1. 大数据应用平台，大数据采集平台有哪些？

针对这个问题，我们先来了解下大数据采集平台提供的服务平台流程包括：

1，首先平台针对需求对数据进行采集。

2，平台对采集的数据进行存储。

3，再对数据进行分析处理。

4，最后对数据进行可视化展现，有报表，还有监控数据。

优秀的大数据平台要能在大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘方面都能表现出优秀的性能。

现在来推荐几个主流且优秀的大数据平台：

1，Apache Flume

Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统,它是一个分布式、可靠、可用的系统，是java运行时环境j用于从大量不同的源有效地收集、聚合、移动大量日志数据进行集中式数据存储。

主要的功能表现在:

1.日志收集:日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。

2.数据处理:提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力,提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。

2，Fluentd

Fluentd是一个用于统一日志层的开源数据收集器。Fluentd允许您统一数据收集和使用，以便更好地使用和理解数据。Fluentd是云端原生计算基金会(CNCF)的成员项目之一，遵循Apache 2 License协议 。FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。

官网：

http://docs.fluentd.org/articles/quickstart

主要的功能表现在:

1,Input:负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog，http，file tail等。

2,Buffer:负责数据获取的性能和可靠性，也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置。

3,Output:负责输出数据到目的地例如文件，AWS S3或者其它的Fluentd。

3，Chukwa

Chukwa可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 进行各种 MapReduce 操作。Chukwa 本身也提供了很多内置的功能，帮助我们进行数据的收集和整理。

官网：

https://chukwa.apache.org/

1， 对应用的各个节点实时监控日志文件的变化，并将增量文件内容写入 HDFS，同时还可以将数据去除重复，排序等。

2，监控来自 Socket 的数据，定时执行我们指定的命令获取输出数据。

优秀的平台还有很多，笔记浅谈为止，开发者根据官方提供的文档进行解读，才能深入了解，并可根据项目的特征与需求来为之选择所需的平台。

2. 听说阿里最近推出了全国首个公益大数据平台？

“大数据”不是啥新鲜事物，大数据分析技术如今已被广泛运用到科技、金融、交通、教育、医疗、政务等诸多领域。但在方兴未艾的公益领域，信息技术发展所带来的红利并未得到有效利用。

为填补中国公益领域的这一空白，由阿里巴巴联合本报及全国100多家主流媒体共同打造的“天天正能量”公益平台，就推出了中国公益领域首个大数据开放平台——网络公益大数据平台！

长话短说，网络公益大数据平台就是“公益”麻麻与“大数据”耙耙结合的产物（此处应该有掌声）

网络公益大数据平台诞生啦

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平台目前分为公益捐赠、公益众筹、公益行动、公益动态四个维度，由酷炫吊炸天的阿里云提供技术支持！每天，平台会从海量的网络信息中，持续、全面、高频率地采集公益领域的活跃信息，对全国各地公益动态和热点事件进行实时监测，同时利用智能分析技术，将公众的公益偏好、不同地区的公益需求和特点，以可视化的方式动态呈现出来！

更让人鸡冻的是，平台面向全社会开放，公众、政府、公益机构、企业CSR等均可进入平台，实时获取全国公益整体数据及最新动态，也可以直接点击地图上的某个具体省份，通过公益参与人数、每日善款流向、公益关注领域等数据，了解当地公众的公益热情高不高，当地公众最喜欢的公益方向是什么，当地公益组织最感兴趣的领域有哪些……

有了这些，公益小伙伴们是不是从此可以愉快地制定有效的定公益策略、采取公益行动啦。从此Boss再也不用担心筹不到钱，找不到门，喊不到人。请叫我们雷锋！

网络公益大数据平台里有“十万个为什么”

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网络公益大数据平台已正式上线。像小哪吒一样，生下来就能量无限。

比如，它已经知道了：全网当前正在进行的公益捐赠项目有13200多个，正在进行的公益活动为20700多个，其中公众最喜爱的三个公益方向分别为助学（32%）、安老助残（29%）、助医（22%），而公益组织关注最多的三个领域则分别为关爱服务（41%）、绿色环保（39%）、文化教育（13%）。

它还知道：受天气和四川茂县"6.24"特大山体滑坡影响，暴雨、救灾、泥石流、山体滑坡等成为近期最热公益关键词。

它的成长早有计划，以后要师从名门正派：未来，它“公益画像”会越来越清晰，未来阿里巴巴“天天正能量”还将与权威学术机构合作，对现有数据进行更深入的研究，实现对行业未来趋势的分析和预判，让公益变得更加智能、更加高效。

阿里巴巴集团公益责任事业部总监、天天正能量平台负责人王崇和说：“天天正能量之所以决定打造这样一个数据平台，就是希望依托阿里巴巴的平台优势，为中国的公益事业提供一种新的思路和方向，进一步降低公众参与公益的门槛，增强公益的针对性，让每一个人都能更方便、更准确地参与公益活动，让每一个需要帮助的人都能更迅速、更安全地得到帮助。”

