1.3 数据采集简介

数据采集又称数据获取，是数据分析、挖掘的一个环节，在数据处理过程中是非常基本和重要的。再好的数据分析原理、建模算法，没有高质量的数据都无法应用的。本节主要讲解数据采集的方式、工具以及应用场景。

1.3.1 数据采集的三大方式及工具

数据采集（Data Acquisition，DAQ）又称数据获取，是利用一种或多种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的过程。大数据的采集主要使用以下三类采集方式。

●系统日志文件采集。日志文件是由系统自动生成的记录性文件，通常用于所有的计算机系统，对于系统日志文件的采集，可以使用数据采集工具，目前常用的开源日志采集系统有Apache Flume、Apache Kafka、Facebook Scribe等。

●网络数据采集。对于互联网大数据的采集，通过网络爬虫技术和一些网站平台上提供的API采集数据。目前网络上有很多开源的网络爬虫技术，如Python、Apache Nutch、Scrapy等。

●数据库数据采集。在企业内部每时每刻都在产生业务数据，在这些业务流程中所产生的复杂数据通过二维表格的形式存储到数据库中。一些企业使用传统的关系数据库MySQL和Oracle等来存储数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL（泛指非关系数据库）也常用于数据存储。对于数据库数据的采集，可以利用提取-转换-加载（Extract-Transform-Load，ETL）工具进行采集或通过相关API进行源数据库和目标数据库链接来同步数据。

大数据的数据来源多种多样，如何从大数据信息中采集出有用的信息是关键。为了高效地采集大数据，依据采集环境及数据类型选择适当的大数据采集方法及工具至关重要。大数据采集工具主要有Apache Flume、Apache Kafka、Scrapy、ETL工具、Hadoop Chukwa以及Python等，这些工具可以满足大规模数据采集的需求。下面简单介绍几种采集工具，其他主流的采集工具会在后面章节中详细介绍。

（1）Flume

Flume最早是Cloudera公司发布的实时日志采集系统，是Apache的一个孵化项目。Apache Flume是一个分布式、可靠的服务，它用于采集、聚合传输大量的日志文件。Flume提供了从控制台信息传入（Console）、进程间通信（RPC）、文件（Text）、Syslog日志系统（支持TCP和UDP）等数据源上收集数据的能力。Flume的核心角色是代理（Agent），即Flume分布式系统实际上是由多个Agent连接而成的。网络日志（Web Logs）作为数据源经由Flume的管道架构被存储到分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）中，过程如图1-5所示。Flume具有可靠性、可扩展性、可管理性及功能可扩展性四个特性。当前Flume有两个版本，Flume 0.9X的版本统称为Flume-og，Flume 1.X的版本统称为Flume-ng，其中Flume-ng经过重大重构，与Flume-og有很大不同，使用时请注意区分。有关Flume的知识会在第3章详细介绍。

（2）Kafka

Kafka最初由Linkedin公司开发，于2010年成为Apache的开源项目。Kafka是一个支持分区（Partition）、多副本（Replica）、基于ZooKeeper协调的分布式消息实时采集系统，具有高吞吐量、高容错性、访问速度快等特性。Kafka的最大特性就是可以实时处理大量数据以满足各种场景需求，如基于Hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎，Web/Nginx日志、访问日志，消息服务等。Kafka不仅可以用于数据采集，还可以应用于用户活动追踪、数据处理等应用场景。Kafka经常用到的消费模式有点对点模式、发布/订阅模式。有关Kafka的知识会在第4章详细介绍。

（3）Scrapy

Scrapy是典型的网络数据采集框架，是为了爬取网站数据、提取结构性数据而设计的爬虫开发框架。它提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等。由于Scrapy实现了爬虫程序的大部分通用工具，所以用Scrapy开发爬虫项目既简单又方便，任何人都可以根据需求进行修改。Scrapy由爬虫引擎（Scrapy Engine）、调度器（Scheduler）、下载器（Downloader）、爬虫（Spiders）、项目管理（Item Pipeline）、下载器中间件（Downloader Middlewares）、爬虫中间件（Spider Middlewares）7个组件组成，Scrapy网络爬虫框架如图1-6所示，其中爬虫引擎负责控制数据流在爬虫、项目管道、下载器、调度器之间的通信、数据传递等，并在相应动作触发事件。调度器负责接收爬虫引擎发送过来的请求（Requests），并按照一定的方式整理排列、入队。下载器负责下载调度器发送的所有Requests，并将其获取的Responses交还给爬虫引擎。爬虫是用户编写的爬虫程序，用于分析Responses，从中提取Items字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给爬虫引擎，再次进入调度器。项目管道负责处理爬虫获取的项目，并进行后期处理。下载中间件是爬虫引擎与下载器之间的特定钩子（Specific Hook），处理下载器传递给爬虫引擎的Responses。爬虫中间件是爬虫引擎与爬虫之间的特定构造，处理爬虫的输入（Responses）和输出（Items及Requests）。有关Scrapy的知识会在第6章详细介绍。

（4）ETL工具

ETL就是数据抽取（Extract）、数据转换（Transform）、数据加载（Load）的过程。ETL工具将各种不同形式和来源的数据经过抽取、数据清洗，最终按照预先定义好的数据模型，将数据加载到数据仓库，从而整合分散、零乱、标准不统一的数据，便于后续的分析、处理和使用。ETL体系结构如图1-7所示。

