mysql里的数据哪里来：从多种来源

大数据的采集方法分为哪四种

大数据采集的方法包括以下几种：数据收集工具的应用：利用网络爬虫、API接口等数据采集工具，从多种来源获取数据。数据传输工具的使用：通过FTP、HTTP、WebSocket等数据传输工具，将采集到的数据传输至数据处理中心或数据库。

大数据的采集方式多样，主要包括以下几种：离线采集方式：常采用ETL工具进行数据的提取、转换与加载。特点：在数据转换过程中，需对数据进行治理，包括非法数据监测、数据格式转换、数据规范化、数据替换与数据完整性保证等操作。

传统数据源采集：涉及企业内部数据库、日志、文件和表格等，以及外部公共数据库、政府报告和统计数据等。这些数据多为结构化数据，便于存储和处理。社交媒体数据采集：针对Facebook、Twitter、Instagram等社交平台上的用户生成内容，包括文本、图片和视频等。

离线采集：工具 - ETL；在数据仓库领域，ETL 几乎成为了数据采集的代名词。该过程涉及数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。在转换阶段，需针对特定业务场景对数据进行管理，例如监控和过滤不合规数据、格式转换与数据标准化、数据替换以及确保数据完整性等。

农业大数据的采集方法主要包括以下几种：卫星遥感技术采集说明：通过卫星遥感技术，可以采集农作物生长环境中的各项指标数据，如土壤湿度、温度、光照强度等。优势：这种方法覆盖范围广，数据采集效率高，能够为农业生产提供宏观的环境监测数据。

大数据采集技术主要包括以下几种：网络爬虫技术：定义：按照一定的规则自动抓取互联网信息的程序。工作原理：通过模拟浏览器行为，对网页进行抓取并解析，从而获取所需的数据。应用：适用于大规模网页数据的自动化采集。数据接口采集技术：定义：通过与数据服务提供方进行数据交互的方式来获取数据。

MySQL视图介绍

MySQL视图是一种虚拟表，不实际存储数据，而是基于一个或多个真实存在的基表创建。以下是关于MySQL视图的详细介绍：定义：视图是一种逻辑层的数据表示，不占用物理存储空间，其数据来源于一个或多个基表。创建：使用CREATE VIEW语句创建视图，支持普通查询、连接查询、联合查询和子查询等多种查询类型。

MySQL 视图是一个虚拟的表，其内容是经过 SELECT 查询语句得到的结果。视图并不实际存在，它只是一个查询语句的别名，可以像表一样被查询。创建 MySQL 视图可以简化复杂的查询过程，提高 SQL 查询的效率。下面详细介绍 MySQL 创建视图的语法与实现方式。

MySQL中视图和表的区别以及联系如下：区别：定义与性质：表：是内容，是全局模式中的表，是实际存储数据的结构，有物理记录，占用物理空间。视图：是窗口，是局部模式的表，是基于SQL语句的结果集的可视化的表，是虚表，没有物理记录，不占用物理空间。

互联网数据分析的底层应用架构

Hadoop Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。

工业互联网平台构建于海量数据采集、汇聚、分析服务，旨在支持制造业数字化、网络化、智能化需求，形成工业云平台。平台架构主要由三大核心层级构成：边缘层、平台层（工业PaaS层）、应用层（SaaS层）。边缘层负责数据采集与处理。

数据底座是大数据处理和应用的基础架构，为各类数据处理和分析提供底层支持。随着大数据技术的不断发展，数据底座扮演着越来越重要的角色，成为连接数据源、数据处理、数据分析以及数据应用的桥梁和纽带。主要功能数据存储：数据底座提供大规模数据的存储能力，确保数据的可靠性和安全性。

底层——存储层现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。HDFS现已成为大数据磁盘存储的事实标准，其上层正在涌现越来越多的文件格式封装（如Parquent）以适应BI类数据分析、机器学习类应用等更多的应用场景。

MYSQL数据库的作用是什么

1、MySQL是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），主要用于存储和管理结构化数据。它通过将数据保存在不同的表中，提高了数据的访问速度和灵活性。提供数据访问接口 MySQL使用结构化查询语言（SQL）作为数据访问和操作的标准语言。

2、在现代的后台开发中，MySQL因其强大的功能和广泛的适用性而被广泛应用。企业在招聘Java工程师时，通常会测试求职者对MySQL的掌握程度，包括如何进行性能优化、确保高可用性、数据备份、集群管理、负载均衡和读写分离等。

3、MySQL 是一个广泛使用的关系型数据库管理系统（RDBMS），它基于关系模型，使用表格来存储和组织数据。以下是对 MySQL 数据库的详细介绍：数据库的基本概念数据库，顾名思义，是存放数据的仓库。

4、MySQL Cluster：集群版，开源免费。它可以将多个MySQL Server封装成一个Server，实现高可用性和负载均衡。MySQL Cluster CGE：高级集群版，需付费购买。它提供了更高级的功能和性能优化，适合对数据库性能有极高要求的企业。MySQL Workbench（GUITOOL）：一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。

Elasticsearch—用logstash增量导入Mysql数据

Logstash 通过插件支持各种数据源的导入，其中 logstash-input-jdbc 插件专门用于导入 MySQL 数据。通过该插件，用户可以实现从 MySQL 到 Elasticsearch 的数据同步，支持定时任务和增量导入。

Logstash实现实时同步MySQL数据至ElasticSearch，提供强大搜索功能，弥补MySQL不足。使用Logstash配置实现数据同步，具体分为输入、转换、输出三部分。

在数据迁移与同步领域，Elasticsearch（简称 ES）作为一个实时、高效的搜索引擎，广泛应用于各类业务场景中。为了实现 ES 的数据迁移与同步，市场上存在多种技术工具，其中 Logstash、FlinkCDC 和 CloudCanal 是较为常见的选择。

根据需求编写 Logstash 配置文件。例如，若需要将 MySQL 中的数据同步到 Elasticsearch，可以参考 mysql.conf 配置文件的格式进行编写。运行 Logstash：执行单个配置文件：在 Logstash 的安装目录下，使用命令 .logstash f ..configmysql.conf来运行指定的配置文件。

Logstash，作为Elasticsearch公司的一员，是一款强大的日志管理和收集工具，尤其在ELK架构中占据核心位置，其中的L即指logstash。它广泛应用于各类数据源和目的地的连接，例如控制台、文件、Web应用、ES数据库、MySQL等。

在Logstash根目录下，创建一个配置文件（logstash.conf）。在配置中，我们通过generator生成消息，并配置两个输出：stdout和elasticsearch。elasticsearch部分，我们需要使用http.p12证书，并从命令行获取keystore密码。运行Logstash后，通过Kibana查看数据已成功写入。