大数据处理技术是一个十分重要的工作，就好比做菜，我们做菜之前就需要对蔬菜进行清洗，洗过的菜我们才能够吃的放心，同时还有助于我们的身体健康。而大数据处理就好比清洗蔬菜一样，当我们对数据整理以后，我们才能够分析出一个准确的结果。而大数据处理的技术有很多，其中最常见的就是数据集成，那么什么是数据集成呢？下面我们就给大家介绍一下这些知识。

自学习大数据的时候，我门会学到很多的知识，也会了解到很多的知识点，比如说由于数据源的多样性，数据集由于干扰、冗余和一致性因素的影响具有不同的质量。从需求的角度，一些数据分析工具和应用对数据质量有着严格的要求。因此在大数据系统中需要数据预处理技术提高数据的质量。而数据集成是其中一个比较重要的知识。

通常来说，数据集成技术在逻辑上和物理上把来自不同数据源的数据进行集中，为用户提供一个统一的视图。数据集成在传统的数据库研究中是一个成熟的研究领域，如数据仓库和数据联合方法。数据仓库又称为ETL，由3个步骤构成：提取、变换和装载。其中提取就是连接源系统并选择和收集必要的数据用于随后的分析处理。数据变换就是通过一系列的规则将提取的数据转换为标准格式。装载就是将提取并变换后的数据导入目标存储基础设施。而数据联合则创建一个虚拟的数据库，从分离的数据源查询并合并数据。虚拟数据库并不包含数据本身，而是存储了真实数据及其存储位置的信息或元数据。当然这两种方法并不能满足流式和搜索应用对高性能的需求，因此这些应用的数据高度动态，并且需要实时处理。一般地，数据集成技术最好能与流处理引擎或搜索引擎集成在一起。

其实需要大家注意的是，没有一个统一的数据预处理过程和单一的技术能够用于多样化的数据集，大家在处理具体问题时，一定要考虑数据集的特性、需要解决的问题、性能需求和其他因素选择合适的数据预处理方案。这样才能够节省时间，同时也能够增加工作效率。

在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据集成的相关知识，通过对这些知识的了解我们逐渐理解了数据处理对数据分析的重要性，希望这篇文章能够对大家有所帮助。