大数据采集技术涵盖了从各种来源获取大量数据的过程，用于存储、分析和洞察目的。以下是一些常见的大数据采集技术：
离线采集
使用工具如ETL（数据提取、转换和加载），针对具体的业务场景对数据进行治理，包括非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。
实时采集
使用工具如Flume和Kafka，主要用在考虑流处理的业务场景，例如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和web服务器记录的用户访问行为。
互联网采集
使用工具如Crawler和DPI，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。
移动应用分析
收集有关应用使用情况的数据，例如启动次数、会话时长和用户事件。
网络爬虫
从互联网上自动提取数据，包括网页内容、URL和元数据。
传感器和物联网（IoT）
收集温度、湿度、位置和运动等物理数据的设备。
社交媒体监测
分析来自社交媒体平台的数据，识别趋势、情绪和影响者。
API集成
通过API将数据从外部系统集成到大数据平台中。
手工数据输入和数据购买
通过人工方式输入数据或通过购买数据集来获取数据。
日志文件分析
从机器产生的日志文件中提取信息，包括服务器请求、系统事件、错误和诊断信息。
数据流处理
允许实时处理从各个来源持续生成的大量数据。
这些技术可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合，以实现高效、准确的数据采集。