大数据集成

浙大数据集成讲解

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。

Memcached 23 2024-05-12

大数据集挖掘.pdf

这本书是由安纳德·拉贾拉曼和杰夫·乌尔曼多年来在斯坦福大学开设的一门为期一个季度的课程的教材演变而来。这门名为“网络挖掘”的课程CS345A原本是设计为高级研究生课程，但现在也对高年级本科生开放并且颇具吸引力。随着尤尔·莱斯科维奇加入斯坦福大学教职，我们对材料进行了大幅重新组织。他引入了一门新的课程CS224W，专注于网络分析，并且在CS345A中添加了新的内容，该课程已经更名为CS246。三位作者还推出了一门大规模数据挖掘项目课程CS341。本书现在包含了这三门课程中教授的内容。

算法与数据结构 18 2024-07-25

构建大数据集群的环境

大数据搭建过程

Hadoop 10 2024-07-16

大数据开发技术——构建集成平台

本实验通过实际操作，使学生熟练掌握虚拟机的安装和配置，建立基于CentOS 7的大数据基础系统平台。学生不仅了解虚拟机的概念和用途，还能为后续的大数据开发打下坚实基础。实验包括检查Windows安装环境、安装虚拟机软件、创建和配置虚拟机，以及安装Linux系统的详细步骤。推荐使用VMware Workstation或VirtualBox等虚拟机软件，配置适当的CPU核心数和内存分配，以及足够的硬盘空间。网络设置推荐使用“桥接网络”模式，以优化网络性能。

Hadoop 12 2024-08-15

Kubernetes中集成大数据服务

将大数据服务与Kubernetes集成，实现高效管理和自动化。

Hadoop 12 2024-04-30

大数据集群Cloudera CDH安装指南

在服务器上安装CDH的实验经过验证可行。

Hadoop 17 2024-10-12

数据集成案例解析

不同应用中的长度单位统一 在数据集成过程中，经常需要处理来自不同应用的数据，而这些数据可能使用不同的单位或格式表示相同的信息。 以下是一个例子： | 应用 | 长度单位 ||---|---|| 应用 A | cm || 应用 B | inches || 应用 C | mcf || 应用 D | yds | 为了整合这些数据，需要将所有长度单位统一转换为相同的标准，例如厘米 (cm)。

算法与数据结构 10 2024-05-19

大数据集群安装须知的必备知识

在初次接触大数据集群搭建时，理解如何配置CentOS 7的防火墙至关重要。关闭防火墙可使用systemctl stop firewalld.service命令。若需切换至iptables，确认当前防火墙状态后执行firewall-cmd --reload。此外，Kafka作为分布式消息系统在大数据处理中扮演重要角色，具备高扩展性和吞吐量，适用于用户行为分析、关键词统计及高效数据存储等场景。

spark 9 2024-08-15

启动大数据集群的相关指令.txt

这是一个简化了的大数据集群启动脚本，可以帮助用户快速部署和启动集群环境。

Hadoop 12 2024-08-29

优化大数据集群基础环境设置指南

在多个QQ群进行分享时，控制节奏尤为关键。活跃的群体易吸引注意力，而冷清的群体可能被忽略，导致分享节奏失衡。分享前的预演中，需要特别注意节奏控制的细节。引导成为另一重要任务，不仅仅是鼓励发言，更是引导大家提出不同甚至相反的观点，以确保分享的活跃和多样性。每次分享都可能带来新的思路，即便初提的想法需要进一步完善，也能成为未来分享的有趣话题。

统计分析 8 2024-10-12