在大数据分析当中，数据源的准备是非常重要的一步，来自不同源头的数据，需要集合到统一的平台下，进行初步的预处理，然后等待下一步的分析处理。对于大数据分析师而言，掌握数据采集技术，也是必要的。今天我们就来聊聊大数据分析采集技术。
数据采集，在大数据分析当中处于头部环节，为后续的其他环节提供稳定的数据支持，而做大数据分析，主要的数据来源，包括日志文件、数据库、网页、APP等的数据。
面对不同的数据源，需要采取的数据采集技术是不同的。
1）日志文件
日志文件常用的采集工具有Flume、Logstash、FileBeat等等。
Flume和Logstash同属于采集框架，集成了很多插件，主要集中在source和sink两端，用户选择相应插件配置即可完成数据流转；
FileBeat工具，专门用于文件采集，易于安装和使用，其特色功能--流量控制使得采集不会对宿主机产生较大压力。
2）数据库
数据库数据同步常用的工具有Sqoop和Kettle。
Sqoop是一个用于在Hadoop和关系数据库服务器之间传输数据的工具。它用于从关系数据库（如MySQL，Oracle）导入数据到Hadoop HDFS，并从Hadoop文件系统导出到关系数据库。
Kettle的优秀之处在于把ETL的过程可视化，数据的转换可以在界面上通过拖拽配置的方式实现，且支持二次开发，方便与大数据平台的集成。两者相比，Sqoop更注重同步，而Kettle更注重数据处理流程。
3）网页和APP
网页和APP数据的采集技术一般采用埋点实现。开源的网页埋点工具有Piwik，只需在页面中嵌入一段js代码即可实现数据的采集和传输。APP埋点的开源工具较少，大部分都采用自研和商业化产品。
关于大数据分析采集技术，以上就为大家做了一个简单的介绍了。数据采集，始终是大数据分析当中的重要一步，掌握数据采集技术很重要。欢迎对大数据技术感兴趣的小伙伴儿相互关注学习!
