本篇文章信途科技給大家談?wù)劥髷?shù)據(jù)采集推廣方案，以及大數(shù)據(jù)采集推廣方案有哪些對應(yīng)的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站。

大數(shù)據(jù)采集從哪些方面入手?

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量把控

不論什么時候應(yīng)用各種各樣數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)質(zhì)量全是一項挑戰(zhàn)。這代表著企業(yè)必須做的工作中是保證數(shù)據(jù)格式準(zhǔn)確配對，并且沒有重復(fù)數(shù)據(jù)或缺乏數(shù)據(jù)導(dǎo)致分析不靠譜。企業(yè)必須先分析和提前準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，隨后才可以將其與別的數(shù)據(jù)一起開展分析。

2.拓展

大數(shù)據(jù)的使用價值取決于其數(shù)量?？墒?，這也將會變成一個關(guān)鍵難題。假如企業(yè)并未設(shè)計構(gòu)架方案開始進(jìn)行拓展，則將會迅速面臨一系列問題。其一，假如企業(yè)不準(zhǔn)備基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，那麼基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的成本費便會提升。這將會給企業(yè)的費用預(yù)算帶來壓力。其二，假如企業(yè)不準(zhǔn)備拓展，那麼其特性將會明顯降低。這兩個難題都應(yīng)當(dāng)在搭建大數(shù)據(jù)構(gòu)架的整體規(guī)劃環(huán)節(jié)獲得處理。

3、安全系數(shù)

盡管大數(shù)據(jù)能夠為企業(yè)加深對數(shù)據(jù)的深入了解，但保護(hù)這種數(shù)據(jù)依然具備挑戰(zhàn)性。欺詐者和網(wǎng)絡(luò)黑客將會對企業(yè)的數(shù)據(jù)十分感興趣，他們將會試著加上自身的仿冒數(shù)據(jù)或訪問企業(yè)的數(shù)據(jù)以獲得敏感信息。

互聯(lián)網(wǎng)犯罪嫌疑人能夠制作數(shù)據(jù)并將其引進(jìn)其數(shù)據(jù)湖。比如，假定企業(yè)追蹤網(wǎng)址點一下頻次以發(fā)覺總流量中的出現(xiàn)異常方式，并在其網(wǎng)址上搜索犯罪行為，互聯(lián)網(wǎng)犯罪嫌疑人能夠滲入企業(yè)的系統(tǒng)軟件，在企業(yè)的大數(shù)據(jù)中能夠?qū)ふ液芏嗟谋容^敏感信息，假如企業(yè)沒有維護(hù)周圍環(huán)境，數(shù)據(jù)加密數(shù)據(jù)并勤奮密名化數(shù)據(jù)以清除比較敏感信息的話，互聯(lián)網(wǎng)犯罪嫌疑人將會會發(fā)掘其數(shù)據(jù)以獲得這種信息。

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求助：哪些公司可以提供大數(shù)據(jù)處理分析解決方案

上海獻(xiàn)峰網(wǎng)絡(luò)指出：你要的大數(shù)據(jù)分析解決方案大全都在這

從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實了，而最重要的現(xiàn)實是對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；谌绱说恼J(rèn)識，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？

一、大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面

1. Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

2. Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。

4. Semantic Engines（語義引擎）

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

二、大數(shù)據(jù)處理

周濤博士說：大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關(guān)不要因果。

具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實有很多，但是根據(jù)長時間的實踐，筆者總結(jié)了一個基本的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計和分析，以及挖掘。

采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達(dá)到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計。

導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會在導(dǎo)入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實時計算需求。

導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會達(dá)到百兆，甚至千兆級別。

統(tǒng)計/分析

統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。

挖掘

與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計算，從而起到預(yù)測（Predict）的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，還有，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

大數(shù)據(jù)時代，軟文推廣要注意哪些方面

盡管數(shù)據(jù)已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)年代的重要資源，但這并不意味著新聞媒體應(yīng)該牢牢掌握自己的數(shù)據(jù)，阻止數(shù)據(jù)的活動。相反，在大數(shù)據(jù)年代，新聞媒體應(yīng)該更加打開，促進(jìn)數(shù)據(jù)流溝通和資源共享，最大極限地運用數(shù)據(jù)資源。盡管新聞媒體占有了許多的數(shù)據(jù)資源，可是大數(shù)據(jù)年代的數(shù)據(jù)正在爆破，媒體存儲數(shù)據(jù)和信息的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于數(shù)據(jù)增加的速度。假定新聞媒體關(guān)閉了數(shù)據(jù)流并制作了一扇關(guān)閉的門，它將導(dǎo)致數(shù)據(jù)更新被推遲，無法跟上數(shù)據(jù)浪潮，被競爭對手甩在后面。

