什么是数据采集：
数据采集是大数据的基石，不论是现在的互联网公司，物联网公司或者传统的IT公司，每个业务流程环节都会产生大量的数据，同时用户操作的日志也会产生大量的数据，为了将这些结构化和非结构化的数据进行采集，我们必须要有一套完整的数据采集方案流程，为后续的数据分析应用提供数据基础。
根据不同业务场景，对于数据采集的时效性要求也是不一样的，一般分为离线数据采集和实时数据采集。
离线数据采集：
离线数据采集主要包括从数据库中采集，如MySQL、Oracle、MongoDB等；从离线文件采集，如外部系统数据。每天凌晨会抽取前一天的数据（T+1），对于维度数据一般采用每次全量采集，对于业务数据，为了提高采集效率，同时也为了保住业务数据库的稳定性，采用每天增量采集，然后将T+1的数据合并成新的全量数据。
对于关系型数据库，如MySQL，一般是有主从数据库的，为了保住稳定和不影响主库的查询性能，我们一般抽取从库数据。对于文件数据抽取前需要先检测文件是否存在，源系统提供文件的时候需要提供对应的校验文件，校验文件里一般包含文件的记录数、字段格式等信息。采集到文件后需要对文件进行校验，文件完整的情况下才能继续后续数据处理程序。
实时数据采集：
实时数据采集主要是一些页面日志的采集，也就是我们常说的用户行为分析数据。日志采集一般有以下几个步骤：数据埋点，数据上报，数据存储。
数据埋点：网站上线后一般会植入一段JS脚本，用户访问页面时，JS会收集当前页面的一些信息，用户问的上下文信息以及当前访问的页面业务相关数据。
数据上报：JS执行完毕后，会将所有收集到的信息拼装到一个请求内，通过日志请求将数据发送到日志服务器，存储为JSON文件；一般情况下，在 JS 执行完成后就会立即向日志服务器发送消息队列中。
数据存储：存储在磁盘上的文件会部署数据采集组件比如Flume，将采集到的日志数据发送到HDFS进行存储或者转存到HBase进行存储。消息队列的数据则可以直接消费落地到HDFS或者HBase进行存储。
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