数据采集是所有数据系统必不可少的，大数据的采集方法有离线采集、实时采集、互联网采集和其他数据采集方法。
大数据的采集方法是什么
1、离线采集：
工具：ETL。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、转换(Transform)和加载。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、保数据完整性等。
2、实时采集：
工具：Flume/Kafka。实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中间计算等)，之后再写入到对应的数据存储中。
这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
3、互联网采集：
工具：Crawler，DPI等。Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。
大数据采集的流程是什么
大数据数据采集处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析等环节，数据质量贯穿于整个大数据流程，非常的关键。每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。下面就来说一下大数据数据采集的流程及处理方法。
大数据数据采集在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和性。
数据预处理大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需先对收集到的大数据集合进行预处理，以保大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
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