大数据采集工具可以分为以下几类：
离线搜集工具
ETL：在数据仓库的语境下，ETL是数据搜集的代表，包括数据的提取、转换和加载。ETL工具需要对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。
Sqoop：可以将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移，支持将关系型数据库中的数据导入Hadoop，也可以将Hadoop中的数据导出到关系型数据库中。
实时搜集工具
Flume：由Cloudera研发的分布式日志收集系统，支持从多种数据源收集数据，并具备良好的自定义扩展能力。Flume采用多Master的方式，使用ZooKeeper保存配置数据，确保配置数据的一致性和高可用性。
Kafka：用于记录数据源的履行的各种操作活动，如网络监控的流量管理、金融运用的股票记账和web服务器记录的用户访问行为。Kafka可以作为数据搜集的消费者，拦截上游数据并进行处理后写入数据存储。
互联网搜集工具
Crawler：如Facebook的Scribe，是一种自动抓取万维网信息的程序或脚本，支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集，也可以用于网络流量的搜集。
DPI/DFI：用于带宽管理技术，可以处理网络中包含的内容以及网络流量的搜集。
Scrapy：Python的网络爬虫框架，用于自动获取网页内容，支持模拟用户浏览网页的行为，抓取网页上的信息。
Jsoup：Java的网络爬虫库，用于解析和操作HTML文档。
WeiboSpider：Python的社交媒体采集工具，用于爬取微博等社交媒体平台上的用户信息和内容。
Facebook Graph API：用于获取Facebook上的用户信息和内容。
其他采集工具
147采集软件：能够输入关键词实现全网抓取文章，并支持指定任意网站进行抓取，具有监控实时抓取网站信息的功能。
WebHarvy：易于使用的免费采集软件，通过简单的点-and-click界面配置采集规则，支持从网页中提取结构化的数据。
OutWit Hub：多功能的采集工具，可以从网页中提取各种类型的信息，支持定时任务。
Octoparse：强大的免费网页爬虫工具，适用于各种规模的数据采集任务，提供直观的操作界面和可视化的任务配置。
ParseHub：用户友好的网页爬虫工具，适用于各种网页采集需求，支持数据导出为Excel、JSON等格式。
根据不同的需求和场景，可以选择合适的大数据采集工具。例如，对于大规模的日志数据收集，可以选择Flume或Kafka；对于网页内容的采集，可以选择Scrapy或147采集软件。