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大数据处理技术之数据集成介绍

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大数据处理技术是一项非常重要的工作。像做饭一样。我们做饭前要洗蔬菜,清洗过的食物我们要吃才能放心,有助于我们的健康。大数据处理就像洗菜。直到我们整理了数据,我们才能分析正确的结果。有很多大型数据处理技术,其中最常见的是数据集成。那么,什么是数据集成?现在由小编来介绍一下这些知识吧!

 

在学习大数据的时候,我们不仅会学到很多知识,还会知道很多知识点。例如,由于数据源的多样性,数据集因干扰、重复、一致性因素的影响而具有不同的质量。在需求方面,某些数据分析工具和应用程序对数据质量有严格的要求。因此,大型数据系统需要数据预处理技术来提高数据质量。数据集成是更重要的知识之一。

 

数据集成技术通常在逻辑上集中来自不同数据源的数据,从而为用户提供一致的视图。它是传统数据库研究中成熟的研究领域,如数据仓库和数据联合方法。数据仓库也称为ETL,包含三个阶段:提取、转换和装载。其中提取是连接源系统,然后选择和收集后续分析处理所需的数据。

 

事实上,没有可用于各种数据集的集成数据预处理过程和单一技术。处理特定问题时,应考虑数据集的特性、需要解决的问题、性能要求和其他因素,选择适当的数据预处理方案。这样可以节省时间,同时提高生产率。

 

在这篇文章中,我们介绍了很多关于数据集成的知识,通过对这些知识的理解,我们逐渐理解了数据分析和数据处理的重要性。

 

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创建时间:2020-09-10 10:49
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