不同数据库之间怎么转换，有没有好的工具比如我在SQLServer上建了一个数据库，并写入了数据，

数据迁移我只用过datamanager，不知道还有没有其他更简单方便的数据迁移的工具。

1、一般先要在准备后从源数据库中抽取数据的SQL：如果两个库表结构完全一致就没什么说的，只要注意两个不同库表间字段的兼容性（比如同长度的varchar字段，SQLserver与DB2可存储的实际汉字字符数是不一样的）；如果表结构不一样，抽取SQL就麻烦一点。——我的话是按目标表结构来准备SQL的。就是比如目标库中有表A，那么表A有哪些字段分别存放什么数据，这些数据怎么从源库表获取，这就是所要准备的抽取SQL。

2、在datamanager上配置好源库跟目标库的连接。

3、将准备好的抽取SQL拷到datamanager编辑器中，并将select到的字段设置对应到目标库表的各个列字段中，然后点开始执行就好了。

4、要注意的是，执行方式那里有insert、update、update/insert，一般选update/insert，根据实际情况决定。

5、具体 *** 作可查看datamanager使用说明及帮助文档。

说白了就是从源库表中抽取数据出来放到一个中间表中，然后再导入到目标库表中，只不过datamanager帮你做了导出导入的事，用户只需关心抽取SQL跟目标表字段的对应关系。

写了这么多，如果有更好的方法也请告诉我，谢谢！

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

              

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

     互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿

零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

                二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

                三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

                四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

              

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

     1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

     2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

    3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

    4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

    5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

                         

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

大数据数量庞大，格式多样化。

大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。

它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。

因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。

  一、大数据建设思路

  1）数据的获得

大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。

随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。

这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。

因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。

  2）数据的汇集和存储

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了

数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。

应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。

数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。

  3）数据的管理

大数据管理的技术也层出不穷。

在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。

其中分布式存储与计算受关注度最高。

上图是一个图书数据管理系统。

  4）数据的分析

数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。

大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。

批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。

挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

  5）大数据的价值：决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。

  6）数据的使用

大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。

大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。

大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。

二、大数据基本架构

基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。

一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。

因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统（如Hadoop等）被认为是最适合处理大数据的技术平台。

Hadoop是一个分布式的基础架构，能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据，目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等。

其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示：

  Hadoop体系架构

（1）Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中（DataNode，数据节点）。

（2）Hadoop的核心是MapReduce（映射和化简编程模型）引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers（工作追踪，对应命名节点）和TaskTrackers（任务追踪，对应数据节点）组成。

当处理大数据查询时，MapReduce会将任务分解在多个节点处理，从而提高了数据处理的效率，避免了单机性能瓶颈限制。

（3）Hive是Hadoop架构中的数据仓库，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。

Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。

Hbase利用MapReduce来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。

（4）Sqoop是为数据的互 *** 作性而设计，可以从关系数据库导入数据到Hadoop，并能直接导入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作，以保持Hadoop集群内的同步工作。

（6）Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，最初由Facebook开发，是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。

  Hadoop核心设计

  Hbase——分布式数据存储系统

Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信

Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况

HMaster: 管理用户对表的增删改查 *** 作

HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据

HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table

HStore：HBase存储的核心。

由MemStore和StoreFile组成。

HLog：每次用户 *** 作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件

结合上述Hadoop架构功能，大数据平台系统功能建议如图所示：

应用系统：对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。

于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。

数据平台：借助大数据平台，未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用惯，从而改进使用体验。

基于大数据基础上的相应分析，能够更有针对性的改进用户体验，同时挖掘新的商业机会。

数据源：数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。

丰富的数据源是大数据产业发展的前提。

数据源在不断拓展，越来越多样化。

如：智能汽车可以把动态行驶过程变成数据，嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。

对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展，而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。

然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这降低了数据的价值。

  三、大数据的目标效果

通过大数据的引入和部署，可以达到如下效果：

  1）数据整合

·统一数据模型：承载企业数据模型，促进企业各域数据逻辑模型的统一；

·统一数据标准：统一建立标准的数据编码目录，实现企业数据的标准化与统一存储；

·统一数据视图：实现统一数据视图，使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。

  2）数据质量管控

·数据质量校验：根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验，保证数据的一致性、完整性和准确性；

·数据质量管控：通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程，对数据质量进行统一管控，以达到数据质量逐步完善。

  3）数据共享

·消除网状接口，建立大数据共享中心，为各业务系统提供共享数据，降低接口复杂度，提高系统间接口效率与质量；

·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。

  4）数据应用

·查询应用：平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能；

·固定报表应用：视统计维度和指标固定的分析结果的展示，可根据业务系统的需求，分析产生各种业务报表数据等；

·动态分析应用：按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析，动态分析应用中维度和指标不固定。

  四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本，提升数据分析处理效率，并具备海量数据、高并发场景的支撑能力，可大幅缩短数据查询响应时间，满足企业各上层应用的数据需求。

软考高级系统分析师上午考试科目为综合知识，考试时间安排在上午9:00-11:30，系统分析师综合知识科目考试知识点如下：

1计算机系统综合知识；

11计算机组成与体系结构；

_各种计算机体系结构的特点与应用(SMP、MPP等)；

_构成计算机的各类部件的功能及其相互关系；

12 *** 作系统；

_ *** 作系统的类型与结构；

_ *** 作系统基本原理；

_ *** 作系统性能优化；

_网络 *** 作系统与嵌入式 *** 作系统；

13数据通信与计算机网络；

_数据通信的基本知识；

_开放系统互连参考模型；

_常用的协议标准；

_网络的互连与常用网络设备；

_计算机网络的分类与应用；

14数据库系统；

_数据库管理系统的类型、结构和性能评价；

_常用的关系型数据库管理系统；

_数据仓库与数据挖掘技术；

_数据库工程；

15中间件；

_异构与通用服务、远程过程调用(RemoteProcedureCall)、面向消息的中间件(Message-OrientedMiddleware)、对象请求代理(ObjectRequestBrokers)；

