本文目录导读：
随着互联网的快速发展，大数据已成为各行各业关注的焦点，大数据具有数据量大、类型多样、价值密度低等特点，如何有效地获取和利用大数据成为了企业、政府和个人亟待解决的问题，本文将详细介绍大数据常用获取技术，以期为大数据应用提供参考。
数据采集技术
1、数据库技术
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数据库技术是大数据获取的基础，通过建立数据库系统，实现对数据的存储、管理和查询，常用的数据库技术有关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra）和分布式数据库（如Hadoop HBase）。
2、Web爬虫技术
Web爬虫技术通过模拟搜索引擎的工作原理，自动抓取网页上的信息，常见的爬虫有通用爬虫（如Scrapy）、深度爬虫（如Selenium）和垂直爬虫（如Elasticsearch）。
3、API接口获取
API（应用程序编程接口）接口获取是指通过调用第三方平台提供的API接口，获取所需数据，获取天气信息、股票行情等。
数据清洗技术
1、数据预处理
数据预处理是大数据处理过程中的重要环节，主要包括数据去重、数据填充、数据转换等，数据预处理技术有MapReduce、Spark等。
2、数据清洗
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数据清洗是指对采集到的数据进行清洗，去除错误、缺失、重复等无效数据，数据清洗技术有数据清洗库（如Pandas、Scikit-learn）和机器学习算法（如K-means、决策树）。
数据存储技术
1、分布式文件系统
分布式文件系统（如Hadoop HDFS）通过将数据分散存储在多个节点上，提高数据存储的可靠性和扩展性。
2、分布式数据库
分布式数据库（如Hadoop HBase）通过分布式存储和计算，实现对海量数据的实时处理和分析。
数据挖掘技术
1、关联规则挖掘
关联规则挖掘是指找出数据集中存在的关联关系，购买A商品的用户也倾向于购买B商品。
2、聚类分析
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聚类分析是指将数据集划分为若干个类，使同一类内的数据尽可能相似，不同类间的数据尽可能不同。
3、分类与预测
分类与预测是指根据已有数据，对未知数据进行分类或预测，常用的算法有决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。
数据可视化技术
数据可视化是将数据以图形、图像等形式展示出来，帮助用户更好地理解和分析数据，常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI、ECharts等。
大数据获取技术是实现大数据应用的基础，本文从数据采集、清洗、存储、挖掘和可视化等方面，详细介绍了大数据常用获取技术，掌握这些技术，有助于我们更好地应对大数据时代的挑战，实现数据的价值。
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