呼市大数据培训机构哪家老师比较专业

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5. 数据库

NoSQL

不将SQL作为主要的查询语言的数据库管理系统

不需要固定的表模式，不支持联合运算

被优化用于高扩展性读写操作，而不是用于一致性操作

Apache Hbase,MongoDb等

对某些应用，慢慢演变成关系型数据库的替代者。

内存系统/内存数据库（In-Memory）

依赖主存储器进行数据存储

与传统将数据存入硬盘，内存数据库为速度而优化

SAP HANA,Oracle Time Ten,Redis等

关系型数据库（RDBMS）

依赖于关系型数据，处于当今大部分分布式平台的核心。

DB2,Oracle,MS SQL SERVER

Apache Sqoop工具支持关系型数据库和Hadoop之间进行大批量数据传输。

Legacy(既存系统)

依赖非关系型数据库的方法

IBM的IMS层次化数据库管理系统

6.大数据整合技术

批量数据迁移

从一种或多种数据源中提取数据，转换数据，并将数据加载到目标数据库的提取，转换，加载等技术（ETL）。

组织可以使用ETL,将仓库工作量迁移到Hadoop,以发挥其大规模并行处理能力。

数据复制

将一种环境中数据库的某个部分，复制到另一种环境中，并与原始数据源同步保留数据的附随副本。

Change Data Capture (CDC技术)，只抓取改动的数据，并将改动的数据进行同步，发送到目标系统。

CDC直接从数据库交易日志来抓取插件，更新和删除。

CDC可以近乎实时的抓取设备仪表等大数据，对系统影响极小。

数据虚拟化

数据联合查询，类似于多个物理地址关联的视图，使用访问，链接透明化的方法，相当于数据被共址。

允许应用发出对异构型数据源（关系型数据库，XML文件和大型机数据）中数据虚拟视图的SQL查询

7. 文本分析技术

基于语言学的文本分析工具，挖掘非结构化的内容，对企业内容进行归类和分类。

通过识别核心概念，情绪和趋势，从非结构化文本中提取可用知识，并使用这些知识支持决策的方法。

结果整合到预测分析模型中，用于主数据的整合和支持。

8.大数据发现

跨数据源的列重叠分析

对于跨多个数据源的所有列进行交叉比较，建立跨多个数据源的重叠数据的基线。

匹配关键字段原型

对多个数据源中匹配密钥质量，同步进行假设和测试。

转换规则发现

自动实现两个结构化数据集之间复杂商业规则的发现。

自动匹配关键字段发现

发现匹配字段，并在统计上验证两个数据源之间的密钥（匹配字段）。

跨数据源的数据预览

提供跨同一逻辑行的多个数据源的并行预览。

允许分析者发现匹配商业规则的值，以及不匹配的异常值。

敏感信息的识别

查找个人可识别信息的敏感信息。

商业目标的生成

通过提供客户等相关目标的逻辑分组，定义完整的商业目标。

商业目标是以信息为中心的项目的基本推动因素，此类项目包括数据整合，主数据管理，数据仓库，测试数据管理和数据归档。

深度剖析能力

在列，密钥，数据源和跨域层面，提供的判断力。

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