数据猿导读 在“硅谷之声——大数据技术达人中国行专场”上，神策数据创始人兼CEO桑文锋表示，在百度工作这么多年，“要把数据的事情做好”是我非常重要的一个心得。数据源做好了，事情基本上就成功了一半。如果
2019年8月30日，《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）简称DSMM（Data Security Maturity Model）正式成为国标对外发布，并已于2020年3月起正式实施。
在这一年来接触了我个人接触了 200 家创业公司，发现都在数据采集上遇到多多少少的问题，我把它们归结为三类：
举个例子，你做量化投资，基于大数据预测未来股票的波动，根据这个预测结果进行买卖。你当前能够拿到以往股票的所有历史数据，是否可以根据这些数据做出一个预测率高的数据分析系统呢？
数据采集具有悠久的历史，在远古时期，人们便学会了在绳子上打结，进行数字的记录。到了19世纪，1887年，美国统计学家霍尔曼·霍尔瑞斯发明了一台电动机器，它能够读取卡片上的洞数，使用这台设备，美国仅用了一年时间，就完成了原本需要8年才能完成的人口普查工作。
TDengine 的设计是基于单个硬件、软件系统不可靠，基于任何单台计算机都无法提供足够计算能力和存储能力处理海量数据的假设进行设计的。因此 TDengine 从研发的第一天起，就按照分布式高可靠架构进行设计，是支持水平扩展的，这样任何单台或多台服务器发生硬件故障或软件错误都不影响系统的可用性和可靠性。同时，通过节点虚拟化并辅以自动化负载均衡技术，TDengine 能最高效率地利用异构集群中的计算和存储资源降低硬件投资。
当前有很多数据采集工具（Sqoop、DataX、Flume、Logatash、Filebeat等），他们或多或少都存在一些局限性。
BCI competition IV 公共数据集 Data sets 2b，是基于视觉诱发的左右手运动想象的脑电数据集。该数据集采集了9名右利手、视力正常或达到矫正后正常的实验者的脑电信号作为数据集。
数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
在进行数据采集时，使用HTTP代理 可以帮助我们实现隐私保护和规避封禁的目的。然而，有时候我们可能会遇到使用HTTP代理 效率不高的问题，如连接延迟、速度慢等。本文将为您分享解决这一问题的实用技巧，帮助您提高数据采集效率，让代理 发挥更大的作用。
一、场景描述 接《Java设计模式（一）工厂模式》 工厂模式有一缺点，就是破坏了类的封闭性原则。例如，如果需要增加Word文件的数据采集，此时按以下步骤操作： 创建Word文件数据采集类，实现仪器数据采集接口； 修改仪器数据采集工厂类，增加Word文件数据采集类的工厂方法； 调用工厂类的word文件方法； 步骤2修改了工厂类，如果每增加一实现类都需要修改工厂类，那么这样就不合理了。 解决办法是使用抽象工厂类，为每一个实现类都创建其工厂类，并增加工厂接口，使各工厂类实现该接口。 使用抽象工厂后，上述步骤更改为
1、被采集的数据主要是网页跳转数据：比如你从哪个网页跳转入该购物网站、你点击了哪些商品页面、在商品页面上停留了多少时间。
TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库（Time Series Database, TSDB）, 它专为物联网、车联网、工业互联网、金融、IT 运维等场景优化设计，基于C语言开发。
在一个新的环境中工作了两个多月，从业务模式、平台建设、工作方法和团队工作风格各个方面都有了一些认识。有了这些认识，更能让你体会到工作的发力点在哪里，这次自己的工作方法做了很大的调整，没有去平移过去的工作经验，因为当前的很多预设条件和过去不同（具体就不一一列举）。其实运维工作很多时候都聚焦在两个方面，一个是工具建设；一个是数据建设。在工具平台建设层面上，进一步突破的阻力很大，一则缺乏标准化的基础；其次还在于大家意识的改变。因此这次想从数据分析体系入手，用数据说话，用数据评价运维服务。简而言之，就是数据驱动运维（Data-Driven Ops）。
舆情系统 中数据采集是一个关键部分，此部分核心技术虽然由爬虫技术框架构建，但抓取海量的互联网数据绝不是靠一两个爬虫程序能搞定，特别是抓取大量网站的情况下，每天有大量网站的状态和样式发生变化以后，爬虫程序能快速的反应和维护。
服务框架的功能侧重点往往不尽相同，因而大家也会用各种大同小异的名称来称呼这类服务，比如数据传输服务，数据采集服务，数据交换服务等等
分享内容 ---- 今天想跟大家分享一下我们目前推出的一个海量用户行为分析产品---“神策分析”的设计与实现。由于脱离需求和产品谈技术是不合时宜的，所以我首先会先讲一下我们产品所面临的用户需求，我们是如何根据这些用户需求来确定我们的产品设计，以及这些产品设计对于技术选型的一些要求，后面再详细讲一下我们产品整体架构和技术实现。 简单来看我们的产品面临的第一个需求，我们的客户普遍需要一个可以私有化部署的用户行为分析产品，这个需求是可以理解的，也是有很多实际的原因：首先是出于对数据安全和隐私的考虑；其次则是希望
在大数据平台中，是不生产数据的，或者说原始数据都是来源于业务系统。所以，我们需要做的第一件事，就是将业务系统的数据搬运到数据平台。改用那句耳熟能详的话，我不生产数据，我只是数据的搬运工。这个数据的搬运工，就是数据平台的第一个模块--数据集成。
