数据虚拟化多源异构数据集成之道

●章概述1
1.1背景1
1.1.1大数据时代下的数据增长1
1.1.2上层应用对数据服务的需求4
1.2DaaS8
1.2.1DaaS的历史8
1.2.2DaaS的定义10
1.2.3服务11
1.2.4服务的分类13
1.2.5数据服务14
1.2.6数据服务及其架构16
1.2.7数据服务的关键技术18
1.2.8DaaS的特点19
1.3DaaS面临的问题19
参考文献21
第2章多源异构数据处理关键技术22
2.1多源异构数据的产生与收集22
2.1.1多源异构数据的产生22
2.1.2多源异构数据的收集24
2.2多源异构数据的存储46
2.2.1多源异构数据的类型46
2.2.2多源异构数据存储的关键技术47
2.3数据仓库72
2.3.1数据仓库的定义及特点73
2.3.2数据仓库的体系结构74
2.4多源异构数据的组织管理77
2.5多源异构数据的分析87
2.5.1分类算法88
2.5.2回归算法94
2.5.3聚类算法98
2.5.4关联规则算法99
2.5.5神经网络算法102
2.6数据分析平台113
2.6.1Hadoop114
2.6.2Spark116
2.6.3Storm117
2.机器学习框架120
参考文献122
第3章数据虚拟化124
3.1背景124
3.2数据虚拟化概述126
3.2.1数据虚拟化的定义128
3.2.2数据虚拟化及其相关概念129
3.3数据虚拟化的技术优点133
3.4数据虚拟化的不同实现方式137
3.5数据虚拟化的应用138
参考文献144
第4章数据虚拟化系统架构146
4.1数据虚拟化系统架构概述146
4.2数据虚拟化系统详细模型149
4.2.1应用层150
4.2.2数据虚拟化层150
4.2.3源数据层151
4.3数据虚拟化研究的问题152
参考文献156
第5章数据虚拟化平面159
5.1数据映射层159
5.1.1源表格、虚拟表格、映射、封装的定义159
5.1.2虚拟表格和映射的例子165
5.2元数据组织层174
5.2.1元数据的基本概念174
5.2.2元数据的组织方法178
5.3数据服务层188
5.3.1虚拟表格的发布188
5.3.2虚拟表格和数据建模193
5.3.3数据安全：认证和授权215
5.4查询响应层217
5.4.1缓存技术217
5.4.2查询优化224
参考文献235
第6章数据虚拟化的管理平面237
6.1源表格、封装表格、虚拟表格的同步237
6.2元数据组织层的管理238
6.3虚拟表格或数据服务组合、更新过程的维护240
查询响应层的监控、处理和管理242
参考文献245
第7章数据虚拟化系统的设计247
7.1对现有系统部署数据虚拟化247
7.1.1部署数据虚拟化的步骤247
7.1.2医疗数据仓库引入数据虚拟化249
7.2设计和开发新的数据虚拟化系统251
参考文献265
第8章数据虚拟化的应用案例266
8.1背景介绍266
8.1.1FITS267
8.1.2流式数据处理平台268
8.1.3图形数据库269
8.1.4图划分技术270
8.2天文元数据实时归档系统设计272
8.2.1元数据采集模块273
8.2.2元数据处理模块275
8.2.3元数据存储模块284
8.3系统功能测试286
8.3.1实验环境286
8.3.2功能测试288
参考文献290
第9章数据虚拟化的未来292
9.1数据虚拟化的未来——Rick F.van der Lans的理解293
9.1.1新的以及增强的查询优化技术293
9.1.2探索新的硬件技术294
9.1.3不断扩展的设计模型295
9.1.4数据质量的特性297
9.1.5对数据访问下推模型的支持299
9.1.6数据虚拟化、ETL以及复制之间的协作300
9.2数据虚拟化的未来——全局数据网络301
9.2.1被授权的消费者从无处不在的数据访问获益301
9.2.2IT的后台管理系统变为云302
9.2.3数据虚拟化的未来是一个全局数据网络302
9.2.4小结303
9.3数据虚拟化的未来——多种数据处理方法的结合303
9.4数据虚拟化的未来——在虚拟化的世界中占据一席之地305
9.4.1使用数据虚拟化大化数据的回报306
9.4.2透过表象看问题307
参考文献308
中英文对照表309
名词索引313