信息集成

标题"省市县地区数据库"的含义是这个压缩包包含了一个用于存储中国省、市、县（区）地理信息的数据库。这类数据库通常用于地理位置相关的应用开发，如地图服务、物流配送、市场分析等。数据库的设计可能包含多个表，每个表对应不同级别的行政区域，如省级、市级和县级。描述中的"SQL省市县地区数据库"强调数据是以SQL格式存储的，意味着数据是用SQL语言构建的，并且可以直接导入到支持SQL的数据库管理系统中，如MySQL、PostgreSQL或SQL Server等。标签"地区数据库"明确指出了这个数据库的核心内容——地区信息，包括但不限于中国的省、自治区、直辖市、地级市、县、区等行政区划数据。压缩包内的文件

数据库联邦技术的中文资料一直挺难找的，《DB2 II 中文使用手册》算是一个还不错的参考文档。讲得不光细，还结合了实际配置和 SQL 操作，尤其适合你要搞跨数据库集成的时候看一眼。 IBM 的 DB2 信息集成器是这个方案的核心，简单理解就是能让你用一个统一的入口访问多个不同品牌的数据库，比如Oracle、Sybase甚至是Informix。不用重复搬数据，直接用 SQL 查、插、改、删都行，体验上像在用一个大数据库。 联邦架构也挺清晰，分联邦者和被联邦者，前者接收求，后者响应求，中间的 SQL 调用基本不用改太多逻辑。比如你想从三个不同数据库拉数据聚合，只要写一句联合查询就行： insert

结合钢铁制造业的特点，提出了一个基于 STEP 标准的企业内外信息集成方案，挺实用的，适合需要跨多个部门和供应链合作的企业。研究中还深入探讨了高级计划排程系统，目标是优化整个企业及供应链的运作。对于原材料的利用率也有一个专门的优化下料决策支持系统，减少浪费，提高效率。更有趣的是，还用到了数据挖掘技术，来进行库存控制和故障，效果还不错哦。

Vibes算法通过分析特征之间的关系和信息量，构建了一个高效的多数投票集成学习模型。 算法核心步骤: 特征关系判定: 判断特征之间是相互依赖还是相互独立。 信息量计算与排序: 在特征相互依赖的情况下，计算每个特征的信息量并降序排序。 优化假设构建: 利用前向搜索算法，根据特征信息量排序结果，从基础学习器假设中选择最优假设，构建最终假设。 实验结果: Vibes算法在 33 个数据集上展现出优异的分类性能，平均准确率高达 89.80%，最低也能达到 78.03%。实验数据采用 .arff (WEKA) 格式。

配置 Jira 与 MySQL 的集成，以替换其默认的 HSQL 数据库。

Python语言可以与Hadoop框架集成，实现高效的数据处理和分析。O'Reilly 提供了关于Python与Hadoop集成的免费资源。

档提供CrystalReports在Microsoft Visual Studio 2005中的集成指南，重点阐述类相关使用方法。

Flume 集成 HDFS 用的包，搞大数据采集的你肯定用得上。压缩包里有 HDFS Sink 插件、依赖 JAR、配置文件，甚至还有点教程，比较省事。拿来就能上手，尤其适合搞日志采集的场景，比如从 Kafka、Web 服务抓日志，一键扔进 Hadoop 集群，挺高效的。安全设置也预留了位置，要用 Kerberos 也能应对。配置清晰、依赖也全，省去你满世界找 jar 包的麻烦，整合起来效率高不少。

Elasticsearch与Hive和Hadoop集成的工具，可映射Hive和Elasticsearch文档。

此集成包由 Imply 公司集成，用于 Druid 的一键式快速部署。