数据集成

不同应用中的长度单位统一 在数据集成过程中，经常需要处理来自不同应用的数据，而这些数据可能使用不同的单位或格式表示相同的信息。 以下是一个例子： | 应用 | 长度单位 ||---|---|| 应用 A | cm || 应用 B | inches || 应用 C | mcf || 应用 D | yds | 为了整合这些数据，需要将所有长度单位统一转换为相同的标准，例如厘米 (cm)。

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。

配置 Jira 与 MySQL 的集成，以替换其默认的 HSQL 数据库。

逻辑结构 描述数据元素间的逻辑关系，包括线性结构（数组、链表）、树形结构（二叉树、堆）、图结构（有向图、无向图）、集合、队列等。 存储结构 描述数据在计算机中的具体存储方式，如数组的连续存储、链表的动态分配、树和图的邻接矩阵或邻接表表示。 基本操作 定义针对每种数据结构的操作，如插入、删除、查找、更新、遍历，并分析其时间复杂度和空间复杂度。 算法 设计：将解决问题的步骤形式化为指令，以便计算机执行。 特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性（有限步骤内结束，给定输入产生唯一输出）。 分类：排序、查找、图论、动态规划、贪心、回溯、分支限界等。 分析：通过数学方法评估算法的时间复杂度和空间复杂度，从而衡量其效率。 掌握数据结构与算法有助于理解程序内部机制，编写高效、稳定的软件系统。

2天+数据复制和集成指南的英文版本提供了关于如何高效进行数据复制和集成的详细指导。这个指南涵盖了从基础概念到实际操作的全面内容，帮助读者快速掌握数据管理和整合的关键技术。

本实验通过实际操作，使学生熟练掌握虚拟机的安装和配置，建立基于CentOS 7的大数据基础系统平台。学生不仅了解虚拟机的概念和用途，还能为后续的大数据开发打下坚实基础。实验包括检查Windows安装环境、安装虚拟机软件、创建和配置虚拟机，以及安装Linux系统的详细步骤。推荐使用VMware Workstation或VirtualBox等虚拟机软件，配置适当的CPU核心数和内存分配，以及足够的硬盘空间。网络设置推荐使用“桥接网络”模式，以优化网络性能。

Elasticsearch与Hive和Hadoop集成的工具，可映射Hive和Elasticsearch文档。

Python语言可以与Hadoop框架集成，实现高效的数据处理和分析。O'Reilly 提供了关于Python与Hadoop集成的免费资源。

此集成包由 Imply 公司集成，用于 Druid 的一键式快速部署。

档提供CrystalReports在Microsoft Visual Studio 2005中的集成指南，重点阐述类相关使用方法。