利用LIAT中的模拟采样函数库，通过Arduino Uno控制板上的模拟输入端口采集模拟信号，并上传至LabVIEW界面上显示波形，实现一个数据采集的功能。
一、场景描述 “仪器数据采集器”包含采集数据以及发送数据给服务器两行为，则可定义“仪器数据采集器”接口，定义两方法“采集数据capture”和“发送数据sendData”。 “PDF文件数据采集器”实
大数据的发展伴随着互联网技术的进步，数据量的增大、数据源的增多,大数据在互联网时代针对数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
性能问题是导致 App 用户流失的罪魁祸首之一，如果用户在使用我们 App 的时候遇到诸如页面卡顿、响应速度慢、发热严重、流量电量消耗大等问题的时候，很可能就会卸载掉我们的 App。而往往获取用户的成本是高昂的，因此因为性能问题导致用户流失的情况是我们要极力避免的，做不好这一点是我们开发人员的失职。
作者简介 王小波，携程技术中心框架研发部高级工程师，主要负责用户行为数据采集系统及相关数据产品研发设计工作。之前主要从事互联网广告、RTB相关系统研发和设计工作。 一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LB
进程和线程： 下图是在来自知乎用户的解释，个人感觉狠到位 进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。
数据平台数据采集系统日志采集网络数据采集设备数据采集数据同步数据存储数据计算实时计算离线计算数据挖掘数据服务数据模型数据建模方法论数据模型管理体系表设计数据管理元数据收集和搜索数据血缘数据质量计算任务管理平台成本管理数据应用互联网工业政务
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访问
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访
一、场景描述 建造者模式同工厂模式、抽象工厂模式一样，用于创建继承类对象。 工厂模式：http://www.cnblogs.com/mahongbiao/p/8618970.html 抽象工厂模式：http://www.cnblogs.com/mahongbiao/p/8619054.html 所不同的是，工厂模式下，各子类实现接口，通过工厂类创建子类对象；而建造者模式下，各子类拥有其建造者类，通过它创建不同的父类对象，最终实现多态，实际上子类、父类在代码中是不存在的。 以仪器数据采集工具为例，工厂模式下，
越来越多的企业已开始挖掘用户行为数据的商业价值，利用行为数据进行精准有效的数字营销。以科技金融行业为例，某知名企业的数据表明：用户行为数据的效力是金融数据的4倍 一、企业的数据来源 企业收集、存储、分
导读：工业物联网感知层作为物理世界与数字世界的桥梁，是数据的第一入口。现实情况下，由于感知层数据来源非常多样，来自各种多源异构设备和系统，因此如何从这些设备和系统中获取数据，是工业物联网面临的第一道门槛。在工业领域，感知即通常所说的工业数据采集。
1 前言 2016年对于网易杭州研究院（以下简称“杭研”）而言是重要的，成立十周年之际，杭研正式推出了网易云。“十年 • 杭研技术秀”系列文章，由杭研研发团队倾情奉献，为您展示杭研那些有用、有趣的技术
数据采集的设计，几乎完全取决于数据源的特性，毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游，数据采集不过是获取水源的管道罢了。 在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。 但是在大数据平台下，由于数据源具有更复杂的多样性，数据采集的形式也变得更加复杂而多样，当然，业务场景也可能变得迥然不同。下图展现
很多刚开始做数据分析的朋友，不知道数据分析该如何下手，更不知道一个完整的数据分析流程有哪些环节。数据分析的流程比较简单，主要包括以下六个环节：明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、结论与建议。
很久没有写有关爬虫相关的内容了，今天给大家分享一下最近工作中遇到的一个与JavaScript相关的数据采集案例。
在 ArchSummit 2023 北京站上，字节跳动刘浩杨分享了《字节跳动超大规模 Metrics 数据采集的实践和探索》，他从字节跳动可观性平台的建设入手，讨论了字节跳动数据采集所面临的问题和挑战，介绍了在数据采集方面的内核优化和工程实践，为许多在数据采集方面的企业提供了可落地的参考思路，本文为分享文章整理～
今天，百度对外发布了第二季度财报。财报中提到，作为百度移动化、服务化的重要产品之一，百度地图在构建服务生态、索引真实世界的进程中正发挥出越来越重要的作用。在提升用户出行体验、扩展服务品类的同时，百度地图大力开拓海外版图，目前已登陆亚太、欧洲和南美63个海外国家和地区；并通过与海口、成都等地交通管理部门合作，积极探索政企共建“互联网+智慧交通”新模式。 财报显示，百度地图目前月活跃用户达到3.43亿，同比增长13%。那么，百度地图持续创新用户服务、布局智慧交通与国际化地图多面并进的背后基石是什么？就在7月2
2022年已过去一半多的时间了。这半年多，我们重点关注了LinkedIn Datahub、Atlas等元数据管理工具，了解了他们在数据治理领域的作用。