（5）Chukwa

Chukwa是一个开源的、用于监控大型分布式系统的数据收集系统，构建在Hadoop的HDFS和Map/Reduce框架之上，继承了Hadoop的可伸缩性和鲁棒性。Chukwa内置了一个功能强大的工具箱，用于显示系统监控和分析结果。Chukwa旨在为分布式数据收集和大数据处理提供一个灵活、强大的平台，这个平台不仅实时可用，而且能够与时俱进地利用更新的存储技术（如HDFS、Hbase等）。有关Chukwa的知识会在第5章中详细介绍。

（6）MySQL

MySQL由瑞典MySQL AB公司开发，属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据管理系统之一。MySQL是开源的，一般中小型和大型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。MySQL可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。MySQL还可以允许在多个系统上运行，并且支持多种语言，如C、C++、Java等。MySQL架构自顶向下大致可以分网络连接层、服务层、存储引擎层和系统文件层，如图1-8所示。网络连接层包括客户端连接器（Client Connectors），提供客户端与MySQL服务器建立连接的支持。服务层是MySQL Server的核心，主要包含系统管理和控制工具（Management Services & Utilities）、连接池（Connection Pool）、SQL接口（SQL Interface）、解析器（Parser）、查询优化器（Optimizer）和缓存（Cache & Buffer）六个部分。存储引擎层负责MySQL中的数据存储和提取，与底层系统文件进行交互。目前最常见的存储引擎有MyISAM和InnoDB。系统文件层负责将数据库的数据和日志存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互，是文件的物理存储层。

1.3.2 数据采集的应用场景

在大数据时代，数据是最坚实的基础，大数据价值的实现正是从数据采集开始的。有了大数据平台的支撑，人们可以对数据进行更加密集的采集，从而更加精确地获取事件的全部数据。数据采集方式也由以往的被动采集转变为主动采集。下面简要介绍几种数据采集的应用场景。

（1）医疗领域

在医疗领域，数据采集可以帮助医护人员更好地了解病患的健康状况，提高医疗服务的质量和效率。下面介绍一个在医疗领域的数据采集的应用场景。健康监测手环是一种戴在手腕上的智能设备，可以通过感应器和算法对人的健康状况进行实时监测和分析。健康监测手环通过采集各种生理参数，例如心率、血氧、血压、体温、步数、睡眠情况等，为医疗机构提供了更全面的病患健康状况信息，帮助医护人员更好地了解病患的健康状况，并及时做出相应的治疗和护理计划。健康监测手环采集的数据主要有以下几个方面。

1）生理参数。健康监测手环通过采集病患的生理参数，如心率、血氧、血压、体温等，可以帮助医护人员了解病患的生理状况，及时采取相应的治疗措施。

2）运动量。健康监测手环可以记录病患的运动量，包括步数、消耗的卡路里等。这些数据可以帮助医护人员了解病患的身体活动情况，有助于制定适合病患的康复计划。

3）睡眠情况。健康监测手环可以记录病患的睡眠情况，包括入睡时间、醒来时间、睡眠质量等。这些数据可以帮助医护人员了解病患的睡眠情况，及时发现睡眠问题并采取相应的治疗措施。

健康监测手环采集的数据需要进行数据预处理和数据分析，以便医护人员可以更好地理解病患的健康状况。在数据分析方面，医护人员可以利用机器学习和数据挖掘等技术对手环采集的数据进行分析，从而更好地了解病患的健康状况，制定更加个性化的治疗和康复计划。

（2）电商领域

在电商领域，数据采集是非常重要的一环。随着电商市场的快速发展，消费者对商品和服务的需求越来越多样化，电商企业需要通过采集和分析数据来了解消费者的需求和行为，从而提供更加精准和个性化的商品和服务。以下是一个在电商领域的数据采集应用场景的例子：一家电商企业想要优化其商品推荐系统，以提高用户的满意度和销售额。该企业可以通过以下方式采集数据。

1）用户浏览记录。电商平台可以收集并分析用户在平台上浏览的商品信息，了解用户的偏好和需求。例如，如果一个用户经常浏览某个品牌的商品，该企业可以向该用户推荐该品牌的其他商品，以提高用户的购买率。

2）用户购买记录。电商平台可以收集并分析用户的购买记录，了解用户的购买习惯和喜好。例如，如果一个用户经常购买某个类别的商品，该企业可以向该用户推荐该类别的其他商品，以提高用户的购买率和满意度。

3）用户评价和评论。电商平台可以收集并分析用户对商品的评价和评论，了解用户的评价和需求。例如，如果一个商品得到了很高的评价和好评，该企业可以向其他用户推荐该商品，以提高销售额和客户满意度。

4）竞品分析。电商平台可以收集并分析竞品的数据，了解市场趋势和竞争对手的策略。例如，如果竞争对手的某个商品得到了很高的销售额和好评，该企业可以借鉴其成功经验，提高自己的商品质量和服务水平。

通过采集和分析数据，电商企业可以了解消费者的需求和行为，提供更加精准和个性化的商品和服务，提高客户满意度和销售额。