数据虚拟化：多源异构数据集成之道电子书

内容提要

前言

第1章 概述

1.1 背景

1.1.1 大数据时代下的数据增长

1.1.2 上层应用对数据服务的需求

1.2 DaaS

1.2.1 DaaS的历史

1.2.2 DaaS的定义

1.2.3 服务

1.2.4 服务的分类

1.2.5 数据服务

1.2.6 数据服务及其架构

1.2.7 数据服务的关键技术

1.2.8 DaaS的特点

1.3 DaaS面临的问题

参考文献

第2章 多源异构数据处理关键技术

2.1 多源异构数据的产生与收集

2.1.1 多源异构数据的产生

2.1.2 多源异构数据的收集

2.2 多源异构数据的存储

2.2.1 多源异构数据的类型

2.2.2 多源异构数据存储的关键技术

2.3 数据仓库

2.3.1 数据仓库的定义及特点

2.3.2 数据仓库的体系结构

2.4 多源异构数据的组织管理

2.5 多源异构数据的分析

2.5.1 分类算法

2.5.2 回归算法

2.5.3 聚类算法

2.5.4 关联规则算法

2.5.5 神经网络算法

2.6 数据分析平台

2.6.1 Hadoop

2.6.2 Spark

2.6.3 Storm

2.6.4 机器学习框架

参考文献

第3章 数据虚拟化

3.1 背景

3.2 数据虚拟化概述

3.2.1 数据虚拟化的定义

3.2.2 数据虚拟化及其相关概念

3.3 数据虚拟化的技术优点

3.4 数据虚拟化的不同实现方式

3.5 数据虚拟化的应用

参考文献

第4章 数据虚拟化系统架构

4.1 数据虚拟化系统架构概述

4.2 数据虚拟化系统详细模型

4.2.1 应用层

4.2.2 数据虚拟化层

4.2.3 源数据层

4.3 数据虚拟化研究的问题

参考文献

第5章 数据虚拟化平面

5.1 数据映射层

5.1.1 源表格、虚拟表格、映射、封装的定义

5.1.2 虚拟表格和映射的例子

5.2 元数据组织层

5.2.1 元数据的基本概念

5.2.2 元数据的组织方法

5.3 数据服务层

5.3.1 虚拟表格的发布

5.3.2 虚拟表格和数据建模

5.3.3 数据安全：认证和授权

5.4 查询响应层

5.4.1 缓存技术

5.4.2 查询优化

参考文献

第6章 数据虚拟化的管理平面

6.1 源表格、封装表格、虚拟表格的同步

6.2 元数据组织层的管理

6.3 虚拟表格或数据服务组合、更新过程的维护

6.4 查询响应层的监控、处理和管理

参考文献

第7章 数据虚拟化系统的设计

7.1 对现有系统部署数据虚拟化

7.1.1 部署数据虚拟化的步骤

7.1.2 医疗数据仓库引入数据虚拟化

7.2 设计和开发新的数据虚拟化系统

参考文献

第8章 数据虚拟化的应用案例

8.1 背景介绍

8.1.1 FITS

8.1.2 流式数据处理平台

8.1.3 图形数据库

8.1.4 图划分技术

8.2 天文元数据实时归档系统设计

8.2.1 元数据采集模块

8.2.2 元数据处理模块

8.2.3 元数据存储模块

8.3 系统功能测试

8.3.1 实验环境

8.3.2 功能测试

参考文献

第9章 数据虚拟化的未来

9.1 数据虚拟化的未来——Rick F.van der Lans的理解

9.1.1 新的以及增强的查询优化技术

9.1.2 探索新的硬件技术

9.1.3 不断扩展的设计模型

9.1.4 数据质量的特性

9.1.5 对数据访问下推模型的支持

9.1.6 数据虚拟化、ETL以及复制之间的协作

9.2 数据虚拟化的未来——全局数据网络

9.2.1 被授权的消费者从无处不在的数据访问获益

9.2.2 IT的后台管理系统变为云

9.2.3 数据虚拟化的未来是一个全局数据网络

9.2.4 小结

9.3 数据虚拟化的未来——多种数据处理方法的结合

9.4 数据虚拟化的未来——在虚拟化的世界中占据一席之地

9.4.1 使用数据虚拟化最大化数据的回报

9.4.2 透过表象看问题

参考文献

中英文对照表

名词索引