数据仓库的大数据集成（数据仓库集成的例子）

本篇文章给大家谈谈数据仓库的大数据集成，以及数据仓库集成的例子对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、微软的大数据解决方案_微软数据分析
• 2、大数据处理之道(预处理方法）
• 3、大数据的核心技术有哪些
• 4、想问大数据的预处理的方法包括哪些
• 5、数据集成化是什么意思
• 6、如何把大数据工具和原有数据仓库集成

微软的大数据解决方案_微软数据分析

在微软的大数据解决方案中，数据管理是最底层和最基础的一环。

灵活的数据管理层，可以支持所有数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化的静态或动态数据。

在数据管理层中主要包括三款产品：SQLServer、SQLServer并行数据仓库和

HadooponWindows。

针对不同的数据类型，微软提供了不同的解决方案。

具体来说，针对结构化数据可以使用SQLServer和SQLServer并行数据仓库处理。

非结构化数据可以使用WindowsAzure和上基于Hadoop的发行版本处理;而流数据可以使用SQLServer管理，并提供接近实时的分析。

1、SQLServer。去年发布的SQLServer2012针对大数据做了很多改进，其中最重要的就是全面支持Hadoop，这也是SQLServer2012与SQLServer2008最重要的区别之一。今年年底即将正式发布的SQLServer2014中，SQLServer进一步针对大数据加缓氏入内存数据库功能，从硬件角度加速数据的处理，也被看为是针对大数据的改进。

2、SQLServer并行数据仓库。并行数据仓库(ParallelDataWarehouseAppliance，简称PDW)是在SQLServer2008R2中推出的新产品，目前已经成为微软主要的数据仓库产品，并将于今年发布基于SQLServer2012的新款并行数据仓库一体机。SQLServer并行数据仓库采取的是大规模并行处理(MPP)架构，与传统的单机版SQLServer存在着根本上的不同，它将多种先进的数据存储与处理技术结合为一体，是微软大数据战略的重要组成部分。

3、HadooponWindows。微软同时在WindowsAzure平台和WindowsServer上提供Hadoop，把Hadoop的高性能、高可扩展与微软产品易用、易部署的传统优势融合到一起，形成完整的大数据解决方案。微软大数据解决方案还通过简单的部署以及与ActiveDirectory和SystemCenter等组件的集成，为Hadoop提供了Windows的易用扰键散性和可管理性。凭借WindowsAzure上基于Hadoop的服亮闭务，微软为其大数据解决方案在云端提供了灵活性。

大数据处理之道(预处理方法）

大数据处理之道(预处理方法）

一：为什么要预处理数据？

（1）现实世界的数据是肮脏的（不完整，含噪声，不一致）

（2）没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘结果（高质量的决策必须依赖于高质量的数据；数据仓库需要对高质量的旅州数据进行一致地集成）

（3）原始数据中存在的问题：

不一致 —— 数据内含出现不一致情况

重复

不完整 —— 感兴趣的属性没辩早有

含噪声 —— 数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据

高维度

二：数据预处理的方法

（1）数据清洗 —— 去噪声和无关数据

（2）拆灶蔽数据集成 —— 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中

（3）数据变换 —— 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式

（4）数据规约 —— 主要方法包括：数据立方体聚集，维度归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等。

（5）图说事实

三：数据选取参考原则

（1）尽可能富余属性名和属性值明确的含义

（2）统一多数据源的属性编码

（3）去除唯一属性

（4）去除重复属性

（5）去除可忽略字段

（6）合理选择关联字段

（7）进一步处理：

通过填补遗漏数据、消除异常数据、平滑噪声数据，以及纠正不一致数据，去掉数据中的噪音、填充空值、丢失值和处理不一致数据

四：用图说话，（我还是习惯用统计图说话）

结尾：计算机领域存在一条鄙视链的 ---- 学java的鄙视学C++的，有vim的鄙视用IDE的等等。

数据清洗的路子：刚拿到的数据 ---- 和数据提供者讨论咨询 ----- 数据分析（借助可视化工具）发现脏数据 ----清洗脏数据（借助MATLAB或者Java/C++语言） -----再次统计分析（Excel的data analysis不错的，最大小值，中位数，众数，平均值，方差等等，以及散点图） ----- 再次发现脏数据或者与实验无关的数据（去除） -----最后实验分析 ---- 社会实例验证 ----结束。

