大数据集成：技术、方法与实战指南

《大数据管理：数据集成的技术、方法与最佳实践》是一本由美国作者瑞芙(A. Reeve)撰写的经典之作，专为大数据时代的数据集成领域提供详尽的指导。这本书针对大中型企业，特别是那些拥有大量复杂应用系统的组织，详细讲述了如何有效管理内部数据，实现不同计算机系统间的数据传输和异构数据的集成。作者通过四个部分，共22章的内容，覆盖了数据集成的各个方面，包括导论、批处理数据集成、实时数据集成和大数据集成，深入探讨了数据集成的重要性和挑战。 在数据集成导论部分，作者强调了数据接口的天然复杂性以及随着大数据和虚拟化技术的发展，数据集成需求的增长。他们解释了数据集成的概念，涉及数据在不同系统间的移动、格式转换以及如何处理非结构化数据。同时，还讨论了数据集成的不同类型，如批处理和实时处理，以及数据虚拟化的概念。 第二部分专门讲解批处理数据集成，包括其基本概念、生命周期和关键步骤，如抽取、转换和加载(ETL)过程。此外，书中详细介绍了数据仓库的构建和管理，以及数据转换的各个方面，如数据质量和映射策略。数据归档也是这一部分的重要内容，探讨了归档策略和数据结构的设计。 在后续章节中，作者进一步深入到实时数据集成和大数据集成的技术细节，阐述了如何在面临海量数据时设计和实施高效的集成解决方案。全书不仅提供了理论知识，还包含了实践经验，旨在帮助数据处理人员、项目经理、数据分析师等专业人士理解和应用这些技术。 本书适合数据管理相关的学生和从业人员阅读，无需具备深厚的技术背景，便能理解和掌握数据集成的关键技术和最佳实践。机械工业出版社于2014年出版了纸质版，电子版由华章分社在全球范围内发行，确保了信息的广泛传播和便于获取。 通过阅读这本书，读者将能够提升对数据集成的理解，掌握在大数据环境下进行数据整合的策略和技术，从而优化企业的数据管理流程，推动决策效率和数据价值的发挥。