数据采集总结报告 第1篇
3.通过光路序号的查询，确定机房里所需连接的端子信息，这就好比生活中的“县”；
且物理连接的左右两边端子信息是平行对等的，可以分别对调。通过这些录入操作，我发现实践真的是经验和技巧的源泉，实践、总结、再实践，这样的循环过程很多时候比那些抽象概念的学习方式管用的多，它可以达到再多的理论认识、经验传输都达不到的效果。 至于管理方面，由于分工协作以及资料的不统一，有时候可能会导致重复工作等问题。这让我明白了团队合作中知人善用和合理分工的重要性，而我们个人在团队合作过程中应该秉持一心向团队、共同赢胜利的信念，不能得过且过、拖延散漫，对于自己负责的部分要有强烈的责任心，以减少后期复查工作。
另外，可能因为多方参与的缘故，以致事情的复杂度有所提升：比如项目的进程时缓时急；出了问题责任不好分清；沟通起来也没那么容易等等，而局方所给规范的时刻变动，也是导致重复工作的一项重大原因。从4月19号到现在，局方都在统计数据，所以这段时间我们的工作只能是核对光路信息，而不能进行录入工作。我觉得我方人员一直处于听候差遣的状态，可以更加强化在合作三方中的地位，以期达到可以共同对话、相互磋商的目标，这样更容易就出现的问题和实时变更等及时达成一致，提高工作效率。
数据采集工作总结
2013年年终工作总结 时光荏苒，忙碌中2013年的脚步已经悄然走远，在过去的一年当中有忙碌、有辛苦，但同时也收获着„„新的一年即将开始，我们在制定“宏伟蓝图”的同时，也不要忘记回顾上一年的苦辣酸甜来激励和鞭策自己取得更大的进步！下面我就把2013年度的工作做简要的汇报总结。 我是公司配件部的一名录入员，在很多人眼中录入是一份很轻松的工作，其实它并不是那么简单。 首先录入工作是一种责任。
各种数据需要人工完成，每个数字、每条信息都很重要，只有扎实的做好数据录入工作，才能为配件部门提供保障。这个工作业务面很广，包括和厂家联系沟通配件发货、沟通配件规格图号细节、各个分公司的调拨及所需配件要货细节，厂家系统的录入和支出、以及和顾客沟通配件要货细节，还有旧件的结算出库等等。一不细心就容易出错，所以要求我在工作中要细心，再细心。 其次录入工作是一种态度。作为一名配件部录入员，每天的工作量很大，要具备专业的配件知识，要及时与客户和同事沟通，所以，要不断地充实自己，同时熟练掌握计算机操作，不断学习新的配件专业知识都是必需的，只有应用专业的知识才能有更高更好地应变能力。
我在工作上，能对照相关标准，严于律己，较好地完成各项任务。为了努力实现零差错，我一直在严格要求自己，通过这几年的工作经验，我发现实践是经验和技巧的源泉，学习是唯一的途径。实践、学习、再实践，这让我明白了团队工作精神的重要性，作为配件部的一员，我很喜欢我们的集体！2014年就要到来了，我会继续不断的努力，我相信，每一年都有自己的进步，每一年都会有自己的成长！相信大家在来年中一定会取得最圆满的成功！总之，这一年以来，我们有得也有失，有苦也有甜，但是不论欢笑或泪水，都将会是我们每个人在心底最珍贵的记忆！
更多信息请查看工作总结
数据采集总结报告 第2篇
用于记录用户在使用平台APP时的各种操作，各种行为(启动，评论，收藏等)的数据！
产生：
户在使用APP时，产生！
如何存：
以日志文件的形式存储，其中以JSON格式记录！
为什么：
数据信息密集，价值低，记录周期长，结构复杂。
启动日志：
事件日志：
日志数据的类型：
启动，曝光，动作，页面，错误！
业务数据要求：
①哪些表 23张表
②表的数据是怎么产生的？
③表是如何被更新的？会更新哪些字段？
④将表导入到HDFS上，使用的是什么策略？为什么？
业务数据： 如何导？为什么这么导？
使用sqoop 将 xxxql中的数据直接导入到HDFS。
why Sqoop?
熟悉每一张表的导入方式！
全量导和增量导的适用场景？
全量和增量只和数据量相关！ 数据量小： 全量，增量 数据量大： 增量
如何区分哪些表的数据量小，哪些表数据量大？
表的性质分：
省份表！ 地区表！ 用户表！ 商品表！ 商品分类表！ 数据量有限！
事实表： 表中记录的数据是一个发生的事实！ 3w(who when where) + 数量
下单，支付，评论 随着时间的推移，数据量不断增长！
事实表： 增量 维度表： 全量 、增量
日志数据：如何采集？ 搭建两层flume的采集通道！哪两层？
1、日志服务器 --> kafka 2、kafka --> HDFS
优势：