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数据采集平台开源（数据采集开源）

发布时间：2023-05-23 11:20:22 稿源：创意岭阅读： 122

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据采集平台开源的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

有哪些值得推荐的开源数据管理系统
有哪些好用的大数据采集平台?
大数据采集平台有哪些？

数据采集平台开源（数据采集开源）

有哪些值得推荐的开源数据管理系统

一、Facebook?Scribe

贡献者：Facebook

简介：Scribe是Facebook开源的日志收集系统，在Facebook内部已经得到大量的应用。它能够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统（可以是NFS，分布式文件系统等）上，以便于进行集中统计分析处理。它为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的，高容错的方案。当中央存储系统的网络或者机器出现故障时，scribe会将日志转存到本地或者另一个位置，当中央存储系统恢复后，scribe会将转存的日志重新传输给中央存储系统。其通常与Hadoop结合使用，scribe用于向HDFS中push日志，而Hadoop通过MapReduce作业进行定期处理。

Scribe的系统架构

二、Cloudera Flume

贡献者：Cloudera

简介：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，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。

当前Flume有两个版本Flume 0.9X版本的统称Flume-og，Flume1.X版本的统称Flume-ng。由于Flume-ng经过重大重构，与Flume-og有很大不同，使用时请注意区分。

Cloudera Flume构架：

三、logstash

简介：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。你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。他可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用（如，搜索），您可以使用它。说到搜索，logstash带有一个web界面，搜索和展示所有日志。

数据采集平台开源（数据采集开源）

有哪些好用的大数据采集平台?

1.数据超市

一款基于云平台的大数据计算、分析系统。拥有丰富高质量的数据资源，通过自身渠道资源获取了百余款拥有版权的大数据资源，所有数据都经过审核，保证数据的高可用性。

2. Rapid Miner

数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。

3. Oracle Data Mining

它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力，做出准确的预测。

4. IBM SPSS Modeler

适合大规模项目。在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法，基本上不需要编程。

5. KNIME

开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。

6. Python

一种免费的开源语言。

关于有哪些好用的大数据采集平台，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

大数据采集平台有哪些？

针对这个问题，我们先来了解下大数据采集平台提供的服务平台流程包括：

1，首先平台针对需求对数据进行采集。

2，平台对采集的数据进行存储。

3，再对数据进行分析处理。

4，最后对数据进行可视化展现，有报表，还有监控数据。

优秀的大数据平台要能在大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘方面都能表现出优秀的性能。

现在来推荐几个主流且优秀的大数据平台：

1，ApacheFlume

Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统,它是一个分布式、可靠、可用的系统，是java运行时环境j用于从大量不同的源有效地收集、聚合、移动大量日志数据进行集中式数据存储。

主要的功能表现在:

1.日志收集:日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。

2.数据处理:提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力,提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIXtail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。

2，Fluentd

Fluentd是一个用于统一日志层的开源数据收集器。Fluentd允许您统一数据收集和使用，以便更好地使用和理解数据。Fluentd是云端原生计算基金会(CNCF)的成员项目之一，遵循Apache2License协议。FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。

官网：

articles/quickstart

主要的功能表现在:

1,Input:负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog，http，filetail等。

2,Buffer:负责数据获取的性能和可靠性，也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置。

3,Output:负责输出数据到目的地例如文件，AWSS3或者其它的Fluentd。

3，Chukwa

Chukwa可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop处理的文件保存在HDFS中供Hadoop进行各种MapReduce操作。Chukwa本身也提供了很多内置的功能，帮助我们进行数据的收集和整理。

1，对应用的各个节点实时监控日志文件的变化，并将增量文件内容写入HDFS，同时还可以将数据去除重复，排序等。

2，监控来自Socket的数据，定时执行我们指定的命令获取输出数据。

优秀的平台还有很多，笔记浅谈为止，开发者根据官方提供的文档进行解读，才能深入了解，并可根据项目的特征与需求来为之选择所需的平台。

以上就是关于数据采集平台开源相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。