在这个互联网大数据时代里，数据对公司的重要性想必不用多说，大家也都清楚。但是对于一些不了解大数据的人来说，他们想知道大数据是如何被收集的？实际上，大数据的收集主要使用多个数据库或存储系统来接收从客户端发送的数据。因此，有很多方法可以收集数据。 那么这些方法是什么呢？在大数据时代，Redis，MongoDB和HBase等NoSQL数据库也通常用于数据收集，例如，电商会使用传统的关系型数据库 MySQL 和 Oracle 等。

大数据的采集过程的主要特点和挑战是并发数高，因为同时可能会有成千上万的用户在进行访问和操作，例如，火车票售票网站和淘宝的并发访问量在峰值时可达到上百万，所以在采集端需要部署大量数据库才能对其支撑，并且，在这些数据库之间进行负载均衡和分片是需要深入的思考和设计的。

根据数据源的不同，大数据采集方法也不相同。但是为了能够满足大数据采集的需要，大数据采集时都使用了大数据的处理模式，即 MapReduce 分布式并行处理模式或基于内存的流式处理模式。

针对 4 种不同的数据源，大数据采集方法有以下几大类。

 1. 数据库采集

传统企业会使用传统的关系型数据库 MySQL 和 Oracle 等来存储数据。

随着大数据时代的到来，Redis、MongoDB 和 HBase 等 NoSQL 数据库也常用于数据的采集。企业通过在采集端部署大量数据库，并在这些数据库之间进行负载均衡和分片，来完成大数据采集工作。

 2. 系统日志采集

系统日志采集主要是收集公司业务平台日常产生的大量日志数据，供离线和在线的大数据分析系统使用。

高可用性、高可靠性、可扩展性是日志收集系统所具有的基本特征。系统日志采集工具均采用分布式架构，能够满足每秒数百 MB 的日志数据采集和传输需求。

 3. 网络数据采集

网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开 API 等方式从网站上获取数据信息的过程。

网络爬虫会从一个或若干初始网页的 URL 开始，获得各个网页上的内容，并且在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的 URL 放入队列，直到满足设置的停止条件为止。

这样可将非结构化数据、半结构化数据从网页中提取出来，存储在本地的存储系统中。

 4. 感知设备数据采集

感知设备数据采集是指通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、图片或录像来获取数据。

大数据智能感知系统需要实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。其关键技术包括针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等。

综上所述，大数据采集数据的方法有哪些相信大家已经清楚了吧，想了解更多关于大数据的信息请继续关注。