获取大数据的常用途径包括以下几种：
1. 数据采集：通过各种手段和技术从不同的数据源中收集数据。常见的数据采集方法包括网络爬虫、API调用、传感器采集、日志分析等。例如，可以使用Python的Scrapy库来爬取网页数据，使用Elasticsearch或Apache Kafka等工具来收集和存储日志数据。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行预处理，去除重复、错误、不完整的数据，以及修正数据中的不一致性和缺失值。常用的数据清洗方法包括去重、填充缺失值、数据类型转换、异常值处理等。例如，可以使用Pandas库来进行数据清洗和处理。
3. 数据存储：将清洗后的数据存储在合适的数据仓库或数据库中。常见的数据存储方法包括关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis）和分布式文件系统（如HDFS、Cassandra）。例如，可以使用Hadoop HDFS来存储大规模数据集，使用NoSQL数据库如MongoDB来存储结构化和非结构化数据。
4. 数据分析：对存储在数据仓库或数据库中的数据进行分析，提取有价值的信息和模式。常用的数据分析方法包括统计分析、机器学习、深度学习等。例如，可以使用Python的Pandas库进行数据分析和可视化，使用Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库进行模型训练和预测。
5. 数据挖掘：通过对大量数据进行复杂的算法和模型分析，发现数据中的隐藏规律和关联性。常见的数据挖掘方法包括聚类分析、分类、回归、关联规则挖掘等。例如，可以使用Python的Scikit-learn库进行聚类分析和分类，使用Weka、Mallet等工具进行文本挖掘和自然语言处理。
6. 数据可视化：将分析后的数据以图形化的方式展示出来，帮助用户更直观地理解和解释数据。常见的数据可视化方法包括条形图、折线图、饼图、热力图等。例如，可以使用Matplotlib、Seaborn等库进行数据可视化。
7. 数据安全与隐私保护：在获取和使用大数据的过程中，需要确保数据的安全和隐私。常见的数据安全措施包括加密、访问控制、审计等。例如，可以使用AES加密算法对数据进行加密，使用OAuth、JWT等技术实现权限控制，使用ELK Stack等工具进行日志审计和监控。
总之，获取大数据的常用途径包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据挖掘、数据可视化和数据安全与隐私保护等方面。这些步骤相互关联，共同构成了一个完整的大数据处理流程。在实际项目中，可以根据需求选择合适的方法和工具来实现数据的获取、处理和分析。
