大数据获取信息的方法主要包括以下几种：
1. 数据采集：这是获取数据的第一步，也是最重要的一步。数据采集的方式有很多种，包括网络爬虫、API接口调用、数据库查询等。例如，我们可以通过Python的requests库来获取网页数据，或者使用SQL查询语句从数据库中获取数据。
2. 数据清洗：在采集到的数据中，往往会有一些错误或者不完整的数据，需要进行清洗。数据清洗的方法有很多，包括删除重复数据、填充缺失值、去除异常值等。例如，我们可以使用pandas库来进行数据清洗。
3. 数据分析：在清洗完数据后，我们需要对数据进行分析，以提取出有价值的信息。数据分析的方法有很多，包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、分类分析等。例如，我们可以使用Python的matplotlib库来进行数据的可视化分析。
4. 数据存储：在分析完数据后，我们需要将数据存储起来，以便后续的使用。数据存储的方式有很多种，包括文件存储、数据库存储、云存储等。例如，我们可以使用HDFS（Hadoop Distributed File System）进行分布式文件存储，或者使用MySQL、MongoDB等数据库进行数据存储。
5. 数据挖掘：在存储好数据后，我们可以使用数据挖掘的方法来发现数据中的模式和规律。数据挖掘的方法有很多，包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘等。例如，我们可以使用Python的Scikit-learn库来进行机器学习模型的训练和预测。
6. 数据可视化：在完成以上步骤后，我们可以使用数据可视化的方法来展示数据的结果。数据可视化的方法有很多，包括柱状图、折线图、饼图、热力图等。例如，我们可以使用Python的matplotlib库来绘制各种类型的图表。
以上就是获取大数据信息的主要方法，通过这些方法，我们可以从海量的数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。
