企业数据集成

集成Nagios以提升企业集群监视和预警效率

Ganglia作为Linux环境中常用的监控软件，以低成本高效采集节点数据著称。然而，其在预警和事件通知方面并不完备。最新版本虽有改进，但并不足以满足所有需求。Unix系统的设计理念鼓励通过整合多个专业软件来实现更高效的工作。相比之下，Nagios专注于预警和通知功能。通过将Ganglia与Nagios集成，将Ganglia采集的数据作为Nagios的数据源，再利用Nagios的强大功能发送预警通知，可以实现全面的监控管理系统。

Hadoop 7 2024-09-13

企业内网部署大数据处理环境中的Spark与MongoDB集成

企业内网部署大数据处理环境的过程中，Spark与MongoDB的集成显得尤为重要。详细操作步骤可参考此文，适用于Spark 2.1.0和MongoDB 4.0.9。将环境包放置于~/.ivy目录下即可开始配置。

spark 9 2024-08-10

企业数据集成及展现项目解决方案的生产异常事件管理

生产异常事件管理支持生产过程中的异常事件反馈、处理和跟踪，最终提供了造成停工原因、时间及责任部门的统计分析数据。结合移动智能交互终端的多源信息实时采集和基于组件技术的生产设备可视化动态监控等关键技术，构建了面向数字化制造车间系统管理的MES系统。贵州某航天企业的案例表明，实现了生产能耗管理、生产进度监控管理和生产协同化管理，解决了生产设备运行效率不高、生产管理水平较低以及生产设备能耗大等问题。

统计分析 4 2024-09-16

数据集成案例解析

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)。

算法与数据结构 8 2024-05-19

浙大数据集成讲解

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。

Memcached 13 2024-05-12

企业数据仓库

企业数据仓库是一个集成和存储企业各种数据的系统，用于支持决策制定和业务分析。它能够整合来自多个源头的数据，提供统一的数据视图和分析能力，帮助企业管理者更好地理解和利用数据资产。数据仓库的建设优化数据管理流程，提升信息利用效率。

MySQL 12 2024-08-04

Mysql + Jira 集成

配置 Jira 与 MySQL 的集成，以替换其默认的 HSQL 数据库。

MySQL 13 2024-05-01

企业大数据分析与现代企业制度

现代企业制度是规范化建立的完善企业制度，以有限责任为核心，重点强调产权清晰、职责明确、管理科学。 数据分析在现代企业制度中发挥重要作用，帮助企业洞察市场需求、提升管理效率。

算法与数据结构 12 2024-05-16

企业数据管理编码

这是一个用于企业办公管理系统的源代码，包含数据库管理软件和后台数据库构建，用于数据管理软件编程学习。

SQLServer 8 2024-07-19

优化企业数据同步设置

在当前的业务环境中，确保数据同步设置是关键一环。通过有效的配置，可以实现数据的高效同步，提升企业运作效率和数据管理质量。

MySQL 7 2024-08-05