智慧公益时代来了！

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它的诞生不仅仅在公益武林业界引起了轩然大波，也引起了权威专家的关注。

北京师范大学公益研究院院长、深圳国际公益学院院长王振耀认为，在信息时代，运用网络平台将正能量的传播系统化、常态化，使大数据成为公益慈善的有效工具，是一项重要的社会创新。

跨界、科技、创新是公益的未来。作为一家具有强烈社会责任感和创新意识的媒体，本报一直以来紧跟时代潮流，积极协调社会各方资源，推动中国公益事业的创新和发展。

近年来本报联手阿里巴巴“天天正能量”，先后发起了“寻找江河卫士”“君子观水”“长腿叔叔·留守儿童关爱计划”等多个创新公益活动。随着网络公益大数据平台的发布，本报也将继续与阿里巴巴“天天正能量”加强合作，依托公益大数据平台，打造更多有针对性的创新公益活动。

智慧公益时代的大门正徐徐开启，你，准备好了迎接它吗？

3. 我们国家有没有平台搜集农业上面的数据？

答:现在我国科技巨发达居世之上，比如北斗糸统方面技能能够办得到的，则时候什么事的难题就可迎刃而解了。

4. 采集客户与供应商的供应链金融系统数据？

自动采集数据还是用 博 为小帮软件机器人吧、

做大数据分析需要很多数据基础，很多原始数据的积累需要采集，小帮可以自动采集客户与供应商的供应链的金融系统数据，采集以后的数据可以汇总成为结构化的数据形式，为大数据分析打基础，

大数据分析的基础是需要足够多的原始数据，小帮可以做到自动采集数据。

5. 大数据平台介绍？

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。 以存储、运算、展现作为目的的平台。 是允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务，或二者皆是。

类似目前很多舆情监测软件大数据分析系统，大数据平台是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台。

6. 数据共享的重要意义是什么呢？

实现数据共享的意义在于可以使更多的人更充分地使用已有数据资源，减少资料收集、数据采集等重 复劳动和相应费用，而把精力重点放在开发新的应用程序及系统集成上。由于不同用户提 供的数据可能来自不同的途径，其数据内容、数据格式和数据质量千差万别，因而给数据共 享带来了很大困难，有时甚至会遇到数据格式不能转换或数据转换格式后丢失信息的棘手问 题，严重地阻碍了数据在各部门和各软件系统中的流动与共享。

数据共享的程度反映了一个地区、一个国家的信息发展水平，数据共享程度越高，信息发展 水平越高。要实现数据共享，首先应建立一套统一的、法定的数据交换标准，规范数据格式 ，使用户尽可能采用规定的数据标准。如美国、加拿大等国家都有自己的空间数据交换标准 ，目前我国正在抓紧研究制定国家的空间数据交换标准，包括矢量数据交换格式、栅格影像 数据交换格式、数字高程模型的数据交换格式及元数据格式，该标准建立后，将对我国GIS 产业的发展产生积极影响。其次，要建立相应的数据使用管理办法，制定出相应的数据版权 保护、产权保护规定，各部门间签定数据使用协议，这样才能打破部门、地区间的信息保护 ，做到真正的信息共享。

7. 农批市场大数据平台构建策略分析？

大数据时代，农业资源数据来源广泛、种类繁多、数据量庞大且内容形式多样，其特点决定了数据产生源头的多异性和覆盖性。农业数据多异性表示为数据包含如气压、浓度、温度、湿度甚至光线、声音、气味等不同类型的数据，数据广泛复杂。本文从数据收集、数据处理、主数据管理平台建设、数据交换与共享平台建设、数据访问平台建设几个方面来对农业大数据平台建设进行分析。

一、数据收集与处理

1、各类农业信息资源数据的收集，汇集到信息收集池

本项目通过不同的方式汇聚数据，数据主要来源于以下5个方面：

①市县农委现有数据，如农产品质量监管、农产品质量追溯、农业投入品监管、动监所执法、渔业数字化、三农项目管理等数据；

②部省相关数据，如三品一标、农业投入品等数据；

③政府部门相关数据，如气象、环境、工商、防汛等数据；

④机构改革后，农办、发改、财政部门相关数据；

⑤其他下一步收集的数据，如休闲观光客源、土壤质地、森林植被等数据。

2、制定统一数据标准，数据加工处理，建立数据中心

①信息标准平台建设

建设一套信息标准是消除信息孤岛的根本方法，也是本项目建设的一个重点。整个平台的数据表示需要按照一定的标准编码，方便平台内数据和行业之间数据流通。建设标准应该按照国家最新《农业行业代码》进行标准体系的建设。信息标准的建设内容主要包括数据标准、编码标准、接口标准和应用标准，其是实现农业信息化资源共享和信息系统得到协同发展的基础。

②中心数据库建设

中心数据库主要用于存储与管理原有数据库处理后的相关数据、新建系统的相关数据以及新建数据库的表和视图等。考虑到为上层应用提供的访问接口和功能侧重不同，存储与管理软件主要包括文件系统和数据库。在农业大数据环境下，最适用于当前的技术是分布式文件系统与分布式数据库。