各式结构化数据的动态接入存储查询，这一需求相信有很多人都遇到过，随着实现技术路线选择的不同，遇到的问题出入大了，其解决办法也是大相径庭。数据存储在哪儿，是关系型数据库，还是NoSQL数据库，是MySQL还是Oracle，怎么建立索引，建立什么类型的索引，都是大学问。下面，我要把我对这一解决办法的思考总结一下，有成熟的也有不成熟的，希望大家一起共同探讨。 关键词：
结构化数据,
刚开始接触Hadoop ,指南中说Hadoop处理非结构化数据，学习数据库的时候，老师总提结构化数据，就是一张二维表，那非结构化数据是什么呢？难道是文本那样的文件？1. 结构化数据（structured data）：传统的关系数据模型、行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。数据模型：二维表 2. 半结构化数据(semi-structured data)：类似XML、HTM
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2023-07-16 17:07:41
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云时代的特征可以从很多方面来进行归纳，就如同哈姆雷特一样，一千个人就会有一千种想法，而今天，我们要着眼的方向就显得略为生僻，我们将从数据类型的角度来分析云时代我们的存储特征。 一提到数据，不少人脑海里马上就会蹦出一个词儿——数据库，这个词儿能有如此高的知名度，完全得益于此前结构化数据在数据管理中的统治地位与人们对于其的重视。的确，在过去相当长的时期内，企业是数据制造的主体，而对于企业来讲，存在于
文章目录一、非结构化数据的定义二、非结构化处理的重要性1. 有大量的非结构化数据需要处理2. 非结构化数据蕴藏着大量的价值3. 非结构化处理不需要依靠数据科学家团队4. 终端用户授权三、非结构化处理的方法和手段1. 采集2. 查询3. 存储 一、非结构化数据的定义非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、
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2023-09-07 06:35:59
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过去的相当长的一段时间里，商用对象存储占据了市场上的大量的份额。国外的Amazon S3，国内的阿里云OSS都成为了大多数公司的选择。但是构建一个企业级的数据湖（包括结构化和非结构化数据）已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗？还是我们需要更多的选择？存储方案如图所示，底层存储大体可以分为四类。对象存储（Object Storage），NoSQL 数据库（NoSQL S
# 入门Spark处理非结构化数据：一份简明指南
作为一名刚入行的开发者，处理非结构化数据可能会让你感到困惑。但不用担心，本文将为你提供一个简单的Spark入门指南，帮助你理解并实现非结构化数据的处理。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个处理流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 初始化Spark环境 | `val
Bigdata：数据分三类 结构化数据：约束 半结构化数据：xml，json，yaml没有预定义的数据模型 非结构化数据：没有元数据；日志信息，搜索引擎：搜索组件、索引组件(一般保存在分布式存储中) 蜘蛛程序；（爬取的数据都是非结构化，半结构化数据） 搜索引擎构建出倒排索引来检索， ELK，任何文档要被检索需要先被分析，分析由分析器完成，需要分词和正规化，分析的结果正规化后生成索引存储： 分析处理
从clodago发布的2019年的存储独角兽名单来看，里面已经没有做全闪存的公司了，大部分都是做数据管理的。这也说明数据管理是现在最大的存储风口，而全闪存已经风光不再了。 而数据管理的难点是非结构化数据的管理，因为这块的数据量巨大，传统的方法基本无能为力，因此聚焦这块的创新公司也就非常多。咨询公司GigaOm最近发布了两个关于非结构化数据管理的报告，报告虽然遭到了很多没有入围公司的吐槽，但有
一、hbase简介Hbase:是谷歌三篇论文的bigtable的实现 官网:http://hbase.apache.org/ Hbase:hadoop的database; 非关系型数据库;NoSql;Redis,memcache,mongodb,Hbase HBase :Hadoop Database 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库利用HadoopHDFS作为其文件
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2023-08-20 22:02:12
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sqoop 总结1. HBase 介绍2. 面向列数据库2.1 HBase 与 传统关系数据库的区别2.2 Hive 和 Hbase区别2.3 Hbase 和 传统关系型数据库区别3. Hbase 数据模型4. HBase 基础架构5. HBase的安装6. HBase shell7. HappyBase操作HBase8. HBase表设计9. HBase表设计案例：社交应用互粉信息表 1. H
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2023-08-18 21:45:21
