大数据采集与预处理技术

本文介绍了大数据处理流程,包括数据采集、预处理、存储、分析与挖掘及可视化。重点关注了数据采集,如系统日志采集、互联网数据采集,讨论了ETL工具的作用,详细阐述了Flume、Kafka和Logstash在大数据采集中的应用,并提到了ELK数据采集架构。

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第一章  三个点

1.1数据的处理流程 

数据采集 (系统日志采集,互联网数据采集,ETL)          在网上采集各种信息

数据预处理(数据清理,数据集成,数据变换,数据规约)  采集到信息杂乱,需要处理

数据存储 ( HDFS,NoSQL,云存储)            处理完数据我们要把它存储起来

数据分析与挖掘 (关联,聚类,分类,预测,回归,机器学习)         对数据分析产生价值

数据可视化 (标签云,流式地图,聚类图,信息流热力图)        将数据更好的表达出信息

1.2 大数据采集技术

 1.系统日志采集  

  数据到来源 : 系统操作日志,Web服务器访问日志ÿ

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