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大数据的核心技术有哪些

大凯迟数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可局核以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

4、数盯腊李据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

想问大数据的预处理的方法包括哪些

数据预处理（datapreprocessing）是指在碰棚主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的笑手则运算。另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。数据预处理的方法：1、数据清理、数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。2、数据集成、数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。3、数据变换、通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。4、数据归约、数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原薯此数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。

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数据集成化是什么意思

问题一：什么是数据集成？ 数据集成和数据整合从字面上就很好理解，主要是企业独立的信息系统之间的数据；社交非结构化大数据与传统关系型数据库中的数据以及不同格式，结构，交叉重复，错误的数据。希望可以帮到你~具体还可以看看这篇文章~《论商业智能数据集成对企业发展的重要性》finebi/bi/?p=254

问题二：什么是数据集成，哪些需要数据集成? 数据采集简单的将就是将各个不同的应用系统，不同地方的数据进行集成，将异构、冗余的的数据进行整理，使得数据能够共享。

一般的企业都需要数据集成，帮助其对数据质量进行处理，数据共享后方便数据的查询与分析，有助于后期的决策指导。

开发数据集成的主要有中软卓成，看点在于数简慧世据共享、质量处理和可视化视图展示等。

问题三：大数据平台硬件集成服务是什么意思 往往有多个异构的、运行在不同的软硬件平台上的...数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑...最大限度地减少了对直接访问后端系统和进行复杂

问题四：Hyper-V 集成服务 数据交换是什么意思 哦哦哦哦

问题五：信息的集成性是什么定义，概念 集成性没有一个规范的定义 大家都是凭着感觉在写这个主题 触简单的理解就是把信息都整合到一起 但是怎么整合到一起 就看人的发挥了 怎么写都不算错

举个例子来说，A公司下设市场部、财务部、行政部、研发部，每个部门有自己独立的MIS（管理信息系统），这样从公司的角度来看无法做到信息的互联互通，就大大制约了办公效率，这个时候就需要集成，将分散的信息由业务流程组合在一起，达到提高业务水平的目的

问题六：集成商是什么意思 集成商原来的全称是系统集成商，只是日常习惯了简便的叫法。

系统集成商，英文System Integrator，指具备系统资质，能对行业用户实施系统集成的企业。我们知道，系统集成指一个组织机构内的设备、信息的集成，并通过完整地系统来实现对应用的支持。系统集成包括设备系统集成和应用系统集成（千家网最新定义），因此系统集成商也分为设备系统集成商（或称硬件系统集成商、弱电集成商）和应用系统集成商（即常说的行业信息化方案解决商）。设备系统集成商进一步细分为智能建筑系统集成商、计算机网络系统集成商、安防系统集成商（安防工程商）。

系统集成商要求具备有信息产业部、建设部、公安部相关资质和重要厂商的技术工程师证书。对于大型项目的系统集成，将通过招标方式选择总包商，由总包商再进行子系统的分包。小型项目的系统集成将通过方案建议书评议、产品选型简单流程进行。

问题七：数据整合系统，数据集成软件的“是什么”和“为什么 可拦肢以，而且应该最终目标就是一个整合的系统和数据仓库/集市。只不过这是一项复杂庞大的工程，费时费力。我们公司就有类似的项目，跟你这个略有区别的是，我们把各地区现有的系统(业务逻辑上是共通的，由不同开发商搭建、使用不同数据库--SQLSERVER和ORACLE为主，个别有用DB2。这点和你们不一样，你们那里各系统的业务相对独立。但从任务来看，都是把不同的系统整合到一个系统中。)整合到统一的系统，前端新开发了系统，后台把数据清洗迁移到新的统一的数据库，然后就是根据各种分析主题处理数据，加载不同的DW和DM。你想做的基本就是我们后台这一块的内容。

