大数据采集方法主要包括以下四类

大数据采集是指从利用无线通信技术、传感器和智能设备，从应用系统、网络媒介和互联网等平台中获取数据的过程。由于人们产生的数据具有速度快、种类繁杂和数据量大等特征，传统的数据采集技术无法胜任和保证数据采集的可靠性、高效性和实用性。目前，大数据采集方法主要包括以下四类：

（1）数据库采集。

大数据时代的数据规模巨大，使用传统关系型数据库难以存储海量数据。当前，企业通常在采集端部署Redis、MongoDB和HBase等非关系数据库，并实现数据在这些数据库之间分片存储和负载均衡。

（2）系统日志采集。

系统日志采集主要指收集平台产生的日志信息。目前系统日志采集均采用分布式架构，具有高可用性、高可靠性和可扩展性等特征。目前使用最广泛的、用于系统日志采集的海量数据采集工具有Hadoop的Chukwa、Apache Flume、Facebook的Scribe和LinkedIn的Kafka等。(www.xing528.com)

（3）网络数据采集。

网络数据采集主要指网页内容信息的获取过程。通常利用网络爬虫，从初始网页的URL开始，通过网页之间的超链接关系，获得网站的内容信息。在爬取过程中，从网页中提取非结构化数据和半结构化数据，进行相应格式的转换，存储在指定的存储系统中。

（4）感知设备数据采集。

感知设备数据采集是指通过物理设备，例如，传感器、摄像头和其他智能终端等，感知获取信号、信息、影像和视频等数据。智能感知大数据系统具有智能化识别、处理和管理结构化、半结构化、非结构化的海量数据的功能。其关键技术包括大数据源的智能识别、感知、适配、传输和接入等。