第十五章：数据采集与预处理的未来发展15.1 数据采集与预处理技术的发展趋势15.2 在数据采集与预处理中的应用15.3 数据采集与预处理的教育与职业发展15.4 教学目标与内容安排重点和难点解析本文主要介绍了《数据采集与预处理》的教学教案，内容涵盖了数据采集与预处理的基本概念、方法和技术，以及在科学研究、商业分析和社交媒体等领域的应用。

第2章大数据采集及预处理


2.1数据采集简介
2.1.1 数据采集
大数据的数据采集是在确定用户目标的基础 上，针对该范围内所有结构化、半结构化和非结 构化的数据的采集。
传统的数据采集 数据来源 来源单一，数据量相对大数据较小 大数据的数据采集 来源广泛，数据量巨大 数据类型丰富， 数据类型 结构单一 包括结构化、半结构化、非结构化 数据处理 关系型数据库和并行数据仓库 分布式数据库
7．网络矿工（上机应用） 网络矿工数据采集软件是一款集互联网数据 采集、清洗、存储、发布为一体的工具软件。 官方网站：/
（1）进入网络矿工官方网站，下载免费版，本例 下载的是sominerv5.33（通常免费版有试用期限， 一般为30天）。网络矿工的运行需要.Net Framework 2.0 环境，建议使用Firefox浏览器。
5．乐思网络信息采集系统 主要目标就是解决网络信息采集和网络数据抓 取问题。 官方网站： /index.html
6．火车采集器 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。 官方网站：/
官网：/
3．Kibana
Kibana 是一个为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析的 Web 接口。可使用它对日志进 行高效的搜索、可视化、分析等各种操作。
主页： /
4．Ceilometer Ceilometer主要负责监控数据的采集，是 OpenStack中的一个子项目，它像一个漏斗一样， 能把OpenStack内部发生的几乎所有的事件都收 集起来，然后为计费和监控以及其它服务提供数 据支撑。 官方网站：/
互联网数据具有的特点：
大量化

数据采集第一章 数据采集与预处理准备


①数据采样。数据采样技术分为加权采样、随机采样和分层采样三类，其目的 是从数据集中采集部分样本进行处理。
加权采样：其思想是通过对总体中的各个样本设置不同的数值系数(即权重)， 使样本呈现希望的相对重要性程度。
随机采样：其是最常用的方法。许多算法在初始化时计算数据的随机样本，随 机样本可以利用事先准备好的己排序的随机数表来得到。但是，有时为了得到更高 的性能，希望能够随时取得随机的样本，通过使用随机函数可以实现这个目的。
②网络数据采集方法：对非结构化数据的采集 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。 ③其他数据采集方法
媒体、系统引擎等，主要用于构造虚拟的信息空间，为广大用户提供 信息服务和社交服务。系统的组织结构是开放式的，大部分数据是半 结构化或无结构的。数据的产生者主要是在线用户。 （3）物理信息系统
物理信息系统是指关于各种物理对象和物理过程的信息系统，如 实时监控、实时检测，主要用于生产调度、过程控制、现场指挥、环 境保护等。系统的组织结构上是封闭的，数据由各种嵌入式传感设备 产生，可以是关于物理、化学、生物等性质和状态的基本测量值，也 可以是关于行为和状态的音频、视频等多媒体数据。
数据挖掘的对象是从现实世界采集到的大量的各种各样的数据。 由于现实生产和实际生活以及科学研究的多样性、不确定性、复杂 性等,导致采集到的原始数据比较散乱,它们是不符合挖掘算法进行知 识获取研究所要求的规范和标准的,主要具有以下特征。

大数据基础教学课件(共9章)第3章 大数据采集与预处理

（4）Flume Sink（接收器）从Channel中获取 Event（获取后会删除之），并将其放入HDFS之 类的外部存储库，或将其转发到流中下一个 Flume Agent（下一跳Agent）的Flume Source。
Flume基本数据流模型
3.2.2日志收集工具Flume
2.Flume的核心组件说明 （1）Event（事件）：Flume事件被定义为具有字节有效载荷和可选 字符串属性集的数据流单元。 （2）Agent（代理）：Flume代理是一个JVM进程，它承载事件从外 部源流向下一个目的地的组件。一个Agent包含Source、Channel、Sink 和其他组件，它利用这些组件将事件从一个节点传输到另一个节点。 （3）Source（数据源）：专门用来收集数据，可以处理各种类型、 各种格式的日志数据，比如avro、exec、HTTP、Kafka、Spooling Directory等。
爬虫（Spider）
实体管道 （Item Pipeline） Scrapy引擎 （Scrapy Engine）
爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取Web信息的程序或者脚本。用户可以定 制自己的Scrapy爬虫（通过定制正则表达式等语法），用于从特定的网页中提取 自己需要的信息，即所谓的实体(Item)，用户也可以从中提取出链接，让Scrapy 继续抓取下一个页面。
1.对现实世界的测量 通过感知设备获得的数据，这类数据包括传感器采集的数据（如环境监测、 工业物联网和智能交通的传感数据），科学仪器产生的数据、摄像头的监控影 像等等。
2.人类的记录 由人类录入计算机形成的数据，如信息管理系统、社交软件、电子商务系统 、企业财务系统等产生的数据。
3.计算机产生的数据 由计算机Fra bibliotek序生成的数据，如服务器的日志、计算机运算结果、软件生成的 图像和视频等等。

