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基于元数据驱动的ETL架构设计 总被引:1,自引:0,他引:1
ETL(Extract-Transform-Load)是数据仓库获得高质量数据的重要环节,一个设计良好、功能强大的ETL工具对于构建一个数据质量、结构良好的数据仓库有着重要意义。首先分析了传统ETL架构的局限性以及元数据管理对ETL过程的重要性,然后对传统的ETL架构进行改进,结合元数据管理思想,提出并设计了一种新的基于元数据驱动的ETL架构。结果表明,该ETL架构通过增加数据中转区并使整个ETL过程在元数据的指导下进行,有效保证了数据仓库的数据质量,提高了数据装载的效率,减轻了数据源和目标数据库的压力,增加了数据转换的灵活性和可靠性。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,其中基于区分矩阵的约简算法是一种高效的约简算法,但算法具有很高的空间复杂度.为了减少区分矩阵的空间开销,利用浓缩树结构,结合区分矩阵单个属性一定为核属性的特征,提出改进的生成浓缩树算法,压缩存储区分矩阵中的非空数据项,且不丢失原区分矩阵的所有信息;利用生成的浓缩树结构结合启发式策略,给出属性约简算法.实验结果表明,算法正确有效并且空间复杂度有明显降低. 相似文献
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很多聚类算法要求用户在聚类之前给出聚类数目,这给用户带来了很大的困难。利用二分思想递归分裂簇内相似度大于给定阈值的簇,最后合并簇间相似度小于给定阈值的簇,来获得最终聚类数目。实验表明提出的算法确定的聚类数目和实际聚类数目相同,并且簇内数据的相似性高,簇间数据的相似性低,该算法简单高效。 相似文献
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