Table 1 – Four types of data integration strategies described by K. Kr การแปล - Table 1 – Four types of data integration strategies described by K. Kr ไทย วิธีการพูด

Table 1 – Four types of data integr

Table 1 – Four types of data integration strategies described by K. Krishnan in [3] with their
main characteristics, pros and cons.
Data-driven integration External integration
-Categorization of data by type -Big Data and classic warehouse
(transactional, analytical, in two platforms
semi-structured, unstructured) -A data bus for connection
-Pros: infrastructure can be adapted -Pros: the platforms can scale each,
to each category. Idem for workload types overload is reduced, modularity, etc.
(w.r.t. Volume of data and latency) -Cons: complexity of data bus architecture
-Cons: possible various integration can drop performance over
Efforts on the same architecture time, poor metadata handling
Integration-driven approach Big Data appliances
-Combining Big Data and existing -A black box from vendors with three
warehouse platforms layers (Big Data, RDBMS and integration)
- A Hadoop/NoSQL connector links them -Pros: scalable and modular custom
Pros: the platforms can scale each, configuration for users (organizations)
overload is distributed, modularity, -Cons: custom configuration by vendors can
good metadata handling change frequently and can be source
-Cons: the connector is of heavy maintenance
Achilles’ heel, complexity of data integration
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
ตาราง 1 – สี่ชนิดข้อมูลบูรณาการกลยุทธ์อธิบาย โดยคุณ Krishnan ใน [3] กับพวกเขาลักษณะสำคัญ ข้อดี และข้อเสียซึ่งข้อมูลรวมรวมภายนอก-ประเภทของข้อมูลโดยพิมพ์ - ข้อมูลขนาดใหญ่และคลังสินค้าคลาสสิก(ทรานแซคชัน วิเคราะห์ ในแพลตฟอร์มที่สองกึ่งโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง) - ข้อมูลรถบัสสำหรับการเชื่อมต่อ-ข้อดี: โครงสร้างพื้นฐานสามารถปรับ - ข้อดี: ในแพลตฟอร์มที่สามารถปรับแต่ละแต่ละประเภท Idem ชนิดปริมาณที่ลดลงเกิน ต้นแบบ ฯลฯ(น้อย ๆ wrt ปริมาณข้อมูลและเวลาแฝง) -ข้อเสีย: ความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมบัสข้อมูล-ข้อเสีย: เป็นไปได้ต่าง ๆ รวมสามารถปล่อยประสิทธิภาพเหนือความพยายามในสถาปัตยกรรมกัน การจัดการข้อมูลเมตาที่ไม่ดีขับเคลื่อนด้วยรวมข้อมูลเครื่องใช้ไฟฟ้า-รวมข้อมูลขนาดใหญ่ และที่มีอยู่ - เป็นสีดำกล่องจากผู้จัดจำหน่ายมี 3สินค้าชั้นแพลตฟอร์ม (ข้อมูลขนาดใหญ่ RDBMS และรวม)-ตัวเชื่อมต่อ Hadoop/NoSQL ลิงค์การ-ข้อดี: ปรับสเกล และแบบแยกส่วนแบบกำหนดเองข้อดี: ในแพลตฟอร์มที่สามารถปรับแต่ละ การกำหนดค่าสำหรับผู้ใช้ (องค์กร)กระจายเกิน ต้นแบบ, -ข้อเสีย: สามารถกำหนดค่าเอง โดยผู้ขายการจัดการข้อมูลเมตาดีเปลี่ยนบ่อย และสามารถเป็นแหล่ง-ข้อเสีย: ตัวเชื่อมต่อซ่อมบำรุงหนักจุดอ่อน ความซับซ้อนของการรวมข้อมูล
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
ตารางที่ 1 - สี่ประเภทของกลยุทธ์การรวมข้อมูลที่อธิบายไว้โดยพฤษณะใน [3] กับพวกเขา
. ลักษณะสำคัญ, ข้อดีและข้อเสีย
รวมข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยการรวมภายนอก
-Categorization ของข้อมูลโดยแบ่งตามชนิด -Big ข้อมูลและคลังสินค้าคลาสสิก
(การทำธุรกรรมการวิเคราะห์ ในทั้งสองแพลตฟอร์ม
กึ่งโครงสร้างรถบัสข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง) -A สำหรับการเชื่อมต่อ
-Pros: โครงสร้างพื้นฐานที่สามารถนำมาปรับ -Pros: แพลตฟอร์มสามารถปรับขนาดแต่ละ
แต่ละหมวดหมู่ idem ประเภทภาระงานเกินจะลดลงต้นแบบ ฯลฯ
(เล่ม WRT ของข้อมูลและแฝง) -Cons: ความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมบัสข้อมูล
-Cons: เป็นไปได้บูรณาการต่างๆสามารถวางประสิทธิภาพมากกว่า
ความพยายามในการในเวลาเดียวกันสถาปัตยกรรม, การจัดการข้อมูลเมตายากจน
Integration- วิธีการขับเคลื่อนเครื่องใช้ข้อมูลขนาดใหญ่
-Combining ข้อมูลขนาดใหญ่และ -A กล่องสีดำที่มีอยู่จากผู้ขายที่มีสาม
แพลตฟอร์มชั้นคลังสินค้า (ข้อมูลขนาดใหญ่ RDBMS และบูรณาการ)
- ช่องต่อ Hadoop / NoSQL เชื่อมโยงพวกเขา -Pros: ที่กำหนดเองสามารถปรับขนาดและแบบแยก
จุดเด่น: แพลตฟอร์มสามารถ ขนาดแต่ละการกำหนดค่าสำหรับผู้ใช้ (องค์กร)
เกินกระจายต้นแบบ -Cons: การกำหนดค่าที่กำหนดเองโดยผู้ขายสามารถ
ที่ดีในการจัดการการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเมตาบ่อยและสามารถเป็นแหล่ง
-Cons: ขั้วต่อคือการบำรุงรักษาหนัก
จุดอ่อนความซับซ้อนของการรวมข้อมูล
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
表1的数据集成,这四described B由K .在与他们3 Krishnan [ ]的优点和缺点,characteristics main。Data-driven集成外部集成通过Categorization of type -数据仓库-数据和经典的大(二transactional,在分析平台。semi-structured数据总线,unstructured)- A和连接-优点:优点:可以是一般采用组合的基础设施平台。可以adapted -的规模,每个为每个类别。Idem到B,是减少workload overload modularity,等。(1)数据。w.r.t)和延迟的数据complexity缺点:总线体系结构缺点:不可能的-在各种集成性能下降在相同的时间,Efforts下可怜的元数据处理Integration-driven大数据的设备大数据Combining existing -黑盒和从供应商A与三大数据仓库平台,layers RDBMS(和集成)。连接A / NoSQL links Hadoop和他们scalable -优点:模块化定制优点:可以配置为每个平台,用户规模(组织)overload是分散的,modularity,缺点:供应商可以通过自定义配置处理不好frequently是元数据和源程序缺点:-维护是对重金属的连接器阿基里斯的脚跟,complexity数据集成。
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: