数据采集系统
2024-05-13
1. 数据采集系统
数据采集系统分别采集高精度三轴加速度计组合输出的模拟信号、陀螺信号、加速度计信号等信号，实现数据采集与GPS秒脉冲（PPS）的精确同步。 数据采集的主要功能： 1）采集捷联系统加表、陀螺的信号输出； 2）采集陀螺的状态信息； 3）采集加表、陀螺的温度信息； 4）记录陀螺、加表的原始数据，频率一般为1000～2000 Hz; 5）对陀螺、加表的原始数据进行低通滤波，滤除陀螺抖动的影响，并记录滤波后的数据，频率一般为100 Hz。
2. 大数据怎么采集
主要有以下几种方式： 一、 线上交互数据采集。 通过容易传播的在线活动或者类公益互动等形式，在与用户产生交互的过程中实现数据的采集，这种方式的数据采集成本比较低，速度比较快，范围比较广 二、浏览器页面采集。 主要是收集网页页面的浏览日志（PV/UV等）和交互日志数据。 三、客户端日志采集。 是指通过自有的APP客户端进行数据采集，在项目开发过程中写入数据统计的代码，用于APP客户端的数据采集。 四、数据库同步数据采集。 是指直接将数据库进行交互同步，进而实现数据采集，这种方式的优势是数据来源大而全，根据同步的方式 可以分为： 直接数据源同步 生成数据文件同步 数据库日志同步
3. 大数据数据采集工具简介
随着大数据技术体系的发展，越来越多的企业应用大数据技术支撑自己的业务发展。数据采集作为大数据的起点，是企业主动获取数据的一种重要手段。数据采集的多样性、全面性直接影响数据质量。 企业获取数据的渠道分为内部和外部两个渠道。内部渠道包含自己建设的业务系统，如电商系统、门户网站、门户论坛等。外部渠道包含爬虫系统爬取的数据、三方合作平台数据、公共社交平台数据等。那么如何从这些渠道获取数据？下面简单地介绍一下常用的数据采集工具。 结构化数据采集工具。 结构化数据在分析型的原始数据占比比较大，大部分经过预处理进入数据仓库进一步多维分析和数据挖掘。常用的数据采集工具有： 1 Apache Flume 支持离线与实时数据导入，是数据集成的主要工具。 2 Apache Sqoop 主要使用JDBC等工具连接关系型数据库与Hadoop生态圈的文件系统，通过配置文件配置双向连接信息后，通过命令完成数据的导入导出。 半结构化数据采集工具 半结构化的数据多见于日志格式。对于日志采集的工具，比较常见的是 1 Logstash Logstash与ElasticSearch、Kibana并称为ELK，是采集日志的黄金搭档。 2 Apache Flume也多用于日志文本类数据采集。 非结构化数据采集工具 1 DataX DataX轻量级中间件，在关系型数据库导入导出性能比较优异。支持多种数据类型的导入导出。 流式数据采集工具 1 Kafka 性能优异超高吞吐量。 Binlog日志采集工具 1 Canal 基于MySQL数据库增量日志解析提供增量日志订阅和消费功能。 爬虫采集框架与工具 1 Java栈，Nutch2、WebMagic等。 2 Python栈，Scrapy、PySpider 3 第三方爬虫工具，八爪鱼、爬山虎、后羿等等。
4. 数据采集器
15数据采集器：
1_8（Motorola-Symbol系列）
Motorola MC2100无线激光条码数据采集器,Motorola-Symbol MC3190（替代MC3090系列）,Motorola-Symbol MC3090,Motorola-Symbol MC9090 工业数据采集器,Motorola-Symbol MC9000-G 移动数据终端 / 数据采集器,Motorola-Symbol MC1000 批处理数据采集器,Motorola-Symbol MC50 移动数据采集终端,Motorola-Symbol MC70 移动数据终端
2_8（Urovo数据采集器）
UROVO V5工业级数据采集器,Urovo i6060条码数据采集器（总代理）,Urovo i60条码数据采集器（总代理）,Urovo i60数据采集器（二维）,Urovo i60工业点检巡检仪,Urovo GPS移动数据终端,Urovo 超高频RFID移动数据终端,Urovo 高频RFID移动数据终端
3_4（Datalogic系列）
Datalogic Rhino-NET工业级车载移动终端,Datalogic Kyman-Net,Datalogic Skorpio,Datalogic JET
4_3（新大陆NLSCAN产品）
NLS-PD-6300多功能（条码）数据采集器系列, NLS-PT-900便携式（条码）数据采集器系列,NLS-PT-800便携式（条码）数据采集器系列
5_1（捷宝数据采集器）
捷宝A188 仓库盘点机/数据采集器
6_5（Honeywell数据采集器）
Honeywell Dolphin 6500移动数据采集终端,霍尼韦尔 Dolphin 9900（9900、9950）系列移动数据采集终端,霍尼韦尔 Dolphin 7850移动数据采集终端,霍尼韦尔 Dolphin 7600移动数据采集终端,霍尼韦尔 Dolphin 6100移动数据采集终端
7_17（Intermec数据采集器）
INTERMEC CV60数据采集器,INTERMEC CN30数据采集器,INTERMEC CN2B数据采集器,INTERMEC CN2A数据采集器,INTERMEC CK31数据采集器,INTERMEC CK30数据采集器,INTERMEC CK1数据采集器, INTERMEC 761 数据采集器,INTERMEC 751数据采集器,INTERMEC 741数据采集器,INTERMEC 730ISAFE数据采集器, INTERMEC 700CN数据采集器,INTERMEC 2481数据采集器,INTERMEC 2435,INTERMEC 2430,INTERMEC 2420数据采集器,INTERMEC 2415RF数据采集器
8_4（SUNTION条码数据采集器）
