【图文详细 】Flume 数据采集组件——产生背景

本文探讨了大数据背景下数据采集面临的挑战,包括数据源多样化、数据量大且变化快等问题,并介绍了当前主流的数据采集产品,重点分析了它们如何实现高可靠性、高性能及高扩展性。

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1、数据收集工具/系统产生背景 

Hadoop 业务的整体开发流程: 

任何完整的大数据平台,一般都会包括以下的基本处理过程: 

数据采集  

数据 ETL  

数据存储  

数据计算/分析  

数据展现 

其中,数据采集是所有数据系统必不可少的,随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战也 变的尤为突出。这其中包括:

数据源多种多样

数据量大,变化快

如何保证数据采集的可靠性的性能

如何避免重复数据

如何保证数据的质量

我们今天就来看看当前可用的一些数据采集的产品,重点关注一些它们是如何做到高可靠, 高性能和高扩展。 
 
 总结: 数据的来源大体上包括:

1、业务数据

2、爬虫爬取的网络公开数据

3、购买数据

4、自行采集手机的日志数据 

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