大資料處理技術是乙個十分重要的工作，就好比做菜，我們做菜之前就需要對蔬菜進行清洗，洗過的菜我們才能夠吃的放心，同時還有助於我們的身體健康。而大資料處理就好比清洗蔬菜一樣，當我們對資料整理以後，我們才能夠分析出乙個準確的結果。而大資料處理的技術有很多，其中最常見的就是資料整合，那麼什麼是資料整合呢？下面我們就給大家介紹一下這些知識。
自學習大資料的時候，我門會學到很多的知識，也會了解到很多的知識點，比如說由於資料來源的多樣性，資料集由於干擾、冗餘和一致性因素的影響具有不同的質量。從需求的角度，一些資料分析工具和應用對資料質量有著嚴格的要求。因此在大資料系統中需要資料預處理技術提高資料的質量。而資料整合是其中乙個比較重要的知識。
通常來說，資料整合技術在邏輯上和物理上把來自不同資料來源的資料進行集中，為使用者提供乙個統一的檢視。資料整合在傳統的資料庫研究中是乙個成熟的研究領域，如資料倉儲和資料聯合方法。資料倉儲又稱為etl，由3個步驟構成：提取、變換和裝載。其中提取就是連線源系統並選擇和收集必要的資料用於隨後的分析處理。資料變換就是通過一系列的規則將提取的資料轉換為標準格式。裝載就是將提取並變換後的資料匯入目標儲存基礎設施。而資料聯合則建立乙個虛擬的資料庫，從分離的資料來源查詢並合併資料。虛擬資料庫並不包含資料本身，而是儲存了真實資料及其儲存位置的資訊或元資料。當然這兩種方法並不能滿足流式和搜尋應用對高效能的需求，因此這些應用的資料高度動態，並且需要實時處理。一般地，資料整合技術最好能與流處理引擎或搜尋引擎整合在一起。
其實需要大家注意的是，沒有乙個統一的資料預處理過程和單一的技術能夠用於多樣化的資料集，大家在處理具體問題時，一定要考慮資料集的特性、需要解決的問題、效能需求和其他因素選擇合適的資料預處理方案。這樣才能夠節省時間，同時也能夠增加工作效率。
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大資料處理之（top k）
top k 簡介 在大量資料中找出重複次數最多的前k個。問題分析 聽起來這個問題十分簡單，只需對這些資料進行一次排序即可得到前k個。如果這樣的話，首先得定義乙個資料結構來儲存這些資料，大量的資料會消耗過大的程序資源，甚至 耗盡 程序的資源。還有乙個問題是排序的時間複雜度是非常高的，一般來說，較快的排...
大資料處理技術 基礎介紹
1.5個v 1 volume 高容量 2 velocity 高速度 3 variety 多樣性 4 veracity 真實性 5 value 價值性 2.工作 1 儲存 2 管理 3 分析 這裡主要講這個 3.大資料分析 通過對大量資料進行分析，挖掘發現其中的模式和模型。1 valid 對新資料有效...