16系统配置与性能评价；

_C/S与B/S结构、分布式系统；

_系统配置方法(双份、双重、热备份、容错、集群)；

_性能计算(响应时间、吞吐量、TAT)；

_性能设计(系统调整、Amdahl解决方案、响应特性、负载均衡)；

_性能指标(SPEC-Int、SPEC-Fp、TPC、Gibsonmix、响应时间)；

_性能评估；

17计算机应用；

_信息管理、数据处理、辅助设计、自动控制、科学计算；

_远程通信服务、Web计算；

_多媒体压缩、编码与存储技术；

_人工智能、模式识别；

2信息化基础知识；

21信息化；

_信息与信息化；

_信息化对组织的意义；

_现代组织对信息化的需求；

_组织的信息化与软件工程或系统集成工程的不同特点；

22政府信息化与电子政务；

_电子政务的概念、内容和技术形式；

_中国政府信息化的策略和历程；

_电子政务建设的过程模式和技术模式；

23企业信息化与电子商务；

_企业信息化的概念、目的、规划、方法；

_ERP的主要模块和主要算法；

_企业业务流程重组(BPR)；

_CRM、PDM在企业的应用；

_知识管理；

_企业门户；

_企业应用集成；

_全程供应链管理的思想；

_商业智能；

_电子商务的类型、标准；

24信息资源管理；

25国际和国内有关信息化的标准、法律和规定；

3软件工程；

31软件工程基础知识；

_软件生存周期及其模型；

_软件需求分析与定义；

_软件设计；

_软件测试与审计；

_软件维护；

_软件复用；

_文档编制标准；

32项目管理知识；

_项目计划的制订、监督、控制；

_项目工作量估算；

_范围管理；

_进度管理；

_配置管理；

_风险管理；

_资源和任务分配；

_项目的生命周期管理；

33软件过程；

_软件过程的定义和范围；

_软件过程的作用；

_软件过程的发展；

_主要的软件过程及其特点；

_软件过程改进；

34质量管理；

_质量保证计划；

_质量认证体系；

_质量管理和质量管理技术；

_全程质量管理；

4信息系统开发与运行；

41信息系统基础知识；

_信息系统概念；

_信息系统的功能、类型、结构；

_信息系统的生命周期,各阶段的目标和主要工作内容；

_信息系统建设的原则；

_信息系统开发方法；

42需求分析和设计方法；

_分析设计图示(DFD、ERD、UML、流程图、NS图、PAD)；

_面向对象设计(继承、抽象、代理、封装、多态)；

_结构化分析设计；

_模块设计(内聚、耦合)；

_I/O设计(报表设计、屏幕设计、数据项代码设计),人机界面设计；

43开发环境与开发工具；

_集成开发环境；

_开发工具(分析设计工具、编程工具、测试工具等)；

_软件开发平台的比较；

44系统集成；

_控制集成、数据集成、表示集成,外部资源的使用；

45应用系统构建；

_应用系统设计开发(分析设计方法的使用、外部设计、内部设计、程序设计、测试)；

_软件包的使用(开发工具、运行管理工具、业务处理工具、ERP、群件、OA工具)；

_数据库设计和 *** 作(范式、SQL、数据分布)；

_网络的规划与设计；

46系统运行；

_系统运行管理(计算机系统、数据库、网络)；

_系统成本管理(用户收费、TCO)；

_用户管理(ID保险和管理)；

_分布式系统管理；

_硬件资源管理；

_软件资源管理(程序库管理、版本管理)；

_数据资源管理、网络资源管理；

_设备和设施管理(电源、设备管理、设施安全性管理)；

_系统故障管理(处理手续、监视、恢复过程、预防措施)；

_安全性管理、性能管理；

_系统运行工具(自动化 *** 作工具、监视工具、诊断工具)；

_系统转换(转入运行阶段、运行测试、版本控制)；

_系统运行服务标准；

47系统维护；

_维护的类型(日常检查、定期维护、预防性维护、事后维护、远程维护)；

_软件维护、硬件维护；

_维护合同；

5安全性；

_数据安全和保密,加密与解密机制；

_计算机故障诊断和防范,防治计算机病毒,防范计算机犯罪,防闯入；

_通信和网络安全；

_系统访问控制技术；

_完整性；

_私有信息保护；

_安全管理措施,有关的法律、法规、制度；

6标准化与知识产权；

_标准化意识,标准化的发展,标准的生命周期；

_国际标准、美国标准、标准、行业标准、地方标准、企业标准；

_代码标准、文件格式标准、安全标准、软件开发规范和文档标准；

_标准化机构；

_知识产权；

7经济、管理等相关知识；

_企业法律制度；

_会计常识；

_财务成本管理实务；

_现代企业组织结构；

_人力资源管理；

_企业文化管理；

_IT审计的相关常识(审计标准、实施和审计报告)；

8应用数学；

_概率统计应用；

_图论应用；

_组合分析；

_算法(数值算法与非数值算法)的选择与应用；

_运筹方法(网络计划技术、线性规划、预测、决策、库存管理、模拟)；

_数学建模；

9专业英语；

_具有高级工程师所要求的英文阅读水平；

_掌握本领域的英语术语。

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