数据采集分析系统

【作者简介】王小波，携程技术中心框架研发部高级工程师，主要负责用户行为数据采集系统及相关数据产品研发设计工作。之前主要从事互联网广告、RTB相关系统研发和设计工作。本文来自王小波在“携程技术沙龙——移动开发工程实践与性能优化”上的分享。一、携程实时用户数据采集系统设计实践随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、p

文 | Mr-Bruce作为系列文章的第三篇，本文将重点探讨数据采集层中的用户行为数据采集系统。这里的用户行为，指的是用户与产品UI的交互行为，主要表现在AndroidApp、iOS App与Web页面上。这些交互行为，有的会与后端服务通信，有的仅仅引起前端UI的变化，但是不管是哪种行为，其背后总是伴随着一组属性数据。

　　 任 何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程： 1.数据采集2.数据存储3.数据处理4.数据展现（可视化，报表和监控）其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括： 　　 • 数据源多种多样

大数据任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程： 数据采集数据存储数据处理数据展现(可视化，报表和监控) 其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括： 数据源多种多样数据量大，变化快如何保证数据采集的可靠性的性能如何避免重复数

任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：1.数据采集2.数据存储3.数据处理4.数据展现（可视化，报表和监控）其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括：• 数据源多种多样• 数据量大，变化快• 如何保证数据采集的可靠性的性能• 如何避免重复数据• 如