随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡，同时各类app的发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统pc转移至移动终端上。但传统的基于pc网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（lbs）等方面的需求。你的课大数据采集方法-nideke为你定制的互联网课程。

我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访问终端和多种网络类型的场景下，用户数据实时、高效采集的方法，并在此基础上设计和实现实时、有序和健壮的用户数据采集系统。此系统基于java nio网络通信框架（netty）和分布式消息队列（kafka）存储框架实现，其具有实时性、高吞吐、通用性好等优点。你的课大数据采集方法-nideke为你定制的互联网课程。

数据采集步骤是核心的问题，数据采集是否丰富、准确和实时，都直接影响整个数据分析平台的应用的效果。本论文关注的步骤主要在数据采集、数据传输和数据建模存储这三部分。

为满足数据采集服务实时、高效性、高吞吐量和安全性等方面的要求，同时能借鉴互联网大数据行业一些比较好的开源的解决方案，所以整个系统都将基于java技术栈进行设计和实现。你的课大数据采集方法-nideke为你定制的互联网课程。

客户端用户数据的有序性采集和存储对后面的数据消费和分析非常的重要，但是在一个分布式环境下，要保证消息的有序性是非常困难的，而kafka消息队列虽然不能保证消息的全局有序性，但能保证每一个partition内的消息是有序的。在用户数据采集和分析的系统中，我们主要关注的是同一个用户的数据是否能保证有序，如果我们在数据采集服务端能将同一个用户的数据存储到kafka的同一个partition中，那么就能保证同一个用户的数据是有序的，因此基本上能解决采集数据的有序性。你的课大数据采集方法-nideke为你定制的互联网课程。