数据采集与存储

① 海量RS232/485串口数据采集存储(备份)解决方案

RS232/485串口转SD卡数据存储器是一种超大容量的数据存储设备。采用嵌入式系统控制芯片，将串口RS232/485输入的数据透明存储在SD卡中。该数据存储器采用模块化设计，不需要用户对现有设备进行改造，实现数据实时存储。可内置锂电池，独立工作于工业现场，将采集到的重要数据进行备份或移动存储。为众多系统集成商、自动化公司和研究所采用，是一种具有极高性价比、稳定可靠的数据存储产品
采用工业级ARM系列32位高性能嵌入式处理器，速度更快，更稳定;采用工业级ARM系列32位高性能嵌入式处理器，速度更快，更稳定;串口数据包全透明1：1真实存储 ;串口数据100%可靠存储;采用独特的动态内存分配算法，以此管理文件系统对内存的消耗和释放，提高数据的传输效率，避免数据丢失;数据存储文件自动创建文件名，自动编号，不重复覆盖;文件夹名称自定义，方便用户管理;支持定时创建数据存储文件（默认24个小时创建一个新的数据存储文件）进行存储，有利于对数据进行更有效的管理，更好的分析处理;具有USB拷贝数据功能，U盘式管理，高速USB2.0接口;更多资料网络，乐诚科技，便携式数据存储器。

② 数据采集存储

你这是对数据存储的要求比较高一点，要么你使用工控机加高速AD卡的方案咯，硬盘支持SATAⅡ接口的装个上T的硬盘成本也不高，预算40W高了。采集卡看你要多少位精度的咯，20M和40M的都有，只是有精度区分，能有详细点的要求更好。

③ matlab怎么实现数据采集和存储

用matlab实现数据采集的方法
我们在这里介绍两种共同学习参考。

① 直接利用MATLAB数据采集箱中提供的的函数命令进行采集，即wavrecord 。wavrecord是利用Windows 音频输入设备记录声音, 其调用格式为： y=wavrecord(n ,fs ,ch ,dtype) ；
式中n 为采样的点数，决定了录音长度；
fs为采样频率，默认值为11025Hz，还可根据要求自己选择合适的采样率；
ch为声道数，默认值为1，表示单声道，如果指定为2，则采样为双声道立体声数据；
dtype为采样数据的存储格式，用字符串指定，可以是‘double’、‘single’、‘int16’、‘int8’，指定存储格式的同时也就规定了每个采样值量化的精度，int8 对应8 位精度采样，其它都是16 位采样精度。 在我们的实验中参数这样选择：
n=1024 fs=44100 ch=1
dtype=’double’
② 采用对声卡产生一个模拟输入对象的方式进行采集。数据采集过程可以分为四步:
1) 初始化。Matlab将声卡等设备都作对象处理，其后的一切操作都不与硬件直相关，而是通过对该对象的操作来作用于硬件设备，所以首先要对声卡产生一个模拟输入对象：
ai = analoginput (’winsound’) ai ——Matlab 中的变量，它是一个模拟输入设备对象句柄，所有的数据采集过程都是通过对该句柄的操作来实现；
analoginput ( ) ——模拟输入设备对象建立函数,通过该函数将A/ D 转换硬件映射为Matlab workspace 中的一个模拟输入设备对象句柄；
winsound——声卡设备驱动程序，Matlab 软件内含该驱动程序。 2) 配置。给ai对象添加通道，设置采样频率。 addchannel (ai ,1)；%添加通道
fs = 44100； %采样频率设置为44.1KHz ai.SampleRate = fs ；%设置采样频率 3) 采样。启动设备对象，开始采集数据。 t = 2s ； %设定采样时间 start (ai)； %启动设备对象
data = get (ai ,t *fs) ； %获得采样数据 4) 终止。停止对象并删除对象。 stop (ai) ； delete (ai) ；
这样便完成了一次完整的数据采集过程，采样频率和采样时间都是由用户输入的，十分方便。

Matlab中存储及读取数据
我们在使用MATLAB过程中，免不了希望将运算过程中的某些数据“储存”起来，以便下次使用再“读取”利 用。“储存”和“读取”的指令分别是save及load，而save的数据型态又分为：(1)双位元格式 (binary format) 的 MAT-file，(2) ASCII 格式的 ASCII-file。MAT-file 是以双位元字符储存，可让电脑在读出/入(input/output) 速率加 快，其格式为test.mat（test为档名），MATLAB将档案的型态预设为MAT-file；而ASCII-file则是以可辨识的字符 储存，但会降低电脑在读出/入的速率，其格式为test.dat（test为档名）。如果你的数据是只在MATLAB中产生 及被使用，那最好使用MAT-file。ASCII-file则必须用在当数据档要为其它不是MATLAB的应用软体读取时。

另外要注意，当save成MAT档是储存变数本身，而非直接储存变数的数据；而save成ASCII档则是直接储存变数的数值。
这二者储存的差异，造成在读取MAT档和ASCII档的数据有所不同，详见以下的范例。

