1、ApacheFlume官网：Flume是Apache旗下的款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。Flume使用JRuby来构建，所以依赖Java运行环境。Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统，后来逐渐发展用于处理流数据事件。Flume设计成个分布式的管架构，可以看作在数据源和目的地之间有个Agent的网络，支持数据路由。每个agent都由Source，Channel和Sink组成。
SourceSource负责接收输入数据，并将数据写入管。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，SpoolingDirectory。其中Spooling支持监视个目录或者文件，解析其中新生成的事件。ChannelChannel存储，缓存从source到Sink的中间数据。
1、【里巴巴】拥有交易数据和信用数据,更是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。2、【华为云务】整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平，近来华为大数据存储实现了统管理40PB文件系统3、【百度】优势体现在海量的数据、沉淀十年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。
4、【浪潮】互联网大数据采集已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算。近日成发布海量存储系统的表产品AS130000。5、【腾讯】拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。6、【数点营销】大数据与AI驱动的商机挖掘平。
收集大数据的方有种。1.直接获取已有数据：从已有的各种渠收集，如从历史记录、社交媒体、各种软件和硬件中抓取数据。2.实时获取数据：通过设备或者传感器等段获取实时数据。
3.问卷调查：通过问卷来获取数据，收集到不同群的观点和经验，以更好地理解数据。4.采集网络爬取数据：通过网络爬虫爬取数据来收集大型数据。不同的方适用于不同的场景和目的，比如社交媒体可能更适合建立流行度模型，传感器后端数据可能更适合构建事件驱动模型，而问卷调查可能有助于建立更准确的群体模型。
们海致BDP直致力于为用户提供更好的数据分析体验、更好的数据可视化效果，BDP目前支持50种可视化图表，还支持用户自定义开发更图表。当然，BDP的可视化不是仅仅体现在可视化图表上，还体现其强大的数据整合、数据处理、可视化分析等能，可视化分析有图表联动、层钻取、自由筛选、快速聚焦等自助式索分析能力。
（注：企业级用户可选BDP企业版，个级用户可选择免费的个版）BDP的图表类型分成普通图表、经纬度地图和自定义图表，拖拽就能生成可视化图表~普通图表包括条形图、柱状图、饼／环图、折线图、双轴图等常见图表，还有词云、漏斗图、桑基图、树图、旭日图、行地图等图表。1、柱状图：用于显示段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况，比如分析今年各地区各渠的订单量数据。
还有堆积柱状图、百分比堆积柱状图~2、饼／环图：显示各项的大与总和的比例，适用单维度的占比分析。
