常见的大数据采集工具有哪些

首先我们要了解Java语言和Linux *** 作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

大数据

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的排队买票你知道不数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以 *** 作它，因为它们都是用JVM的。

这个问题好大啊！GPS只能测量得到基于参考椭球的空间坐标，参考椭球就是个地球的数学模型化。因此得到的所测位置的高仅仅是椭球高，又叫大地高。而你说的海平面上升，也就是海平面变化，首先得有个参考面，一切测量得到的数据都是得有参照的是吧。这个参考面一般我们叫深度基准，跟地球椭球面之间还是有差距的，因此gps测量得到的高需要经过一系列的改正，最后落实到基准面上。所有测得的数据都转化到这个面上，再进行比较，才能知道是升还是降了。

比如，仅仅对GPS做一些简单的统计分析，程序就需要几个小时才能跑完一天的数据，完全达不到实时分析的要求，更无法对数据进行一些深层次的挖掘。

另外历史数据的存储也是一个亟待解决的问题，目前大多采用的方式是将日志文件进行压缩后上传到服务器上进行存储。

这种方式既原始又不可靠，一是需要作业员每天定时手动上传数据， *** 作不方便；二是一旦存储数据的服务器出现问题，可能会造成大量数据的丢失，造成不可挽回的损失。

随着大数据技术的成熟和普及，我们发现借助于大数据技术可以完美的解决上述问题。根据目前的需求和对大数据相关软件的掌握，我们对GPS日志分析系统做了初步的设计，架构如下图所示：

大数据日志分析主要是对开源大数据组件进行整合开发而成，分为：数据采集层、数据预处理层、数据存储层、数据处理层和数据分析层等5个层次。

01数据采集层

数据采集层主要利用开源组件Flume对日志文件进行采集。Flume是一个分布式、高可靠、高可用的海量日志采集软件，支持定制各类的数据发送方，在收集数据的同时能够对数据进行简单的处理，然后写到各种数据接收方。

目前我们是对Flume采集的日志文件做两个 *** 作，一是直接发送给kafka进行缓存，二是将数据进行压缩后写入HDFS供之后的分析用。

02数据预处理

数据预处理主要对日志文件进行初步的简单处理。目前采用Storm从Kafka接收数据，然后对数据进行实时统计。

Storm是一个分布式、容错的实时计算系统。它的编程模型非常简洁，主要包括三个组件：Topology、Spout和Bolt。Topology是一个由多个计算节点构成的拓扑图，Spout和Bolt是两种结算节点，它们一起构成了一个完整的数据流向图。

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