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18级大数据专家,跟大家漫谈大数据平台架构,你能学到多少?上篇(1)
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发布时间:2023-04-17

本文共 712 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

大数据平台作为互联网应用与大数据系统的重要桥梁,在数据采集、处理、输出及任务调度管理等方面发挥着关键作用。以下是对大数据平台核心组成部分的详细分析。

数据采集

数据采集是大数据平台的首要环节,主要负责从多元化数据源中获取数据。根据数据特点,可以将数据源分为以下几类:

1. 数据库数据

数据库数据是大数据平台最常用的数据来源之一。Sqoop和Canal是两款广泛应用的数据库导入工具。Sqoop适用于关系数据库的批量数据导入,而Canal则擅长实时导入关系数据库数据。Canal通过伪装成MySQL从库,高效地获取MySQL的binlog数据。

2. 日志数据

日志数据是大数据平台的重要组成部分。Flume作为一款专注于日志收集的工具,在大数据日志采集领域具有重要地位。Flume不仅能够高效收集应用程序日志,还能实时处理用户操作轨迹数据,为后续的数据分析提供重要支持。

3. 前端程序埋点

前端埋点是收集用户交互数据的重要手段。埋点技术主要包括手工埋点、自动化埋点和可视化埋点三种方式。手工埋点通过开发者手动编写代码实现,适用于特定场景;自动化埋点则通过SDK全量采集用户行为数据,尽管数据量大,但能够实现无埋点的数据采集。可视化埋点则结合了灵活性和可配置性,是一种更为智能的埋点方案。

4. 爬虫系统

通过网络爬虫获取外部数据是大数据平台的一项重要补充。爬虫系统能够从公开可访问的网页中获取大量结构化数据,为行业分析和决策支持提供数据基础。

总结

大数据平台的数据采集环节涵盖了数据库、日志、前端埋点及爬虫等多种数据源。通过选择合适的工具和技术,可以实现对海量数据的高效采集和处理,为后续的数据分析和应用开发奠定基础。

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