大数据导论 第3章 大数据采集及预处理

3）Flume-ng取消了集中管理配置的 Master 和 Zookeeper，变 为一个纯粹的传输工具。Flume-ng还有一个不同点是读入数据 和写出数据现在由不同的工作线程处理（称为 Runner）。 在 Flume-og 中，读入线程同样做写出工作（除了故障重试）。 如果写出慢的话（不是完全失败），它将阻塞 Flume 接收数 据的能力。这种异步的设计使读入线程可以顺畅的工作而无 需关注下游的任何问题。
2）在工作方式上：Flume-og采用了多Master的形式。为了 保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper，用于保 存系统配置的数据，ZooKeeper本身具有可保证配置数据的 一致性和高可用，同时，在配置数据发生变化时， ZooKeeper可以通知Flume Master节点。Flume Master间使 用gossip协议同步数据。
智能感知层
包括数据传感体系、网络通信体 系、传感适配体系、智能识别体 系及软硬件资源接入系统，实现 对结构化、半结构化、非结构化 的海量数据的智能化识别、定位、 跟踪、接入、传输、信号转换、 监控、初步处理和管理等。涉及 有针对大数据源的智能识别、感 知、适配、传输、接入等技术。 随着物联网技术、智能设备的发 展，这种基于传感器的数据采集 会越来越多，相应对于这类的研 究和应用也会越来越重要。
3.1 大数据采集
第三章 大数据采集及预处理
常用的数据采集的方式
大数据的采集通常采用多个数据库来接收终端数据，包括智能硬件端、 多种传感器端、网页端、移动APP应用端等，并且可以使用数据库进 行简单的处理工作。
01 数据抓取
02 数据导入
03 物联网传感设备自动信息采集
3.1 大数据采集
大数据采集的研究分类
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• 2．互联网数据
•
互联网数据是指网络空间交互过程中产生的
大量数据，包括通信记录及QQ、微信、微博等
网数据具有的特点：
➢ 大量化
➢ 多样化
➢ 快速化
• 3．物联网数据
•
物联网是指在计算机互联网的基础上，利用
射频识别、传感器、红外感应器、无线数据通信
• 2.1.3 数据采集的技术方法
• 1．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
• 2．对非结构化数据的采集
•
非结构化数据的采集就是针对所有非结构化
的数据的采集，包括企业内部数据的采集和网络
• （7）配置采集数据的规则：因为要采集新闻的 正文、标题、发布时间，可以用三种方式来完成： 智能采集、可视化采集和规则配置。以智能采集 为例，回到“新建采集任务”中，点击“采集数 据”，然后点击“配置助手”，如图。
（8）在弹出的“采集规则自动化配置”中，在地址栏输 入 可以看到系统已经将文章的智能规则输入到系统中，点击 “测试”可以检查采集结果是否正确，如图。点击“确定 退出” ，这样就完成了配置。
数据类型丰富， 包括结构化、半结构化、非结构化
分布式数据库
• 2.1.2 数据采集的数据来源
• 按照数据来源划分，大数据的三大主要来源 为：商业数据、互联网数据与物联网数据。
• 1．商业数据
• 商业数据是指来自于企业ERP系统、各种POS 终端及网上支付系统等业务系统的数据，是现在最 主要的数据来源渠道。
等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“The
Internet of Things”，也就是“实现物物相连的
互联网络”。
• 其内涵包含：
➢ 物联网的核心和基础仍是互联网，是在互联网基 础之上延伸和扩展的一种网络。
➢ 用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进 行信息交换和通信。
物联网数据的特点主要包括： ➢ 物联网中的数据量更大 ➢ 物联网中的数据传输速率更高 ➢ 物联网中的数据更加多样化 ➢ 物联网对数据真实性的要求更高
数据采集等。
➢ 企业内部数据的采集是对企业内部各种文档、视 频、音频、邮件、图片等数据格式之间互不兼容 的数据采集。
➢ 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互联网中相关网页内容的过 程，并从中抽取出用户所需要的属性内容。
➢ 网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万
• 3．其他数据采集方法
• （2）下载的压缩文件内包含多个可执行程序， 其中SoukeyNetget.exe 为网络矿工采集软件， 运行此文件即可打开网络矿工，操作界面如图。
• （3）点击“新建采集任务分类”，在弹出的 “新建任务类别”中输入类别名称，并保存存储 路径，如图。
• （4） 在“新建任务管理”中，右键单击“新建 采集任务” 。在弹出的“新建采集任务”中输 入任务名称，如图。
• 官网：/
• 3．Kibana
• Kibana 是一个为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析的 Web 接口。可使用它对日志 进行高效的搜索、可视化、分析等各种操作。
• 主页： /
• 4．Ceilometer
