一、巨大数据采集架构的定义与核心目标是啥？

巨大数据采集架构是一种用于从结构化、半结构化、非结构化数据源中采集数据的手艺体系。其核心目标是实现数据的全量采集、实时性采集和高大质量数据输出。

1. 关键组件构成

巨大数据采集架构的关键组件包括数据源接入、 数据预处理、传输调度等。

2. 典型应用场景

在巨大数据处理流程中， 采集架构是连接数据源与后续琢磨的关键环节，负责从许多样数据源中高大效获取、预处理数据，为数据存储和琢磨给高大质量输入。

二、巨大数据采集架构的核心组件与层次有哪些？

巨大数据采集架构的核心组件与层次包括：

1. 传感器——放巨大器——数据采集器——计算机——输出设备

用户界面:虽然不是全部数据采集系统都具备用户界面但良优良的用户界面能提升用户体验。

2. 架构层次划分

巨大数据采集架构通常分为采集层、 预处理层、传输层、存储层和应用层。

三、巨大数据采集架构的手艺选型与应用场景是啥？

1. 手艺选型

离线采集常用 Sqoop 实现数据库数据批量导入；实时采集依赖 Flume 采集日志、 Kafka 缓存高大并发数据流；边缘采集采用轻巧量级工具处理物联网终端数据，适配边缘计算场景。

电商领域采集用户浏览、 下单等行为数据，支撑个性化推荐；物联网领域采集设备传感器数据，用于设备监控与预测维护；金融领域采集交容易日志、用户操作数据，。

四、巨大数据采集架构的以后进步趋势是啥？

巨大数据采集架构的以后进步趋势包括：

1. 自习惯采集

根据数据源的变来变去和需求的变来变去， 自动调整采集策略，搞优良采集效率。

2. 智能化处理

通过人造智能手艺， 对采集到的数据进行智能化处理，搞优良数据处理效率。

3. 平安化采集

加有力数据采集过程中的平安保障，别让数据泄露和不合法用。

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