大数据集成

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 3 2024-05-12

大数据开发技术——构建集成平台

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。

Hadoop 0 2024-08-15

Kubernetes中集成大数据服务

将大数据服务与Kubernetes集成，实现高效管理和自动化。

Hadoop 3 2024-04-30

TDengine简介开源大数据平台与Matlab集成C代码的应用

TDengine是一个开源大数据平台，设计和优化用于物联网（IoT）、互联汽车、工业物联网以及IT基础架构和应用程序监视。它不仅提升了时间序列数据库的速度十倍，还包括缓存、流计算、消息队列等功能，以简化开发和运营，降低成本。TDengine采用创新的存储设计，单核计算机上处理超过2万个请求，每秒检索超过一千万个数据点，比传统解决方案快10倍，硬件和云服务成本仅为典型解决方案的1/5以下，存储空间不到1/10。整合消息队列、缓存和流计算功能，简化系统架构，提供强大的数据分析能力。

Matlab 1 2024-07-28

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 0 2024-08-10

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 3 2024-05-19

Apache Ambari集成Presto简化大数据环境下的SQL查询引擎部署与管理

在讨论Apache Ambari集成Presto时，我们实际上探讨的是如何将Presto作为一个服务添加到Ambari集群中，从而通过Ambari来简化Presto的安装、配置、监控和管理。Presto作为一款高性能的分布式SQL查询引擎，支持多种数据源如HDFS、Hive、Cassandra和Oracle，特别适用于大数据实时分析。这种集成不仅简化了复杂的部署过程，还提供了统一的监控视图，帮助管理员更好地管理和优化集群性能。Ambari-presto-1.2版本则可能包含了更新的特性和性能改进，是一个专注于优化Presto集成的新版本。

Hadoop 2 2024-07-31

Mysql + Jira 集成

配置 Jira 与 MySQL 的集成，以替换其默认的 HSQL 数据库。

MySQL 6 2024-05-01

探索大数据

数据浪潮席卷而来 当今时代，数据如同奔涌的浪潮，席卷着各行各业。从科学研究到商业决策，从社会治理到日常生活，海量数据蕴藏着巨大的价值，等待着我们去挖掘和利用。

Hadoop 7 2024-05-19

探索大数据

大数据应用领域 大数据技术正在改变着各行各业，从金融、医疗到零售、交通，大数据分析为企业提供了前所未有的洞察力和决策能力。 大数据日常挑战 尽管大数据潜力巨大，但在实际应用中也面临着诸多挑战，例如数据安全、隐私保护、数据质量以及人才缺失等问题。 大数据应用环境 构建高效的大数据应用环境需要整合多种技术，包括分布式存储、数据处理框架、数据可视化工具以及机器学习算法等。 大数据解析 从海量数据中提取有价值的信息需要先进的解析技术，例如自然语言处理、机器学习和深度学习等，这些技术可以帮助我们理解数据的模式和趋势，并从中获得洞察。

Hadoop 2 2024-05-19