合并规则

合并节点将来自不同输入源的数据合并成单个输出记录。

合并多表 SQL 语句 当需要下载 SQL 表中跨多个表的相关数据时，合并多表的 SQL 语句可以帮助提取和关联这些数据。

摆脱Spark小文件困扰 这款Java开发的工具能够高效合并Spark生成的小文件，支持多种常见格式，如text、parquet和orc，助力优化Spark作业性能。

分区的合并操作里，Export/Import是比较常用的一招。你先从分区 A 把数据导出来，再删掉 A，把数据导进 B，嗯，就这么简单，A 和 B 就合体了。整个过程不复杂，适合用在你想保留数据但又要简化分区结构的时候。 Export的时候记得选对参数，比如用DIRECT=Y提升速度。Import进 B 分区前，表结构要和导出数据匹配，不然容易报错。 哦对了，这种合并方式比较适合静态数据，动态变化大的表就不太推荐了，性能上会有点压力。你也可以看看这些文章，讲得都还挺细： Oracle DB Import/Export Guide，基础操作有讲 优化 EXPORT 与 IMPORT 的 Orac

MATLAB开发-MergeOptions。将默认选项的结构与用户选项的结构合并。

VBA宏代码，可轻松合并多个工作簿中的表格数据。

实现频繁项集合并的最小距离目标，并能灵活设定目标集合大小。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

此系统能自动将结构相同的EXCEL工作簿（基表）合并到目标工作簿（汇总表），实现报表的接收和汇总。可以同时合并工作簿内所有工作表，也可选择性地合并一个或多个工作表，而保留其他工作表不合并（例如表格封面和表格填表说明）。适用于固定行数和不固定行数但列数固定的表格，极大提高多工作簿和多工作表汇总的效率，解放手工汇总之苦。

模糊属性的数据库你是不是也头大？传统 Apriori 虽然经典，但一上来就给一堆频繁项集，真心不好消化。模糊关联规则格这个思路就蛮不一样的，它是把模糊概念格和关联规则搅一块，搞出了个既能动态构建又能精炼规则的办法。节点和属性项集是一一对应的，这样一来你在构建格的时候，逻辑也更清晰了，是针对动态数据库，增删改数据的时候，不用每次都重新挖一遍规则，节省不少时间。而且，它不像 Apriori 那样死板，需要频繁扫描数据。模糊规则格更像是“边建边挖”，效率还不错，冗余规则少，对用户友好度也高。如果你做的是模糊数据挖掘、个性推荐或者是症状类的，真的可以试试。想补一下相关基础知识的，也可以看看这些文章：A