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首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。

通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。

在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。

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