数据映射

ip_to_country.txt 的内链接，挺适合初学 Hive 的朋友练手。直接把weblog_entries.txt里的 IP 字段，和 IP 对应的国家数据做个匹配。逻辑不复杂，响应还挺快，适合做地理分布那一类场景。你要是刚接触日志，或者在搭建自己的数据仓库，这资源可以说是个不错的起点。 Hive的内链接语法其实蛮直白的，一般就是SELECT ... FROM a JOIN b ON a.ip = b.ip这种格式，跑起来也快。如果你的ip_to_country表建好了，用起来几乎是即插即用。数据一跑，国家信息就补全了，后面拿来用户地理分布、检测异常流量都比较方便。 另外，推荐你也看看

BDW 3.2新增功能，为非报表类应用提供数据映射，方便金融机构快速定位所需组件。信用风险评估的组件（PD、LGD、EAD、Maturity、Expected Loss、证券化框架等）对应特定AST，详细分析信用风险组件的数据需求，支持标准法和高级内部评级法，并可定制扩充以满足其他领域的非报表应用需求。

区域IP地址映射表详细记录了国内各城市的IP地址分布情况，涵盖大学、街道和网吧等特定地点，同时包括各国IP地址段。使用PLSQL可以方便地进行批量导入操作。

提供Logistic映射及反Logistic映射的MATLAB代码，与理论相结合，有助于深入理解映射特性。

为不同数据层和生命周期建立同一元数据的映射关系，通过目录映射来识别同一元数据，从而优化元数据管理。

archive_ magic-api HTTP接口映射框架v2.1.1

这篇文章总结了MongoDB的映射框架Morphia的基本用法，包括查询和更新等操作。它适合初学者，是学习MongoDB操作的良好入门文档。

生成NSM映射文件步骤： 在Tools菜单中选择“Edit Naming Standards”。 选择“Glossary”选项卡。 输入需要映射的字段。 保存为.nsm文件。

业务问题可以映射到数据挖掘技术中。

在软件架构基础中，数据映射是一个关键概念。它涉及到参考模型与数据源之间的匹配，以及数据源到参考模型的对应关系。当前的属性分析和参考模型设计对数据映射具有重要意义。在物理模型和逻辑模型的设计阶段，数据映射更是需要精细化处理，以满足业务驱动和客户需求。ETL过程在个人、存款、贷款、信用卡等领域的应用也需要深入理解数据映射的作用。