While data management approaches li

While data management approaches like Hadoop, Spark,
Pig and Hive have been recently center of attention by the
community, they are not particularly designed with focus on
data integration. Rather, they provide platforms for processing,accessing and data from multiple sources. In contrast, various
research and industrial applications have been working on
addressing data mapping and aggregation solutions in order
to make transitioning from one data format to another less
expensive and more user-friendly (e.g. [4], [5], [6], [7]). This is
becoming an increasingly common problem with the increase
in availability of large and open datasets and demand for such
data integration, ongoing updates, analysis and visualization
[8], while addressing privacy and security concerns [9].

Kết quả (Việt) 1:

Trong khi quản lý dữ liệu phương pháp tiếp cận như Hadoop, tia lửa,Lợn và tổ đã là gần đây là trung tâm của sự chú ý bởi cáccộng đồng, họ không đặc biệt được thiết kế tập trung vàotích hợp dữ liệu. Thay vào đó, họ cung cấp nền tảng để xử lý, truy cập và dữ liệu từ nhiều nguồn. Ngược lại, khác nhaunghiên cứu và ứng dụng công nghiệp đã làm việc trênđịa chỉ giải pháp lập bản đồ và tập hợp dữ liệu theo thứ tựđể thực hiện chuyển tiếp từ một dữ liệu định dạng khác íttốn kém và thân thiện hơn (ví dụ: [4], [5], [6], [7]). Điều này làtrở thành một vấn đề ngày càng phổ biến với sự gia tăngtại sẵn có của datasets lớn và mở và nhu cầu như vậytích hợp dữ liệu, Cập nhật liên tục, phân tích và kiểu trực quan[8], trong khi giải quyết mối quan tâm riêng tư và bảo mật [9].

Kết quả (Việt) 2:

Trong khi cách tiếp cận quản lý dữ liệu như Hadoop, Spark,
lợn và Hive đã được gần đây trung tâm của sự chú ý của
cộng đồng, họ không được thiết kế đặc biệt với trọng tâm
tích hợp dữ liệu. Thay vào đó, họ cung cấp nền tảng cho việc xử lý, truy cập và dữ liệu từ nhiều nguồn. Ngược lại, nhiều
nghiên cứu và ứng dụng công nghiệp đã được làm việc trên
địa bản đồ dữ liệu và các giải pháp tổng hợp nhằm
làm cho việc chuyển đổi từ một định dạng dữ liệu khác ít
tốn kém và dễ sử dụng hơn (ví dụ như [4], [5], [6], [7]). Điều này là
trở thành một vấn đề ngày càng phổ biến với sự gia tăng
trong sẵn có của các tập dữ liệu lớn và mở và nhu cầu như
tích hợp dữ liệu, cập nhật liên tục, phân tích và trực quan
[8], trong khi giải quyết sự riêng tư và an ninh lo ngại [9].