须注意的是在储存及读取数据时，MAT-file或是ASCII-file的档最好为矩阵型态，否则可能在读取时有困难。数 据储存成矩阵的大小可以为m×n，其中m是列的数目，n则为行的数目。

以下就是几个save, load的使用范例
>> x=1:5; y=11:15; % 先产生二个列阵列 (row array} x, y
>> save data1 x y % 是将 x,y 二个变数的数值存入 data1 这个MAT-file，
%即data1其实是data1.mat。data1.mat 的内容为变数x, y，而非(1:5, 11:15) 的数据
>> save data2.dat x y -ascii % 如果要将data1改以ASCII格式储存，则须加上-ascii
% 的选项。data2.dat 的内容为(1:5, 11:15) 的数据
>> type data2.dat % type 指令可以将 data2.dat 的内容列出

>> load data1 % 读取 data1.mat 档
>> x, y % 叫出 data1.mat中的变数来读取其内容(1:5, 11:15)

>> load data2.dat % 读取 data2.dat 档
>> x2=data2(1,:); y2=data2(2,:); % 将data2中的第一及第二列数据分别以x2及y2
%变数读入，之后在运算中即可使用这二列数据
>> x=21:25; y=31:35;
>> save data3.dat x y -ascii
>> load data3.dat;
>> x3=data3(1,:); y3=data3(2,:); % 将data3中的第一及第二列数据分别以x3及y3 变数读入
%，之后在运算中即可使用这二列数据
>> A=[1 2 3; 4 5 6];
>> save data4.dat A -ascii %是将A阵列的数值存入data4这个ASCII-file
>> load data4.dat
>> x4=data4(:,1); % 令 x4 为 data4 的第一行数据
>> y4=data4(:,2); % 令 y4 为 data4 的第二行数据
>> z4=data4(:,3); % 令 z4 为 data4 的第三行数据

④ 如何收集和存储服务器运营的数据

如何收集和存储服务器运营的数据
1、大数据的处理 经过长时间的实践和总结，我们发现服务器运营的大数据有以下四个特点，由浅入深，分别是： ...
2、运营系统架构 对于海量服务器的管理，我们建立了一套功能强大的运营分析系统，从服务器的带内和带外收集了全面的静态属性和动态运行数据，对服务器的每个关节进行的全方位的数据采集和监控，犹如我们平时体检，把心、肝、脾、肺、肾，甚至每个毛孔，都进行了检查，系统架构如下图所示：
3、存储和分析 数据收集起来后，除了一部分实时的数据存在本地数据库，几乎全部的历史数据都会存储在公司级的数据平台中，这个数据平台提供了丰富的工具系统，功能全面，涵盖了数据存储、分析、实时计算等。 ...
4、大数据的四个实践
（1）、硬盘故障预测
（2）、服务器利用率分析
（3）、故障率分析
（4）、环境监控

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⑤ 大数据采集与存储的基本步骤有哪些

数据抽取

针对大数据分析平台需要采集的各类数据，分别有针对性地研制适配接口。对于已有的信息系统，研发对应的接口模块与各信息系统对接，不能实现数据共享接口的系统通过ETL工具进行数据采集，支持多种类型数据库，按照相应规范对数据进行清洗转换，从而实现数据的统一存储管理。

数据预处理

为使大数据分析平台能更方便对数据进行处理，同时为了使得数据的存储机制扩展性、容错性更好，需要把数据按照相应关联性进行组合，并将数据转化为文本格式，作为文件存储下来。

数据存储

除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key/value系统，部署在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标主要是依赖横向扩展，通过不断的增加廉价的商用服务器，增加计算和存储能力。

关于大数据采集与存储的基本步骤有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑥ 大数据存储技术都有哪些

1. 数据采集：在大数据的生命周期中，数据采集是第一个环节。按照MapRece应用系统的分类，大数据采集主要来自四个来源：管理信息系统、web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。

2. 数据访问：大数据的存储和删除采用不同的技术路线，大致可分为三类。第一类主要面向大规模结构化数据。第二类主要面向半结构化和非结构化数据。第三类是面对结构化和非结构化的混合大数据，

3。基础设施：云存储、分布式文件存储等。数据处理：对于收集到的不同数据集，可能会有不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现出数据的异构性。对于多个异构数据集，需要进行进一步的集成或集成处理。在对不同数据集的数据进行收集、排序、清理和转换后，生成一个新的数据集，为后续的查询和分析处理提供统一的数据视图。

5. 统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、t检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测、残差分析，岭回归、logistic回归、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析等方法介绍了聚类分析、因子分析、快速聚类与聚类、判别分析、对应分析等方法，多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等。

6. 数据挖掘：目前需要改进现有的数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特殊群挖掘、图挖掘等新的数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破面向领域的大数据挖掘技术如用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等挖掘技术。

7. 模型预测：预测模型、机器学习、建模与仿真。

8. 结果：云计算、标签云、关系图等。

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