多源異構數據是什麼?
什麼是異構數據? 20分
根據林業信息系統數據特點，在不改變原始數據的存儲和管理方式下，提出一種基於WebSer-vic弗的異構數據集成模型，利用GML進行空間數據集成，使用SVG實現空間數據
多源異構數據融合技術要用到什麼算法
經緯儀引導數據的數據融合可以採用參數估計融合算法，即對8組引導數據，按照某種估計準則函數，利用引導數據序列對目標在空間的位置值作出估計，得到目標準確的位置值，消除引導過程中的不確定性。 為準確估計目標的位置值(以Y為例)，對8組引導數據進行線性觀測，得到的引導值為Cj，Y,j=1，2，3，…，n，其中：Cj為常值。 由於觀測有誤差，實際所得的引導值為：Ej＝CjY十cj，其中ej為觀測誤差，服從均值為0的正態分佈。 依據Bayes後驗估計理論，可得到n個引導數據的狀態最優估計為： ＾Yop，(E1E2E3...En)＝maxP(Y│E1E2E3...En) (1) Y＾ 即位置的數據融合問題，可以轉化為求出滿足Y的最大後驗概率maxP(Y│E)的估計值Y（E）的問題。在經緯儀實時測量中，對多路引導源的異構引導數據，採用分佈圖法進行數據合理性檢測，採用參數估計的邏輯規則進行數據融合，消除各引導數據的不確定性，可以獲得更準確、更可靠的引導數據，從而提高整個測量系統的工作性能。即使某一個甚至幾個引導源工作同時不正常時，其他引導源不受影響獨立地提供信息，指揮中心仍可依據非失效的引導數據獲知目標的準確位置，將失效的經緯儀很快的引導到目標觀測點，降低了整個測量系統的脆弱程度。
畢設題目多源異構數據集成技術難嗎
數據庫應用發展到今天,已有相當數量的企業積累了大量的、以不同形式存儲的、依賴於不同的數據庫管理系統的數據,如何共享這些數據信息,是企業進一步發展
所需解決的問題。針對上述問題,要實現網絡環境下的信息共享,就必須聯合各個異構數據庫,即集成多個數據庫系統,實現不同數據
附上出處連接：www.cnki.com.cn/...11.htm
hadoop怎麼實現多源異構數據處理，比如文本，圖像，視頻數據的融合處理
使用MultipleInputs類可以實現。
This class supports MapReduce jobs that have multiple input paths with
a different InputFormat and Mapper for each path。
具體使用方法可以參考API
hadoop怎麼實現多源異構數據處理
MultiInputFormat
想了解下大數據 求淺談！
“大數據”是“數據化”趨勢下的必然產物！數據化最核心的理念是：“一切都被記錄，一切都被數字化”，它帶來了兩個重大的變化：一是數據量的爆炸性劇增，最近2年所產生的數據量等同於2010年以前整個人類文明產生的數據量總和；二是數據來源的極大豐富，形成了多源異構的數據形態，其中非結構化數據所佔比重逐年增大。牛津大學互聯網研究所Mayer-Schonberger教授指出，“大數據”所代表的是當今社會所獨有的一種新型的能力——以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見[1]。我認為，這種“前所未有的”巨大價值和深刻洞見，並不僅僅來自於單一數據集量上的變化，而是不同領域數據集之間深度的交叉關聯,姑且稱之為“跨域關聯”。譬如微博上的內容和社交關係，Flickr上的圖片共享，手機通訊關係，淘寶上的購物記錄等數據通過同一個用戶關聯起來；又如移動手機定位的移動軌跡，車載GPS的移動數據，街旁上的簽到數據，順豐物流的遞送數據通過同一個地點關聯起來。跨域關聯是數據量增大後從量變到質變的飛躍，是大數據巨大價值的基礎。
大數據會給整個社會帶來從生活到思維上革命性的變化：企業和政府的管理人員在進行決策的時候，會出現從“經驗即決策”到“數據輔助決策”再到“數據即決策”的變化；人們所接受的服務，將以數字化和個性化的方式呈現，藉助3D打印技術和生物基因工程，零售業和醫療業亦將實現數字化和個性化的服務；以小規模實驗、定性或半定量分析為主要手段的科學分支，如社會學、心理學、管理學等，將會向大規模定量化數據分析轉型；將會出現數據運營商和數據市場，以數據和數據產品為對象，通過加工和交易數據獲取商業價值；人類將在哲學層面上重新思考諸如“物質和信息誰更基礎”“生命的本質是什麼”“生命存在的最終形態是什麼”等本體論問題……綜上，大數據不是數據量的簡單刻畫，也不是特定算法、技術或商業模式上的發展，而是從數據量、數據形態和數據分析處理方式，到理念和形態上重大變革的總和——大數據是基於多源異構、跨域關聯的海量數據分析所產生的決策流程、商業模式、科學範式、生活方式和觀念形態上的顛覆性變化的總和。
如何將地理信息多源數據整合在一起
數據庫應用發展到今天,已有相當數量的企業積累了大量的、以不同形式存儲的、依賴於不同的數據庫管理系統的數據,如何共享這些數據信息,是企業進一步發展 所需解決的問題。針對上述問題,要實現網絡環境下的信息共享,就必須聯合各個異構數據庫,
大數據架構究竟用哪種框架更為合適
在我看來，一個完整的大數據平臺應該提供離線計算、即席查詢、實時計算、實時查詢這幾個方面的功能。
hadoop、spark、storm 無論哪一個，單獨不可能完成上面的所有功能。
hadoop+spark+hive是一個很不錯的選擇.hadoop的HDFS毋庸置疑是分佈式文件系統的解決方案，解決存儲問題；hadoop mapreduce、hive、spark application、sparkSQL解決的是離線計算和即席查詢的問題；spark streaming解決的是實時計算問題；另外，還需要HBase或者Redis等NOSQL技術來解決實時查詢的問題；
除了這些，大數據平臺中必不可少的需要任務調度系統和數據交換工具；
任務調度系統解決所有大數據平臺中的任務調度與監控；數據交換工具解決其他數據源與HDFS之間的數據傳輸，比如：數據庫到HDFS、HDFS到數據庫等等。
關於大數據平臺的架構技術文章，可搜索"lxw的大數據田地"，裡面有很多。