问题八：什么叫集成供应商 应该说，快递物料集成供应商就是快递物料一体化供应商，只要是快递企业需要购买的操作物料，如条码快递面单、条码快递贴纸、防伪贴纸、快递封套、塑胶快递袋、封车条、纸箱、编织袋等操作物料，都可以在一个制造企业购买，方便客户，实现双赢。这样才是集成供应商啊

这样可以么？

问题九：什么是软件集成 软件集成就是用一种较好的方式，使多种软件的功能集成到一个软件里，或是把软件的各部分组合在一起。

问题十：信息系统集成是什么碧誉啊 信息指人所感知的各种情况细节。

系统是相互关联的事、物的总体。

集成即把 *** 中的事物总成起来。

信息系统集成即是把相互关联的信息、信息系统的 *** 总成起来。

信息系统集成既可指软件，又可指硬件。

软件有纸介质（图书）、磁介质（磁盘）、电介质（半导体存储器）、光介质（激光盘）的数据库、文本、图片等。

硬件有PC、家用及办公用计算机外围设备，网络（电话、电视、电脑、广播、微波、卫星）等。 [编辑本段]概述信息系统集成，就是通过结构化的综合布线系统和计算机网络技术，将各个分离的设备(如个人电脑)、功能和信息等集成到相互关联的、统一和协调的系统之中，使资源达到充分共享，实现集中、高效、便利的管理。系统集成采用功能集成、网络集成、软件界面集成等多种集成技术。系统集成实现的关键在于解决系统之间的互连和互操作性问题，它是一个多厂商、多协议和面向各种应用的体系结构。需要解决各类设备、子系统间的接口、协议、系统平台、应用软件等与子系统、建筑环境、施工配合、组织管理和人员配备相关的一切面向集成的问题。 [编辑本段]系统组成信息系统集成主要包括以下几个子系统的集成：

(1)硬件集成

使用硬件设备将各个子系统连接起来，例如使用路由器连接广域网等。

(2)软件集成

软件集成要解决的问题是异构软件的相互接口。

(3)数据和信息集成

数据和信息集成建立在硬件集成和软件集成之上，是系统集成的核心，通常要解决的主要问题包括：

??合理规划数据和信息

??减少数据冗余

??更有效地实现信息共享

??确保数据和信息的安全保密

(4)技术与管理集成

企业的核心问题是经济效益，使各部门协调一致地工作，做到市场销售、产品生产和管理的高效运转，是系统集成的重要内容。

(5)人与组织机构集成

系统集成的最高境界，提高每个人和每个组织机构的工作效率，通过系统集成来促进企业管理和提高管理效率。 [编辑本段]系统特点系统集成能够最大限度地提高系统的有机构成、系统的效率、系统的完整性、系统的灵活性等，简化系统的复杂性，并最终为企业提供一套切实可行的完整的解决方案。

系统集成的本质就是最优化的综合统筹设计，一个大型的综合计算机网络系统，系统集成包括计算机软件、硬件、操作系统技术、数据库技术、网络通讯技术等的集成，以及不同厂家产品选型，搭配的集成，系统集成所要达到的目标-整体性能最优，即所有部件和成分合在一起后不但能工作，而且全系统是低成本的、高效率的、性能匀称的、可扩充性和可维护的系统。

关于发布《计算机信息系统集成资质管理办法（试行）》的通知

（信部规〔1999〕1047号）

各省、自治区、直辖市邮电管理局、电子厅局（公司），部属有关企业、事业单位：

为加强计算机信息系统集成市场的规范化管理，促进计算机信息系统集成企、事业单位能力和水平的不断提高，确保各应用领域计算机信息系统工程质量，根据国务院批准的“三定”方案，信息产业部决定建立计算机信息系统集成资质管理制度，开展计算机信息系统集成资质认证工作。凡从事计算机信息系统集成业务的单位，必须经过资质认证并取得相应的资质证书。为此，制定《计算机信息系统集成资质管理办法（试行）》，现予发布，自2000年1月1日起试行。

信息产业部计算机信息系统集成资质认证工作办公室（简称资质认证工作办公室）是资质认证工作的日常办事机构，负责具体组织实施资质认证工作。资质认证工作办公室暂设在中国软件评测中心

中华人民共和国信息产业部

一九九九年十一......