• 大数据集成：
➢ 狭义上讲是指如何合并规整数据；
➢ 广义上讲数据的存储、移动、处理等与数据管理 有关的活动都称为数据集成。
•
大数据集成一般需要将处理过程分布到源数
据上进行并行处理，并仅对结果进行集成。
• 3．数据变换
• 数据变换是将数据转换成适合挖掘的形式。数 据变换是采用线性或非线性的数学变换方法将多维 数据压缩成较少维数的数据，消除它们在时间、空 间、属性及精度等特征表现方面的差异（如统计学中的
抓取问题。
• 官方网站： /index.html
• 6．火车采集器 • 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。
• 官方网站：/
结构的数据之后，对数据进行抽取、转换和集成加 载。目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并 提供数据一致性。
大数据清洗工具DataWrangler
• 2．数据集成
•
数据集成是把不同来源、不同格式、不同特点性质的数据在逻辑
上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。目前通常
采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统。
2.1数据采集简介
• 2.1.1 数据采集
• 大数据的数据采集是在确定用户目标的基础 上，针对该范围内所有结构化、半结构化和非 结构化的数据的采集。
传统的数据采集 数据来源 来源单一，数据量相对大数据较小 数据类型 结构单一 数据处理 关系型数据库和并行数据仓库
大数据的数据采集 来源广泛，数据量巨大
• 7．网络矿工（上机应用） • 网络矿工数据采集软件是一款集互联网数据
采集、清洗、存储、发布为一体的工具软件。
• 官方网站：/
• （1）进入网络矿工官方网站，下载免费版，本 例下载的是sominerv5.33（通常免费版有试用期 限，一般为30天）。网络矿工的运行需要.Net Framework 2.0 环境，建议使用Firefox浏览器。
• （5） 在“新建采集任务”中，点击“增加采集 网址”，在弹出的操作页面中输入采集网址，如
/。选中“导航采集”， 并点击“增加”导航规则，如图。
• （6） 在“导航页规则配置”中，设置导航规则： ，如图。单击确定按钮。
数据标准化）。
• 4．数据规约
• 数据规约是从数据库或数据仓库中选取并建立 使用者感兴趣的数据集合，然后从数据集合中滤掉 一些无关、偏差或重复的数据，在尽可能保持数据 原貌的前提下，最大限度地精简数据量。数据归约主要
有两个途径：属性选择和数据采样，分别针对原始数据集中的属性和记录。
2.3数据采集及预处理的主要工具
• 1．Flume • Flume是Cloudera提供的一个高可用的、高
可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的 系统。
• 官网：/
• 2．Logstash
• Logstash 是一个应用程序日志、事件的传输、 处理、管理和搜索的平台。可以用它来统一对应 用程序日志进行收集管理，提供 Web 接口用于 查询和统计。
大数据技术与应用
计算机中心
第2章大数据采集及预处理
导学
• 一、内容与要求
• 1.理解大数据采集的基本概念，掌 握大数据采集的数据来源，了解大 数据采集的技术方法。
• 2.了解大数据预处理的方法和了解 大数据采集及预处理的常用工具。
二、重点、难点
重点是大数据采集的概念，大数据 采集的数据来源和技术方法。难点 是大数据预处理的方法。
• Ceilometer主要负责监控数据的采集，是 OpenStack中的一个子项目，它像一个漏斗一样， 能把OpenStack内部发生的几乎所有的事件都收 集起来，然后为计费和监控以及其它服务提供数 据支撑。
• 官方网站：/
• 5．乐思网络信息采集系统 • 主要目标就是解决网络信息采集和网络数据
• （11）采集任务完成后，任务将以.smt文件形式 保存在安装路径的tasks文件夹内。右键单击采 集任务的名称，在弹出的快捷菜单内选择数据导
出的格式，包括文本、Excel和Word等。如选择 导出Excel，导出结果如图。
本章小结
•本章主要介绍了大数据的采集、大数据采集的数 据来源、大数据采集的技术方法和大数据的预处 理，以及大数据采集与预处理的一些工具和简单 的采集任务执行范例。大数据采集后为了减少及 避免后续的数据分析和数据挖掘中会出现的问题， 有必要对数据进行预处理。数据的预处理主要是 完成对于已经采集到的数据进行适当的处理、清 洗、去噪及进一步的集成存储。
• 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。
2.2大数据的预处理
• 大数据预处理的方法主要包括： • 数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
大数据处理流程
• 1．数据清洗 • 数据清洗是在汇聚多个维度、多个来源、多种
• （9）点击“保存”和“确定”按钮。在返回的 “新建采集任务”中，点击“采集任务测试”，
输入示例网址： ，点击 “启动测试”，如图。
• （10）任务设置完成后，返回最初操作界面，如 图。选中任务右键单击“启动”，可看到下面屏 幕滚动，停止后则采集完成。