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大数据采集的分主要包括哪几类

离线搜集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。

数据收集：大数据的采集是大数据生命周期的首要环节。根据产生于MapReduce的数据应用系统，大数据采集主要分为四类来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。 数据存取：大数据的存储和访问采用不同的技术路径，大致可分为三类。第一类主要应对大规模结构化数据。

体系日志搜集体系 对日志数据信息进行日志搜集、搜集，然后进行数据分析，发掘公司事务渠道日志数据中的潜在价值。简言之，搜集日志数据提供离线和在线的实时分析运用。目前常用的开源日志搜集体系为Flume。

国内真正的大数据分析产品有哪些

1、国内发展和口碑比较不错的大数据分析产品的话有finebi，bdp以及永洪BI FineBI：通过傻瓜式操作，用户只需在dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息，进行数据钻取，联动和过滤等操作，自由分析数据。

2、Hadoop：能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。清博大数据中国新媒体大数据权威平台：清博大数据拥有清博指数、清博舆情、营广工品等多个核心产品。

3、思迈特软件Smartbi：具有仪表盘、灵活查询、电子表格（中国式报表）、OLAP多维分析、移动BI应用、Office分析报告、自助BI分析、数据采集填报、数据挖掘等功能模块，适用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。

4、大数据产品是有很多的，例如微信的大数据平台，DD打车的平台。基于数据挖掘技术的舆情监测系统为另外一个十分重要的产品。很多政府，企业会采用。它的作用，简单来说，就是发现负面信息，收集情报，有价值信息。

大数据分析系统平台方案有哪些?

1、敏捷型数据集市 数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。

2、一般来说，大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。

3、主流的大数据分析平台构架 1 Hadoop Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。

4、PetaBase-V作为Vertica基于亿信分析产品的定制版，提供面向大数据的实时分析服务，采用无共享大规模并行架构（MPP），可线性扩展集群的计算能力和数据处理容量，基于列式数据库技术，使 PetaBase-V 拥有高性能、高扩展性、高压缩率、高健壮性等特点，可完美解决报表计算慢和明细数据查询等性能问题。

5、数据分析层：单个主题更加集中。从各维度视角观察度量数据。技术上通常采用各种技术手段（如：列存储）提高查询性能。