大数据采集技术工具及应用场景

大数据采集可以细分为数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换等过程，将分散、零乱、不统一的数据整合到一起，以一种结构化、可分析的形态加载到数据仓库中，从而为后续的数据使用奠定坚实基础。

数据采集可以分为内部采集与外部采集两个方面。

（1）离线数据采集技术，首先要是基于文件的数据采集系统、日志收集系统等，代表性的工具有Facebook公司开发的Scribe、Cloudera公司开发的Flume和Apache基金会支持的Chukwa等；其次是基于数据库和表的数据采集技术，基于数据库的数据采集系统中代表性工具有GoldenGate 公司TMD、迪思杰公司而数据采集软件、IBM公司的CDC、MySQL支持的Binlog 采集工具等；在基于表的批量抽取软件中，广泛应用的是Sqoop和其他ETL工具。

（2）开放API类，即数据源提供者开放的数据采集接口，可以用来软取限定的数据。在外部数据中，除了互联网数据采集技术，也有基于传感器应用的采集技术，这种技术在物联网中用得较多。此外，还有电信公司特有的探针技术，例如，我们在打电话、利用手机上网时，电信公司的路由器、交换机等设备中都会有数据交换，探针就是从这些设备上采集数据的技术。

目前，数据抽取、清洗、转换面临的挑战在于∶数据源的多样性问题、数据的实时性问题、数据采集的可靠性问题、数据的杂乱性问题。这里要特别指出的是，通过采集系统得到的原始数据并不是干净的数据，大部分的数据都是带有重复、错误、缺失的所谓脏数据。实际上，数据科学家几乎80%的工作都是处理这些脏数据，可见由数据的杂乱性带来的麻烦是非常大的。因此，如何高效精准地处理好这些原始数据，也是大数据采集技术研究面临的重大挑战。以下我们来介绍两种数据采集工具。

一、结构化数据采集工具

在Hadoop大数据应用生态系统中，Sqoop作为Apache的顶级项目，主要用来在Hadoop和关系数据库之间传递数据。通过Sqoop可以方便地将数据从关系数据库导入HDFS、HBase或Hive中，或者将数据从HDFS 导出到关系数据库中。下图是Sqoop系统架构示意图。

Sqoop系统架构

从理论上讲，支持JDBC的数据库都可以使用Sqoop和HDFS进行数据交互。Sqoop系统数据具有以下特点∶支持多种文件类型，支持数据追加、可以数据选取和压缩，支持Map数定制，支持将关系数据库中的数据导入Hive和HBase中。

二、日志收集工具与技术

企业每天都会产生大量的数据，这些数据将会被用来进行分析使用，我知道日志收集是大数据的基石，日志收集系统的最主要的特征是高可用、高扩展。

1.日志收集

日志收集模块需要使用一个分布式的、具有高可靠性和高可用性、能够处理海量日志数据的框架，并且应该能够支持多源采集和集中存储。Flume、Scribe使用比较广泛的日志收集系统。Flume是由Cloudera开发的一个分布式、高可靠性和高可用性的海量日志收集系统，支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Flume的工作流程是先收集数据源的数据，再将数据发送到接收方。为了保证这个过程的可靠性，在发送到接收方之前，会先对数据进行缓存，等到数据真正到达接收方后，才会删除缓存的数据。

2.数据分发工具Kafka

Flume收集的数据和进行日志处理的系统之间可能存在多对多的关系，为了解耦和保证数据的传输延迟，可以选用Kafka作为消息中间层进行日志中转分发。Flume发送源数据流的速度不太稳定，有时快有时慢，当Flume 的数据流发送速度过快时，会导致下游的消费系统来不及处理，这样可能会丢弃一部分数据。Kafka在这两者之间可以扮演一个缓存的角色，而且数据是写入到磁盘上的，可保证在系统正常启动/关闭时不会丢失数据。

Kafka是Apache开发的一个开源分布式消息订阅系统，该系统的设计目标是给实时数据处理提供一个统一、高吞吐量、低等待的平台。Kafka 提供了实时发布订阅的解决方案，克服了实时数据消费和更大数量级的数据量增长的问题，Kafka也支持Hadoop中的并行数据加载。下图是Kafka 的架构图。

Kafka 的架构图

Kafka需要使用ZooKeeper（分布式应用管理框架）进行协调，从而保证系统的可用性，以及保存一些元数据ZooKeeper与Broker、Producer、Consumer之间是通过TCP协议进行通信的。

Kafka的典型使用场景如下。

（1）消息系统。常规的消息系统，Kafka 是个不错的选择。分区、多复本和容错等机制可以使Kafka具有良好的扩展性和性能优势。Kafka只能作为常规的消息系统使用，并不能确保消息发送与接收绝对可靠。

（2）网站活性跟踪。Kafka可以将网页/用户操作等信息进行实时监控或者分析等。例如，各种形式的Web活动产生的大量数据，用户活动事件（如登录、访问页面、单击链接），社交网络活动（如喜欢、分享、评论）大数据运用，以及系统运行日志等，由于这些数据的高吞吐量（每秒百万级的消息），因此通常由日志收集系统和日志聚合系统来处理。这些传统方案可将日志数据传输给Hadoop来进行离线分析。但是，对于需要实时处理的系统，就需要其他工具的支持。

（3）日志聚合系统。Kafka的特性使它非常适合作为日志聚合系统，可以将操作日志批量、异步地发送到Kafka 集群中，而不是保存在本地或者数据库中。

总之，Kafka是一个非常通用的系统，允许多个Producer和Consumer共享多个Topic。Flume发送数据、优化数据、集成Hadoop的安全特性。如果数据被多个系统消费，则建议使用Kafka；如果向Hadoop发送数据，则建议使用Flume。

（编辑：温州站长网）

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