发布时间:2021-10-09 15:48:38来源：有考培训网综合
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苏州达内大数据培训机构怎么样?
达内特色办学，推出差异化教学模式，因材施教。开设了丰富多样的IT技术课程：Java企业级应用软件工程师、Java互联网架构软件工程师、Java大数据工程师、Web前端开发工程师、网络运维与网络安全、Linux云计算工程师、Python 人工智能软件工程师、国际嵌入式软件工程师、C++国际软件工程师、PHP/web.3.0互联网工程师、国际软件测试工程师、Android软件工程师、IOS软件工程师、.NET软件工程师、全链路UI设计师、商业插画、商业视觉设计课程、产品级UED交互设计师、全栈式CAD设计师、产品经理、VR开发工程师、VR次世代模型师、高级网络营销师、新电商运营官、企业级影视视效、人力资源经理人课程、总账会计课程。
数据集成(DataIntegration)
数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。数据集成维护了数据源整体上的数据一致性、提高信息共享利用的效率。
数据迁移(DataMigration)
数据迁移又称分级存储管理，是一种将离线存储与在线存储融合的技术。将高速、高容量的非在线存储设备作为磁盘设备的下一级设备，将磁盘中常用的数据按指定策略自动迁移到磁带库等二级容量存储设备上。
当需要使用这些数据时，分级存储系统会自动将这些数据从下一级存储设备调回到上一级磁盘上。
数据冗余是指同一个数据在系统中多次重复出现。消除数据冗余的目的是为了避免更新时可能出现的问题，以便保持数据的一致性。
数据抽取(Datamining)
数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据的过程。
网络数据抽取(Webdatamining)，是指从网络中取得大量的又利用价值的数字化信息。主要包括结构化数据抽取(StructuredDataExtraction)、信息集成(Informationintegreation)和观点挖掘(Opinionmining)等。
结构化数据抽取的目标是从Web页面中抽取结构化数据。这些结构化数据往往存储在后台数据库中，由网页按一定格式承载着展示给用户。例如论坛列表页面、Blog页面、搜索引擎结果页面等。信息集成是针对结构化数据而言，其目标是将从不同网站中抽取出的数据统一化后集成入库。其关键问题是如何从不同网站的数据表中识别出意义相同的数据并统一存储。
数据标准化(datastandardization)
数据标准化是指研究、制定和推广应用统一的数据分类分级、记录格式及转换、编码等技术标准的过程。
数据冗余是指同一个数据在系统中多次重复出现。消除数据冗余的目的是为了避免更新时可能出现的问题，以便保持数据的一致性。
数据备份是容灾的基础，为防着系统出现操作失误或系统故障导致数据丢失，而将全部或部分数据集合从原来存储的地方复制到其他地方的活动，将数据遭受破坏的程度减到较小。传统的数据备份主要采用内置或外置的磁带机进行冷备份。这种方式只能防止操作失误等认为故障，其恢复时间也很长。现代企业采用网络备份，通过专业的数据存储管理软件结合相应硬件和存储设备来实现备份。
(1)完全备份(FullBackup)：优点是当发生数据丢失的灾难时，可以迅速恢复丢失的数据。不足之处是每天都对整个系统进行完全备份，造成备份的数据大量重复。
(2)增量备份(IncrementalBackup)：先实施一次完全备份，后续时间里只要对当天的或修改过的数据进行备份。优点：节省了磁盘空间，缩短了备份时间;缺点是数据恢复比较麻烦，备份的可靠性很差。
(3)差分备份(DifferentialBackup)：先实施一次完全备份，再将当天所有与备份不同的数据(新的或修改过的)备份到磁盘上。该策略避免了以上两种策略缺陷的同时，具备其所有优点。首先，它无须每天都对系统做完全备份，所需的备份时间短，节省磁盘空间。其次，数据恢复方便。一旦发生问题，用户只需使用完全备份和发生问题前一天的备份就可以将系统恢复。
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