常用的大数据采集方法多种多样，每种方法都有其特定的适用场景和优势。

以下是一些常见的大数据采集方法： 一、数据库采集 关系型数据库：如MySQL、Oracle等，适用于传统企业数据存储。

NoSQL数据库：如Redis、MongoDB和HBase等，常用于大数据环境下的数据采集和存储。

数据库同步：通过数据库连接技术，将不同数据库之间的数据进行同步和整合，适用于需要将多个数据源的数据进行集成和统一管理的场景。

二、系统日志采集 主要收集公司业务平台日常产生的大量日志数据，供离线和在线的大数据分析系统使用。

采用分布式架构，能够满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。

常用的日志采集工具有Flume、Logstash和Scribe等。

三、网络数据采集 网络爬虫：利用程序模拟人类访问网页的行为，自动抓取网页上的数据。

适用于需要大规模获取网络数据的情况，如新闻资讯、社交媒体内容等。

网站公开API：通过调用网站提供的API接口获取所需数据。

许多网站和应用程序都提供了API接口，便于开发者获取特定数据。

四、感知设备数据采集 通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、图片或录像来获取数据。

广泛应用于物联网、智慧城市等领域，如气象数据、交通数据、环境监测等。

五、其他数据采集方法 文件导入：将已有的数据文件导入系统中进行采集，适用于已有现成数据文件的情况。

手动采集：用户通过访问网页、填写表格等方式手动收集数据，适用于数据量较小或需要人工筛选的情况。

RSS订阅采集：通过订阅网站的RSS源，获取更新的数据，适用于需要跟踪特定网站信息的情况。

流式采集：通过处理实时数据流，捕捉数据的变化并及时上报。

常用的流式采集工具有Apache Kafka和StreamX等，适用于处理实时数据流，如金融交易、网络监控等场景。

六、综合采集方法 在实际应用中，企业可能会根据具体需求综合运用多种采集方法和工具。

例如，某电商平台可能会通过综合运用网络爬虫技术、日志采集和API接口调用等多种方法，实现对商品信息、用户行为、交易数据等大数据的采集。

七、注意事项 数据质量和安全：在采集过程中，需要确保数据的质量和安全性，防止数据泄露或被恶意利用。

技术更新与兼容性：随着技术的不断发展，新的数据采集技术和工具不断涌现。

为了保持与时俱进，需要不断关注技术动态，更新采集方法和工具。

同时，还需要考虑不同技术和工具之间的兼容性问题。

合规性和法律要求：在进行数据采集时，必须遵守相关法律法规和隐私政策，确保数据采集的合法性和合规性。

综上所述，常用的大数据采集方法包括数据库采集、系统日志采集、网络数据采集、感知设备数据采集以及其他一些辅助性的采集手段。

在实际应用中，企业应根据具体场景和需求选择合适的数据采集方法，并结合其他数据处理技术对数据进行分析和挖掘。