大数据元数据如何提取,基于文本数据标准的元数据提取算法

元数据大致分为元数据关于来源、应用上的分析元数据 in 数据仓库:Da 数据仓库摘要:元数据作为存储数据of9代码数据:在大号数据，非数字数据经常出现，如性别，城市等。这些非数字数据需要转换成数字，仓库映射的数据 Meta数据和数据Meta所使用的仓库数据四种类型。

离线数据仓库:Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、DataX、Flume、CDH、数据仓库。

1。需求分析是大型数据可视化项目的前提。需要描述项目背景和目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求，明确实施单位对可视化的期望和要求。包括要分析的话题，每个话题可能的视角，企业各方面需要宣泄的规律，用户的需求等等。2.建筑数据仓库/数据市场模型数据仓库/数据市场模型是在需求分析的基础上建立的。

三。数据提取、清理、转换和加载(ETL) 数据提取是指仓库/集市所需的数据从各种业务系统中分离出来，因为因此，要为每个数据源建立不同的提取程序，每个数据提取流程都需要使用接口来传递meta 数据 cleaning的目的是保证提取的原数据的质量符合数据仓库/市场的要求，保持数据的一致性。数据的转换是整个ETL过程的核心部分，主要是对原始的数据进行计算和放大。

随着全球信息化的浪潮，信息化产业不断发展和延伸，已经渗透到很多企业和个人。SOA体系架构的出现将给信息化带来一场新的革命。在整个信息化建设和应用过程中，虽然已经出现了XML(标准通用标记语言的子集)、Unicode、UML等多种信息标准，但是很多异构系统仍然使用各自独立的数据格式、meta 数据和元模型，这些都是信息产品提供商已经形成的。

存在大量信息孤岛的事实大大降低了信息建设的ROI(投资回报率), ETL成为集中这些异构的有效工具数据。ETL常用于将提取 数据从源系统转换成与目标系统兼容的格式，然后加载到目标系统中。数据被获取、转换、加载后，需要另一个数据 presentation工具来实现应用价值。如此复杂的申请过程必然会产生很高的申请成本。