相反，經(jīng)過打開數(shù)據(jù)、促進(jìn)數(shù)據(jù)活動和及時更新，新聞媒體能夠首要了解新聞資源，并能夠經(jīng)過多種辦法核實新聞，然后進(jìn)步新聞的及時性和真實性。從新聞媒體的目的和實踐來看，媒體也有必要實施數(shù)據(jù)打開辦法。新聞媒體為全社會供給新聞信息和輸出數(shù)據(jù)資源，然后在必定程度上打開了自己的數(shù)據(jù)庫。一同，新聞媒體搜集新聞信息和數(shù)據(jù)資源，并在必定程度上吸收和補(bǔ)充了數(shù)據(jù)庫。在媒體數(shù)據(jù)庫中輸入和輸出信息的進(jìn)程就是翻開數(shù)據(jù)的進(jìn)程。媒體數(shù)據(jù)庫總是與整個社會的數(shù)據(jù)庫相連，在實踐中無法徹底關(guān)閉，因此有必要翻開數(shù)據(jù)。

充分運用舊數(shù)據(jù)。跟著大數(shù)據(jù)年代的到來，越來越多的新聞媒體意識到數(shù)據(jù)資源的重要性，并建立了自己的數(shù)據(jù)庫來存儲和堆集數(shù)據(jù)。可是，新聞媒體或許會將太多精力會集在搜集和存儲新數(shù)據(jù)上，忽略了媒體的原始優(yōu)勢:具有許多舊數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的價值不在于數(shù)據(jù)自身，而在于怎么運用大數(shù)據(jù)來剖析和猜想，這就是數(shù)據(jù)的價值和含義。在傳統(tǒng)的媒體概念中，一旦新聞發(fā)布，新聞信息就會變得陳腐而毫無價值。

可是，大數(shù)據(jù)年代并非如此。即使是舊數(shù)據(jù)也會發(fā)揮巨大作用。假定舊數(shù)據(jù)能夠得到充分運用，將會給新聞媒體帶來更大的優(yōu)點。很好地運用舊數(shù)據(jù)的典型比如是用戶查找的重用?，F(xiàn)在，許多外交媒體和在線媒體都將注重搜集用戶的運用數(shù)據(jù)，包括用戶的查找記載，并經(jīng)過這些查找記載剖析用戶需求的改動，然后為用戶供給精確的效能。結(jié)合新聞傳達(dá)領(lǐng)域，媒體每天都會產(chǎn)生許多的數(shù)據(jù)和信息。今日的新聞是明日的前史。假定每天的數(shù)據(jù)能夠得到充分運用，就會給新聞媒體帶來許多的資源。就新聞來源而言，能夠經(jīng)過剖析舊數(shù)據(jù)找到新的新聞線索。、

在新聞報道中，舊數(shù)據(jù)可認(rèn)為新聞寫作供給布景信息，大數(shù)據(jù)技術(shù)也能夠猜想未來。就廣告而言，舊數(shù)據(jù)能夠供給對過去傳達(dá)作用的剖析，等等。數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)年代之前，新聞媒體首要供給新聞信息。大數(shù)據(jù)年代往后，媒體工作將會發(fā)作改動。處理后的數(shù)據(jù)包括巨大的商業(yè)價值，能夠轉(zhuǎn)換成信息產(chǎn)品，以促進(jìn)整個新聞媒體工作的布局。在新聞制作的進(jìn)程中，新聞媒體會發(fā)現(xiàn)許多潛在的商場規(guī)則，其間一些是關(guān)于受眾和媒體之間的聯(lián)絡(luò)，另一些只是關(guān)于受眾的日子習(xí)氣、愛好或其他領(lǐng)域。

新聞媒體能夠開發(fā)這些潛在的用戶數(shù)據(jù)，從簡略地供給新聞信息到供給數(shù)據(jù)剖析成果，然后創(chuàng)造出許多新產(chǎn)品。阿里巴巴運用其淘寶網(wǎng)站搜集用戶運用該網(wǎng)絡(luò)的信息，每天能夠搜集50TB的數(shù)據(jù)，包括點擊、跨商鋪點擊、訂單流轉(zhuǎn)，甚至買賣雙方之間的談天信息。經(jīng)過剖析這些用戶數(shù)據(jù)，阿里巴巴獲得了許多商業(yè)信息，然后推出了大數(shù)據(jù)商業(yè)途徑"聚石塔"，為電子商務(wù)和電子商務(wù)效能供給商供給數(shù)據(jù)效能，完成了途徑出售向數(shù)據(jù)出售的改動。結(jié)合新聞傳達(dá)領(lǐng)域，傳統(tǒng)媒體和新興媒體都能夠運用自身優(yōu)勢，完成從數(shù)據(jù)信息向數(shù)據(jù)產(chǎn)品的改動。