SUNTION SCB-1200 条码数据采集器,SUNTION SCB-1500 条码数据采集器,SUNTION SCB-1800 条码数据采集器,M3 Sky条码数据采集器
9_4（Landtech兰德数据采集器）
Landtech M73 条码数据采集器,Landtech HT-3600 条码数据采集器,Landtech HT-3300 条码数据采集器,Landtech HT-2900抄表机
10_0（Unitech优尼泰克采集器）
11_1（LogicScan 数据采集器）
LogicScan IT8000 条码数据采集器
12_2（Argox 数据采集器）
台湾Argox PT-12 数据采集器,Argox PT-10数据采集器
13_8（CASIO系列）
CASIO DT-940条码数据采集器（总代理 目前特价）,CASIO DT930条码数据采集器（总代理）,CASIO DT900条码数据采集器,CASIO IT-600,CASIO IT-500 数据采集终端, CASIO DT-X10 数据采集终端, CASIO DT-X5 数据采集终端,CASIO IT-3000 数据采集终端
14_4（CIPHER LAB系列）
CipherLAB CPT-8300RF,CipherLAB CPT-8300 数据采集器,CipherLAB CPT-720 数据采集器,CipherLAB CPT-8000C/L
15_1（北京振中）
TP900P型手持式POS机
5. 数据采集器
对于一般用户而言,选择便携式数据采集器的基本原则是: (1)、适用范围 用户根据自身的不同情况，应当选择不同的便携式数据采集器。如果用户在比较大型的、立体式仓库应用便携式数据采集器，由于有些物品的存放位置较高，离操作人员较远，我们就应当选择扫描景深大，读取距离远且首读率较高的采集器。而对于中小型仓库的使用者，在此方面的要求并不是很高，可以选择一些功能齐备、便于操作的采集器。对于用户选购便携式数据采集器来说，选择时最重要的一点是“够用”，即购买适用于本身需要的，而不要盲目购买价格贵、功能很强的采集系统。 (2)、译码范围 译码范围是选择便携式数据采集器的一个重要指标。每一个用户都有自己的条码码制范围，大多数便携式数据采集器都可以识别EAN码、UPC码等几种甚至十几种不同的码制，但存在着很大差别。在物流企业应用中，还要考虑EAN128 码、三九码、库德巴码等。因此，用户在购买时要充分考虑到自己实际应用中的编码范围，来选取合适的采集器。 (3)、接口要求 采集器的接口能力是评价其功能的又一个重要指标，也是选择采集器时重点考虑的内容。用户在购买时要首先明确自己原系统的操作环境、接口方式等情况，再选择适应该操作环境和接口方式的便携式数据采集器。 (4)、对首读率的要求 首读率是数据采集器的一个综合性指标，它与条码符号的印刷质量、译码器的设计和扫描器的性能均有一定关系。首读率越高，越节省工作时间，但相应的，其价格也必然高出其它便携式数据采集器。在物品的库存（盘点）过程中，可以通过人工来控制条码符号用便携式数据采集器重复扫描，因此，对首读率的要求并不严格,它只是工作效率的量度而已。但在自动分捡系统中，对首读率的要求就很高。当然，便携式数据采集器的首读率越高，必然导致它的误码率提高，所以用户在选择采集器时要根据自己的实际情况和经济能力来购买符合系统需求的采集器，在首读率和误码率两者间进行平衡。 (5)、价格 选择便携式数据采集器时，其价格也是应关心的一个问题。便携式数据采集器由于其配置不同、功能不同，价格也会产生很大差异。因此在购买采集器时要注意产品的性能价格比，以满足应用系统要求且价格较低者为选购对象，真正做到“物美价廉”。 小仓库的话考虑到成本还是用些性价比比较高的吧~
6. 常见的大数据采集工具有哪些?
1、离线搜集工具：ETL 在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。 2、实时搜集工具：Flume/Kafka 实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。 3、互联网搜集工具：Crawler, DPI等 Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，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搜集。 除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够运用DPI或DFI等带宽办理技术进行处理。
7. 有哪些好用的大数据采集平台?
1.数据超市 一款基于云平台的大数据计算、分析系统。拥有丰富高质量的数据资源，通过自身渠道资源获取了百余款拥有版权的大数据资源，所有数据都经过审核，保证数据的高可用性。 2. Rapid Miner 数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。 3. Oracle Data Mining 它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力，做出准确的预测。 4. IBM SPSS Modeler 适合大规模项目。在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法，基本上不需要编程。 5. KNIME 开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。 6. Python 一种免费的开源语言。 关于有哪些好用的大数据采集平台，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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