离线数据采集系统,离线采集和实时采集
1.离线数据的收集过程1。我们的数据从哪里来？行业：网站，app，微信小程序，系统(交易系统。)
行业：电信、人们上网、打电话、发短信等的数据。
数据来源：网站、app、微信小程序
向我们的后台发送请求，获取数据，执行业务逻辑；app获取要展示的产品数据；将交易和结帐请求发送到后台。
网站/app会将请求发送到后台服务器，通常Nginx会接收请求并转发。
2.Tomcat、Jetty等后台服务器；但实际上，在用户数量多、并发高(每秒超过10000次访问)的情况下，通常不会使用Tomcat直接接收请求。此时通常使用Nginx接收请求，后端连接Tomcat集群/Jetty集群，以平衡高并发访问下的负载。
比如Nginx，或者Tomcat，在你进行适当的配置后，所有被请求的数据都会被存储为log接收请求的后台系统(J2EE、PHP、Ruby On Rails)也可以在每次接收请求或根据您的规范执行业务逻辑时，在日志文件中键入一个日志。
到目前为止，我们的后台每天至少可以产生一个日志文件。这是毫无疑问的。
3.日志文件(通常是我们事先设定好的特殊格式)一般是每天一份。此时，可能会有多个日志文件，因为有多个web服务器。
再者，不同的业务数据放在不同的日志文件中，所以日志文件的种类很多。
日志转移的工具，比如用linux的crontab定时调度一个shell脚本/python脚本；或者你可以用java开发一个后台服务，用quartz这样的框架定时调度。该工具负责收集、合并和处理当天的所有日志数据；然后作为一个日志文件，它被传输到flume代理正在监视的目录中。
4.水槽水槽，根据我们上节课说的。flume代理启动后，可以实时监控linux系统上的一个目录，看是否有新的文件进来。只要有新的日志文件进来，flume就会跟随后续的通道和sink。一般来说，sink配置为HDFS。
Flume负责每天向HDFS传输一个日志文件。
5、HDFS Hadoop分布式文件系统。分布式文件系统。用于存储每日日志数据。为什么要用hadoop做存储？因为Hadoop可以存储大数据，很多数据。比如每天的日志和数据文件都是一个T，那么也许一天的日志文件可以存储在一个Linux系统上，但问题是，一个月的日志和一年的日志呢？当大量数据积累时，无法存储在单台机器上，只能存储在Hadoop大数据分布式存储系统中。
使用Hadoop MapReduce自行开发MR作业，可以使用crontab定时调度工具，每天定时执行一次；Oozie也可以用于定时调度；你也可以(百度、阿里、腾讯、JD.COM、美团)组建自己的团队，开发一个复杂、大规模、分布式的调度系统，承担全公司所有MapReduce/Hive作业的调度(对于大公司，每天可能有数万、数十万或数百万的后续Hive ETL作业用于构建数据仓库、数据分析和统计，除了MR作业用于数据清洗)，旨在
6.数据清理Hadoop HDFS中的原始日志数据将进行数据清理。为什么要清理数据？因为我们的很多数据可能是不符合预期的脏数据。
HDFS:在数据清理后存储一个日志文件。
将HDFS清理后的数据导入Hive中的一个表中。这里可以使用动态分区。Hive使用分区表，每个分区保存一天的数据。
7.Hive Hive的底层也基于HDFS，充当大数据的数据仓库。数据仓库里面，以及后来，其实就是一些数据仓库建模的ETL。ETL会将原始日志所在的一个表转换成几十个甚至上百个表。这几十个甚至上百个表就是我们的数据仓库。然后，公司的统计分析师将为数据仓库中的表执行临时或每日计划的Hive SQL ETL作业。用于大数据的统计和分析。
spark/h OOP/Storm，大数据平台/系统，可能都会用到Hive的数据仓库里面的表。
总结：其实一般来说，开发会基于Hive里的数据。也就是说，在我们的大数据系统中，数据源都是Hive中的一些表。这些表可能都是经过大量Hive ETL建立的数据仓库中的一些表。然后开发满足业务需求的专用大数据平台。利用大数据平台为公司内用户提供大数据支持，促进公司发展。
二。实时数据的采集过程1。数据来源：比如网站或者app。很重要的一点就是埋了。也就是说嵌入点，什么时候在网站/app的哪个页面发生了哪些操作，前端代码(网站，JavaScript；App，android/IOS)，只需通过网络请求，(Ajax；Socket)，并将指定格式的日志数据发送到后端服务器。
2.后台服务器Nginx后台Web服务器(Tomcat，Jetty)，后台系统(J2EE，PHP)。到这一步，它仍然可以与我们之前的离线日志收集过程相同。通过日志传送工具转到后面，并把它放在指定的文件夹中。
3-1，HDFS水槽，监控指定文件
Kafka，如何处理我们的日志数据由你决定。你可以每天收集一份，放在flume里，转移到HDFS，清洗后放在Hive里，建立一个线下数据仓库。
也可以把每一分钟的数据，或者收集到的一点一滴的数据放到一个文件里，然后传输到flume，或者直接通过API自定义，直接把一个又一个日志输入flume。Flume可以配置为向Kafka写入数据。
3-2(1)、实时NGINX-Flume-Kafka 3-2 (2)和实时Nginx—Flume—Kafka 3-2(2这一阶段采用的新架构)实时数据通常从分布式消息队列集群中读取，如Kafka；实时数据，实时日志，实时写入消息队列，比如卡夫卡；然后，我们的后端实时数据处理程序(Storm，Spark Streaming)从Kafka实时读取数据，并记录日志。然后进行实时计算和处理。卡夫卡
实时、主动地从Kafka获取数据
5.比如Storm和Spark Streaming开发的大数据实时计算系统，可以从Kafka实时拉取数据，然后对实时数据进行处理和计算。这里可以封装大量复杂的业务逻辑，甚至可以调用机器学习、数据挖掘、智能推荐的复杂算法，进而实现实时车辆调度、实时推荐。
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