蘇州達內大數據培訓機構怎么樣?大數據學習中會遇到很多專有名詞，那么這些專有名詞是什么意思呢?有考培訓網小編為大家整理了大數據相關專有名詞的意義解釋，一起來看看吧。

蘇州達內大數據培訓機構怎么樣?

達內特色辦學，推出差異化教學模式，因材施教。開設了豐富多樣的IT技術課程：Java企業級應用軟件工程師、Java互聯網架構軟件工程師、Java大數據工程師、Web前端開發工程師、網絡運維與網絡安全、Linux云計算工程師、Python 人工智能軟件工程師、國際嵌入式軟件工程師、C++國際軟件工程師、PHP/web.3.0互聯網工程師、國際軟件測試工程師、Android軟件工程師、IOS軟件工程師、.NET軟件工程師、全鏈路UI設計師、商業插畫、商業視覺設計課程、產品級UED交互設計師、全棧式CAD設計師、產品經理、VR開發工程師、VR次世代模型師、高級網絡營銷師、新電商運營官、企業級影視視效、人力資源經理人課程、總賬會計課程。

數據集成(DataIntegration)

數據集成是把不同來源、格式、特點性質的數據在邏輯上或物理上有機地集中，從而為企業提供全面的數據共享。數據集成維護了數據源整體上的數據一致性、提高信息共享利用的效率。

數據遷移(DataMigration)

數據遷移又稱分級存儲管理，是一種將離線存儲與在線存儲融合的技術。將高速、高容量的非在線存儲設備作為磁盤設備的下一級設備，將磁盤中常用的數據按指定策略自動遷移到磁帶庫等二級容量存儲設備上。

當需要使用這些數據時，分級存儲系統會自動將這些數據從下一級存儲設備調回到上一級磁盤上。

數據冗余是指同一個數據在系統中多次重復出現。消除數據冗余的目的是為了避免更新時可能出現的問題，以便保持數據的一致性。

數據抽取(Datamining)

數據抽取是指從源數據源系統抽取目的數據源系統需要的數據的過程。

網絡數據抽取(Webdatamining)，是指從網絡中取得大量的又利用價值的數字化信息。主要包括結構化數據抽取(StructuredDataExtraction)、信息集成(Informationintegreation)和觀點挖掘(Opinionmining)等。

結構化數據抽取的目標是從Web頁面中抽取結構化數據。這些結構化數據往往存儲在后臺數據庫中，由網頁按一定格式承載著展示給用戶。例如論壇列表頁面、Blog頁面、搜索引擎結果頁面等。信息集成是針對結構化數據而言，其目標是將從不同網站中抽取出的數據統一化后集成入庫。其關鍵問題是如何從不同網站的數據表中識別出意義相同的數據并統一存儲。

數據標準化(datastandardization)

數據標準化是指研究、制定和推廣應用統一的數據分類分級、記錄格式及轉換、編碼等技術標準的過程。

數據冗余是指同一個數據在系統中多次重復出現。消除數據冗余的目的是為了避免更新時可能出現的問題，以便保持數據的一致性。

數據備份是容災的基礎，為防著系統出現操作失誤或系統故障導致數據丟失，而將全部或部分數據集合從原來存儲的地方復制到其他地方的活動，將數據遭受破壞的程度減到較小。傳統的數據備份主要采用內置或外置的磁帶機進行冷備份。這種方式只能防止操作失誤等認為故障，其恢復時間也很長。現代企業采用網絡備份，通過專業的數據存儲管理軟件結合相應硬件和存儲設備來實現備份。

(1)完全備份(FullBackup)：優點是當發生數據丟失的災難時，可以迅速恢復丟失的數據。不足之處是每天都對整個系統進行完全備份，造成備份的數據大量重復。

(2)增量備份(IncrementalBackup)：先實施一次完全備份，后續時間里只要對當天的或修改過的數據進行備份。優點：節省了磁盤空間，縮短了備份時間;缺點是數據恢復比較麻煩，備份的可靠性很差。

(3)差分備份(DifferentialBackup)：先實施一次完全備份，再將當天所有與備份不同的數據(新的或修改過的)備份到磁盤上。該策略避免了以上兩種策略缺陷的同時，具備其所有優點。首先，它無須每天都對系統做完全備份，所需的備份時間短，節省磁盤空間。其次，數據恢復方便。一旦發生問題，用戶只需使用完全備份和發生問題前一天的備份就可以將系統恢復。

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