振弦类采集仪是岩土工程中常用的仪器，用于测量土壤或岩石的动力特性。它的主要工作原理是通过在土体或岩石中产生激励波，并记录反射波的信号来分析土体或岩石的物理特性。以下是振弦类采集仪的完整解决方案：
振弦类采集仪是岩土工程中常用的一种仪器，主要用于测量地下水位、土体的振动特性以及地下水压力等参数。在岩土工程中，振弦类采集仪的应用非常广泛，其可以提供重要的数据支持和技术指导，为工程建设提供有效的保障。以下是振弦类采集仪的完整解决方案：
原文地址：https://www.cnblogs.com/ztfjs/p/bigdata.html
一、场景描述 仪器数据文件的格式包含Pdf、Word、Excel等多种，不同种格式的文件其数据的采集方式不同，因此定义仪器数据采集接口，并定义PDF、Excel等不同的数据采集类实现该接口。 通过工厂
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候，也涉及到数据集成交换的事情，但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中，对于数据采集的实时性要求出现变化，对于数据采集集成的类型也出现多样性，这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
岩土工程中振弦类采集仪是一种用于测量土壤、岩石和建筑物振动的设备。这种设备主要包含振弦传感器、数据采集仪、数据处理软件等组成部分，通过将振弦传感器固定在被测试物体上，可以实时监测振动信号并将数据传输到数据采集仪中。
Flume 数据采集 概述： Flume 是一个数据采集工具，主要可以理解为对日志数据或者其他数据的采集。可以对例如日志数据进行采集传输到我们想要传输的地方，比如从本地文件系统采集数据到HDFS的HIVE目录下获取HDFS的其他目录，提供HIVE进行数据分析。 Flume运行方式为Agent Flume，如果有多个数据源，并且文件系统，则需要启动多个Agent Flume 进行数据采集。 组成： Flume有三大组件：Source，Channel,Sink, Source:指定采集数据源，类型：spooldir（本地系统），MySql, Source 不仅仅可以定义数据源信息，还可以定义检索文件类型，或者自定义文件获取方式 Channel：通道，通过Channel连接Source和Sink，中间作缓冲，提供适配，类型：Memery，File,JDBC Channel 还可以指定文件缓存大小 Sink：指定数据输出目标系统，类型：HDFS，Hive,HBase 如果Sink输出为HDFS，Hive，则还可以指定文件大小，文件前后缀，文件读写周期等。 安装： 1. 解压Flume安装包 2. 配置系统配置文件 flume-site.xml(FADOOP_HOME,HDFS_HOME,ZooKeeper_HOME)，之所以分开是因为Flume是Cloudra提供的，他把HDFS与MapReduce分开了，他提供了整合了的HADDOOP 大数据平台运行框架，更加方便部署。也有可能需要指定HBASE，HIVE等。 3. 配置数据采集业务配置文件 ***.xml 4. 启动Flume 运行机制：Flume通过Agent 方式运行数据采集，可以部署在多台机器，主要根据数据源存储形态来具体决定，如果数据源为多个文件系统，则需要运行多套Agent来采集，如果数据源为Mysql，则一个Agent就够了。Flume通过配置文件定义数据的采集-Source阶段，数据缓存-Channel阶段，及数据发送-Sink阶段。首先Source读取数据文件到Channel，Channel缓存起来，达到触发条件(触发条件自己定义或者默认)则会发动到Sink端进行保存，Sink端对发送的数据也定义定，包括存储文件大小，名称，前后缀等。 重点： 业务配置文件 ***.xml : 一个xml文件里面可以定制多套 FCS流程，即在定义时可以同时存在几套FCS流程在XML文件中，我们在启动Flume时需要指定FCS流程的名称来区分 多级Agent：我们可以指定多个Agent进行关联操作，即一个Agent的Sink输出为另一个Agent的Source输入。 比如Agent1为Agent2 提供输入，则Agent1 输出类型为：Avro Source，Qgent1的输入类型可以为任何允许的输出，Agent2的 输入类型为 ：Avro SinK，Agent2的输出类型为允许的任何输出。 Flume是基于事务的，可以保证数据的传输时发送与接受的一致性。 Sample：
了不起学弟：前台，后台，中台。。。数据中台，业务中台。。。学长怎么这么多概念啊，一下子把我搞蒙了都。
导 读： 大数据听得耳朵起茧了，但真正能深入了解吗？不一定。在此特分享三个主题，分别是：不一样的大数据框架、不一样的大数据采集平台、神一样的数据产品。整编成一篇文章，与大家一起分享！ 一、数据从哪里来
岩土工程中，振弦类采集仪是一种常用的地震监测设备，用于监测地震波在土壤中传播的速度和幅度，从而评估土壤的稳定性和抗震能力。它可以通过振弦的振动信号捕捉地下介质的动态响应数据，进而提供有关地下介质物理特性的信息。
过去40年，以“铁公基”为代表的老基建支撑了中国经济高速发展，成就了中国经济“快”的奇迹。
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