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。

SQLServer数据库连接驱动提供了一系列jar包，用于实现SQLServer的数据库连接支持。驱动包包括SQLServer2000驱动（包含msbase.jar、mssqlserver.jar、msutil.jar）以及支持SQLServer 2008/2005驱动的sqljdbc4.jar。使用这些驱动可确保与SQLServer数据库的无缝连接。

业务系统数据准备，即实现不同业务系统之间的数据整合和共享。重点突破异构多源数据集成、基础数据标准化等技术，解决重复采集、数据分散等难题。 实现数据集成与共享的关键在于数据统筹，包括聚、通、用三个环节：1. 数据统一汇聚：奠定数据应用基础2. 数据共享机制：解决共享开放的难题3. 数据应用扩展：促进基础数据共享互通 具体措施可包括：- 数据资源梳理：明确业务领域、业务系统、数据表等信息- 数据标准制定：建立统一的数据标准和规范- 数据交换平台：搭建数据交换和共享平台- 数据质量管理：确保数据的准确性和一致性

数据集成和变换是数据预处理中的关键步骤。集成方法包括合并、链接和增强。变换方法包括归一化、标准化和离散化。这些技术可提高数据质量和可解释性，促进知识发现过程。

Change Data Capture（CDC）是一种技术，专门用于捕获数据库中的数据变更。在广义上，任何能够捕获数据变更的技术都可以被称为CDC。目前，CDC技术主要集中在数据库变更的捕获上，通过此技术可以高效实时地追踪和处理数据库中的数据变更。