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员工离职，老板最关心的可能并不是工作交接是否滴水不漏，而是离职员工会如何处理他手里的数据。例如设计人员的设计图纸、项目经理的项目文档等，这些文档属于企业珍贵的资产，而大部分企业却从未真正管控过这部分资产。可以确定的是，企业已经存在海量的、价值不菲的非结构化数据，如何妥善管理非结构化数据是每个企业家都应认真思考的问题。在开始谈论企业非结构化数据管理之前，我们先来回顾一下非结构化数据和结构化数据的概念
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2023-09-09 11:21:40
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IDC 预测，2018年到2025年间，全球产生的数据量将会从33 ZB增长到175 ZB，其中超过80%为非结构化数据，并且每年将以指数级趋势递增。数字化汪洋之上，海雾弥漫，遮天蔽日，组织如何冲破重重阻碍，实现对非结构化数据的存储、挖掘和洞察呢？结构化数据如日期、电话号、账户余额、产品名称等，严格遵循数据格式与长度规范、易于由二维表结构进行逻辑表达和实现，与之相反，非结构化数据结构不规则或不完整
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2023-09-11 17:31:19
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结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。特点：高度组织化和格式化，可以用二维表结构来逻辑表达和实现的数据。存储形式：关系型数据库非结构化数据：非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片, HTML、各类报表、图像和音频/
ceph官方网站：http://docs.ceph.org.cn/简单介绍：Ceph是一个开源的分布存储系统，同时提供对象存储、块存储和文件存储。linux内核2.6.34将ceph加入到内核中，红帽基于ceph出了redhat ceph storage.支持TB级存储支持高可用、容灾备份（当然了，这是存储的常见功能）支持上百节点的负载均衡系统架构：OpenStack Swift官方网站：http
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2023-06-29 20:00:15
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计算机信息化系统中的数据分为结构化数据、非结构化数据和半结构化数据1、结构化数据（Structured Data） 定义：结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统
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2023-08-02 21:17:01
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定义数据和信息数据是可从中得出结论的未经处理的事实的集合，可分为结构化数据（数据库和表）和非结构化数据，结构化数据以严格定义的格式按行和列进行组织，以便应用程序能够有效地进行检索和处理，通常用于数据库管理系统。如果数据的元素不能存储在行和列中，因而难以通过应用程序进行查询和检索，这样的数据就成为非结构化数据，我们所创建的大部分都是非结构化数据。大数据是指大小超过常用的软件在可接受时间限制内的捕获、
计算机信息化系统中的数据分为结构化数据和非结构化数据、半结构化数据。结构化数据 结构化数据，是指由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。也称作行数据，一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。存储格式的区
「第十三章」 非结构化数据提取在爬取数据的过程中，需要对页面解析和数据提取。一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据和结构化的数据。非结构化数据：先有数据，再有结构。结构化数据：先有结构、再有数据。不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。13.1 正则表达式13.1.1 为什么要学正则表达式实际上爬虫一共就四个主要步骤：1
其实对一些基本的概念都没有弄清楚，这里从网上找一些来普及下一、结构化数据与非结构化数据结构化数据就是能变成二维的行数据，主要应用在关系型数据库中。非结构化数据是不可以变的，例如视频，音频文件，没有办法变成二维的行数据。所以一般不能用简单的关系型数据库存储，所以就引入了别的存储方式。相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现
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2023-07-25 17:08:25
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传统的关系型数据库中的表通常由一个或多个字段组成，每个字段都预先定义了其可存储数据的格式及约束等，这类的数据就是结构化数据(structured data)。一个设计良好的数据库在其schema中定义这些格式或约束，并由相应的RDBMS为这些提供实现保证。相应地，非结构化数据(unstructured Data)就是指那些没有一个预定义的数据模型或不适于存储在RDBMS中的数据，这些数据没有额