如何把大数据工具和原有数据仓库集成

大数据工具不应该破坏现有的数据仓库环境。虽然大量低成本，甚至零成本的工具降低了准入门槛，它们构成了Hadoop的生态系统，支持其存储和管理大量数据集的能力。很多原本居于商则皮明务智能和分析系统中心地位的企业数据仓库收到冲击。但是企业在数据仓库中投入了很多资金、资源和时间，建立并完善数据仓库的查询、报表和分析功能。企业不愿意这一切都付之东流。即便企业已经选择在Hadoop或NoSQL数据库上搭建新的商务智能和大数据分析架构，这也不是一朝一夕能够完成的。通常，这种转变还要以牺牲服务质量，甚至业务中断为代价。

因此，大多数企业都会选择集成的方式，让新旧系统技术协同工作。比如把基于Hadoop的客户分析应用和现存客户数据仓库结合起来。来自于数据仓库的客户数据可以放到握隐Hadoop应用程序里进行分析，分析结果在返回数据仓库。

大数据关联

集成的第一步是在数据仓库和大数据平台间设置关联。目前，大数据系统主要用于增强数据仓库的能力，其数据存储的成本要低于传统数据仓库。很多早期用户还会在数据仓库分析数据之前，采用Hadoop集群和NoSQL数据库存储数据。这些应用使用起来都很简单，就像用Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储数据一样，也可以通过Hive，HBase，Cassandra和其他NoSQL技术建立更复杂的关联。

将这些工具和数据仓库与商务智能框架结合起来需要关联性和说明。可以使用应用程序界面为数据仓库提供Hadoop和NoSQL系统的接口。另外，不少供应商都提供连接SQL数据库和大数据系统的封闭的连接器，包括基于集成标准的ODBC(开放数据库连接)和JDBC(Java数据库连接)。对于不能适用于传统关系模型的系统，可以用一个集成层将半结构化数据从原格式(比如YAML或JSON)转到可被商务智能应用读取的格式。

如果要集成更加紧密，还有其他的方法。例如，数据仓库系统逐渐对MapReduce功能开放，从而增强SQL语言，将Hadoop集群的分析处理和商务智能查询结果结合起来。更一个例子是将Hadoop分析结果和数据仓库结合起来，用来生成报表和分析。

大数据阻力

随着大数据的不断发展，对很多IT和数据仓库团队来说，集成不同的应用迫在眉睫。一种高度灵活的集成方案至关重要。

脱节的体系结构。一种典型的方法是试点项目或验证概念，或测试早期产品应用，包括在自己孤立的环境中部署Hadoop或NoSQL系统。一个结构完整的集成方案必须把IT和数据架构与业务洞察力和设计结合起来，在混合型数据库、商务智能和分析架构中部署多种层。

管理缺陷。大孙告数据工具的开源本质往往会导致企业只重功能不重管理。随着商业话大数据软件的成熟，这种状况会得以缓解。但现在仍要重视管理能力的提升。

技术短缺。扩大大数据集成面临的最大的挑战就在于使用Hadoop和NoSQL技术过程中产生的陡峭的学习曲线。毕竟在IT圈内，平行和分布式处理技术还很难懂，真正有开发和升级大数据应用经验的人就更少了。内部培训也许是速度最快、成本最低的方法。

在把Hadoop和NoSQL与数据仓库环境集成的问题上，很多公司关心的不是可行性，而是时间。早作准备，可以对面临的阻碍有一个良好的把握。对于不同的集成需求，企业需要构建可重复的解决流程，这才是项目的最终目标。

关于数据仓库的大数据集成和数据仓库集成的例子的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。