大数据采集方法：从网页到日志的实战技巧

爬虫抓取：最常见也最灵活的方式

说到大数据采集，很多人第一反应就是写爬虫。确实，像电商价格监控、新闻聚合这类需求，靠人工收集不现实，自动化爬虫就成了主力。用 Python 的 requests + BeautifulSoup 或者 Scrapy 框架，几分钟就能搭出一个基础采集器。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com/news"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
titles = soup.find_all("h2", class_="title")
for title in titles:
    print(title.get_text())

API 接口调用：稳定又高效

现在很多平台都开放了数据接口，比如微博、高德地图、天气服务。比起硬爬网页，直接调用 API 更省心，数据结构清晰，也不容易被封 IP。只要拿到 key，按文档发请求就行。不过免费接口通常有频率限制，企业级应用得考虑付费方案。

日志文件采集：别忽视系统里的宝藏

服务器每天产生的访问日志、操作记录，其实都是原始数据富矿。比如 nginx 日志里藏着用户来源、访问路径、响应时间。用 Flume 或 Filebeat 这类工具，可以把分散的日志实时传送到 HDFS 或 Kafka，为后续分析打基础。

传感器与 IoT 设备数据

工厂里的温度传感器、智能手环的心率监测、共享单车的位置上报，这些都属于自动上报型数据源。采集时重点是处理高并发和低延迟，常用 MQTT 协议传输，再通过后端服务入库。

数据库同步：跨系统搬数据

企业内部常有多个业务系统，比如 CRM、ERP、订单库。想把它们的数据集中起来做分析，可以用 Sqoop 从 MySQL 抽数据到 Hive，或者用 DataX 做异构数据库迁移。定时任务一设，数据就自动更新了。

用户行为埋点：精准捕捉操作轨迹

你在 App 里点了哪个按钮、看了多久商品详情页，这些动作背后都是提前埋好的采集点。前端用 JavaScript 发送事件，后端接收后归集到数据仓库。设计好事件命名规则，后期分析才不会乱套。

公开数据集与第三方采购

有些数据没必要自己采，比如国家统计局的经济指标、天眼查的企业信息，可以直接下载或购买。成本低，质量也相对可靠，适合快速验证模型或补充维度。