使用Oracle数据集成平台管理数据

字节跳动基于Flink的MQ Hive实时数据集成.pdf

针对智能矿井建设需要监控实时化、系统集成化、数据海量化、控制协同化和决策在线化的实际需求，提出建立高度集成的大数据分析平台，为决策支持和协同管控服务。在阐述煤矿大数据特征的基础上，提出了服务于智能开采的大数据集成分析平台设计的具体要求，并对“一张图”协同管理、平台技术架构和数据处理流程进行了阐述；设计了由设备感知层、数据资源层、平台服务层、大数据分析应用层构成的系统总体架构；研究了数据集成、知识集成等技术，开发了包括煤矿安全状况评估打分子系统、煤矿安全问题推理解释子系统、诊断任务配置与管理子系统在内的安全生产大数据动态诊断系统。安全生产大数据集成分析平台在山东能源临沂矿业集团有限责任公司示范矿区进行了全面应用，并已运行1年多，实践结果表明，该平台运行稳定可靠、效果显著。

函数[结果]=ACC_VEL_DSP(Data,fs,TprRat) 输入： fs : 采样频率TprRat：tukey 窗口的窗口锥度比。如果不需要窗口，则使用 0 输出： 结果是一个结构由ACC：处理后的加速度数据VEL：生成和处理的速度数据\DSP：生成和处理的位移数据

lumify, 开放源代码大数据集成分析和可视化 Lumify Lumify是一个开源大数据分析和可视化平台。 有关更多详细信息和视频，请参见 http://lumify.io 。正在启动要快速开始，你可以以尝试一个托管的安装 Lumify，或者者构建一个安装了Lumify的虚

随着软件项目规模的日益扩大，随之而来的项目团队也不断增加，这给项目代码组装和后期维护带来很大的挑战。为便于项目的代码组装以及降低项目的后期维护成本，本文总结了ETL开发过程中各种共性的东西，包括需要优先准备的一些背景知识、SQL编写要求、脚本编写要求、开发流程、容易出现问题的地方等，提供给所有参与ETL开发的同事使用

对多数据源进行集中管理； 统一数据服务接口规范； 对数据服务接口进行集中管理； 将数据的存取、计算模型和展现方式进行剥离，降低服务的耦合度； 数据服务层，支持可伸缩的多层应用框架；

数据集成介绍-实时同步Elasticsearch.pdf

集成学习是通过集成多个基分类器共同决策的机器学习技术,通过不同的样本集训练有差异的基分类器,得到的集成分类器可以有效地提高学习效果。在基分类器的训练过程中,可以通过代价敏感技术和数据采样实现不平衡数据的处理。由于集成学习在不平衡数据分类的优势,针对不平衡数据的集成分类算法得到广泛研究。详细分析了不平衡数据集成分类算法的研究现状,比较了现有算法的差异和各自存在的优点及问题,提出和分析了有待进一步研究的问题。

文章在分析煤矿安全监控异构数据来源的基础上,对异构数据集成技术进行了深入的研究。最后,论文提出和设计了基于OPC技术的煤矿安全监控异构数据集成的总体方案。该方案较传统方案可靠性更高,更标准化,在实际应用中取得了良好的效果。