多源异构数据源融合怎么做!一文解读(1)

随着数字化、网络化、智能化的时代发展，企业所面临的数据来源越来越广泛和复杂，包括关系型数据库、非关系型数据库、API接口、传感器数据、社交媒体等。这些数据源产生的数据具有不同的格式、结构和语义，这是多源异构数据源的特点也是数据融合的巨大难点。

一、什么是多源异构数据源

多源异构数据源是指来自不同来源、不同格式、不同结构、不同语义描述的数据集合。这些数据源可以是各种类型的数据，如关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、API接口、传感器数据、社交媒体等。这些数据源具有不同的数据格式、数据类型和语义描述，因此需要进行特殊的技术处理和整合，才能实现数据的统一管理和分析。简单来说，多源异构数据源就是由多种不同类型、不同结构的数据来源组成的数据集合。

二、多源异构数据源的种类

多源异构数据的种类繁多，特点各异。下面介绍一下多源异构数据的一些常见种类：

1. 数据库数据

如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等，以表格形式存储结构化数据。还有 MongoDB、Cassandra 等，以文档、键值对、列族或图形形式存储半结构化或非结构化数据。

2. 文件数据

如 CSV、TXT 这样的文本文件，通常存储结构化或半结构化数据。层次结构的数据格式，适用于存储和交换复杂数据的XML文件。还有JSON 文件这种轻量级的数据交换格式，常用于 Web 应用和 API。