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大數據處理技術之數據集成
2019-03-20
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大數據處理技術是一個十分重要的工作，就好比做菜，我們做菜之前就需要對蔬菜進行清洗，洗過的菜我們才能夠吃的放心，同時還有助于我們的身體健康。而大數據處理就好比清洗蔬菜一樣，當我們對數據整理以后，我們才能夠分析出一個準確的結果。而大數據處理的技術有很多，其中最常見的就是數據集成，那么什么是數據集成呢？下面我們就給大家介紹一下這些知識。


自學習大數據的時候，我門會學到很多的知識，也會了解到很多的知識點，比如說由于數據源的多樣性，數據集由于干擾、冗余和一致性因素的影響具有不同的質量。從需求的角度，一些數據分析工具和應用對數據質量有著嚴格的要求。因此在大數據系統中需要數據預處理技術提高數據的質量。而數據集成是其中一個比較重要的知識。


通常來說，數據集成技術在邏輯上和物理上把來自不同數據源的數據進行集中，為用戶提供一個統一的視圖。數據集成在傳統的數據庫研究中是一個成熟的研究領域，如數據倉庫和數據聯合方法。數據倉庫又稱為ETL，由3個步驟構成：提取、變換和裝載。其中提取就是連接源系統并選擇和收集必要的數據用于隨后的分析處理。數據變換就是通過一系列的規則將提取的數據轉換為標準格式。裝載就是將提取并變換后的數據導入目標存儲基礎設施。而數據聯合則創建一個虛擬的數據庫，從分離的數據源查詢并合并數據。虛擬數據庫并不包含數據本身，而是存儲了真實數據及其存儲位置的信息或元數據。當然這兩種方法并不能滿足流式和搜索應用對高性能的需求，因此這些應用的數據高度動態，并且需要實時處理。一般地，數據集成技術最好能與流處理引擎或搜索引擎集成在一起。


其實需要大家注意的是，沒有一個統一的數據預處理過程和單一的技術能夠用于多樣化的數據集，大家在處理具體問題時，一定要考慮數據集的特性、需要解決的問題、性能需求和其他因素選擇合適的數據預處理方案。這樣才能夠節省時間，同時也能夠增加工作效率。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多關于數據集成的相關知識，通過對這些知識的了解我們逐漸理解了數據處理對數據分析的重要性，希望這篇文章能夠對大家有所幫助。


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