数据集成转换类型类型类型有哪些？

数据集成转换类型通常包括以下几种：

数据清洗：数据清洗是指将非结构化、结构不完整、有缺失值、有异常值、有重复值等数据进行处理，将其转换为结构完整、质量优良的数据。常见的清洗方式包括去除重复记录、填补缺失值、清除异常值、去重等。 数据转换：数据转换是指将数据从一种格式或类型转换为另一种格式或类型。例如，将文本数据转换为数值数据，将不同格式的数据转换为统一格式，将源数据转换为目标数据等。 数据加载：数据加载是指将处理后的数据从数据源中提取出来，并将其加载到一个新的数据源中，为数据消费者提供统一的数据视图。常见的加载方式包括ETL（数据交互平台）、数据填充等。 数据同步：数据同步是指将数据从一个位置复制到另一个位置。它可以是同步或异步的，支持源与目标之间的双向数据交换。企业应用程序集成（EAI）和企业数据复制（EDR）技术支持数据同步。 数据聚合：数据聚合是指将来自多个数据源的数据收集、整理和合并，以便进行更高级的数据分析和决策支持。聚合可以是集中式或分布式，基于共同属性或主题。 数据分发：数据分发是指将数据从一个数据源发布到多个目的地，以支持不同的应用程序和用户。它可以是基于事件驱动的，也可以是批量处理的。 数据归档：数据归档是指将不再需要的数据存储在成本更低、访问速度更慢的存储介质上，以备将来查询和参考。它可以优化当前数据存储环境，节省成本，提高性能。

"由于这些文件表的元数据信息由Hive维护，并存放在Hive自己维护的元数据库（如MySQL）中。目前HDFS Reader不支持对Hive元数据的数据库进行访问查询，因此您在进行类型转换时，必须指定数据类型。RCFile、ParquetFile、ORCFile、TextFile和SequenceFile中的类型，会默认转为数据集成支持的内部类型，如下表所示。类型分类 数据集成column配置类型 Hive数据类型 整数类 long tinyint、smallint、int和bigint 浮点类 double float和double 字符串类 string string、char、varchar、struct、map、array、union和binary 日期时间类 date date和timestamp 布尔类 boolean boolean说明如下：long：HDFS文件中的整型类型数据，例如123456789。double：HDFS文件中的浮点类型数据，例如3.1415。bool：HDFS文件中的布尔类型数据，例如true、false，不区分大小写。date：HDFS文件中的时间类型数据，例如2014-12-31 00:00:00。Hive支持的数据类型TIMESTAMP可以精确到纳秒级别，所以TextFile、ORCFile中TIMESTAMP存放的数据类似于2015-08-21 22:40:47.397898389。如果转换的类型配置为数据集成的DATE，转换之后会导致纳秒部分丢失。所以如果需要保留纳秒部分的数据，请配置转换类型为数据集成的字符串类型。 此答案整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”"