傳統(tǒng)媒體具有相對固定的受眾，堆集了許多的數(shù)據(jù)信息，為媒體制作數(shù)據(jù)產(chǎn)品供給了廣泛的參看。新媒體能夠在網(wǎng)絡(luò)上實時搜集用戶信息，了解用戶偏好和運用習(xí)氣，并能夠與數(shù)據(jù)運用供給商合作為用戶定制個性化效能。美國在線視頻網(wǎng)站網(wǎng)飛成功地展現(xiàn)了將數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)產(chǎn)品的進(jìn)程，辦法是剖析用戶運用大數(shù)據(jù)的記載，得出數(shù)據(jù)規(guī)律進(jìn)而制作出美劇《紙牌屋》并獲得極大成功的案例，就是數(shù)據(jù)信息向數(shù)據(jù)產(chǎn)品轉(zhuǎn)變的成功示范。大數(shù)據(jù)年代媒體環(huán)境的改動首要反映在這個概念上。媒體逐漸認(rèn)識到數(shù)據(jù)的重要性，注重數(shù)據(jù)并增加對受眾媒體接觸的研討，從開端的"內(nèi)容為王"到全方位的"效能為王"。并經(jīng)過數(shù)據(jù)庫的不斷打開，促進(jìn)數(shù)據(jù)資源的流轉(zhuǎn)，充分運用新舊數(shù)據(jù)資源，完成從數(shù)據(jù)信息向數(shù)據(jù)產(chǎn)品的過渡。

php采集大數(shù)據(jù)的方案

1、建議你讀寫數(shù)據(jù)和下載圖片分開，各用不同的進(jìn)程完成。

比如說，取數(shù)據(jù)用get-data.php，下載圖片用get-image.php。

2、多進(jìn)程的話，php可以簡單的用pcntl_fork()。這樣可以并發(fā)多個子進(jìn)程。

但是我不建議你用fork，我建議你安裝一個gearman worker。這樣你要并發(fā)幾個，就啟幾個worker，寫代碼簡單，根本不用在代碼里考慮thread啊，process等等。

3、綜上，解決方案這樣：

（1）安裝gearman worker。

（2）寫一個get-data.php，在crontab里設(shè)置它每5分鐘執(zhí)行一次，只負(fù)責(zé)讀數(shù)據(jù)，然后把讀回來的數(shù)據(jù)一條一條的扔到 gearman worker的隊列里；

然后再寫一個處理數(shù)據(jù)的腳本作為worker，例如叫process-data.php，這個腳本常駐內(nèi)存。它作為worker從geraman 隊列里讀出一條一條的數(shù)據(jù)，然后跟你的數(shù)據(jù)庫老數(shù)據(jù)比較，進(jìn)行你的業(yè)務(wù)邏輯。如果你要10個并發(fā)，那就啟動10個process-data.php好了。處理完后，如果圖片地址有變動需要下載圖片，就把圖片地址扔到 gearman worker的另一個隊列里。

（3）再寫一個download-data.php，作為下載圖片的worker，同樣，你啟動10個20個并發(fā)隨便你。這個進(jìn)程也常駐內(nèi)存運行，從gearman worker的圖片數(shù)據(jù)隊列里取數(shù)據(jù)出來，下載圖片

4、常駐進(jìn)程的話，就是在代碼里寫個while(true)死循環(huán)，讓它一直運行好了。如果怕內(nèi)存泄露啥的，你可以每循環(huán)10萬次退出一下。然后在crontab里設(shè)置，每分鐘檢查一下進(jìn)程有沒有啟動，比如說這樣啟動3個process-data worker進(jìn)程：

* * * * * flock -xn /tmp/process-data.1.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'

* * * * * flock -xn /tmp/process-data.2.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'

* * * * * flock -xn /tmp/process-data.3.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'

不知道你明白了沒有

大數(shù)據(jù)采集有哪些方面?

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量把控

不論什么時候應(yīng)用各種各樣數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)質(zhì)量全是一項挑戰(zhàn)。這代表著企業(yè)必須做的工作中是保證數(shù)據(jù)格式準(zhǔn)確配對，并且沒有重復(fù)數(shù)據(jù)或缺乏數(shù)據(jù)導(dǎo)致分析不靠譜。企業(yè)必須先分析和提前準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，隨后才可以將其與別的數(shù)據(jù)一起開展分析。

2.拓展

大數(shù)據(jù)的使用價值取決于其數(shù)量?？墒牵@也將會變成一個關(guān)鍵難題。假如企業(yè)并未設(shè)計構(gòu)架方案開始進(jìn)行拓展，則將會迅速面臨一系列問題。其一，假如企業(yè)不準(zhǔn)備基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，那麼基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的成本費便會提升。這將會給企業(yè)的費用預(yù)算帶來壓力。其二，假如企業(yè)不準(zhǔn)備拓展，那麼其特性將會明顯降低。這兩個難題都應(yīng)當(dāng)在搭建大數(shù)據(jù)構(gòu)架的整體規(guī)劃環(huán)節(jié)獲得處理。

3、安全系數(shù)

盡管大數(shù)據(jù)能夠為企業(yè)加深對數(shù)據(jù)的深入了解，但保護(hù)這種數(shù)據(jù)依然具備挑戰(zhàn)性。欺詐者和網(wǎng)絡(luò)黑客將會對企業(yè)的數(shù)據(jù)十分感興趣，他們將會試著加上自身的仿冒數(shù)據(jù)或訪問企業(yè)的數(shù)據(jù)以獲得敏感信息。

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