一 ，数据仓库 ：1 ，面向主题：将分散的数据进行加工和处理2 ，不可更新：一般不会做更新操作一 ，理论 ：1 ，数据的类型 ：结构化数据 ： 能够映射成二维表的数据。idnameagegender1lyh12male2liangyh13female3liang18male半结构化数据 ： 1 ，类似于结构化数据：但是他的每一行数据的个数不确定，类型也不确定，顺序也不确定。 2 ，含义 ： 每一个
转载
2023-07-13 21:38:56
105阅读
# 从非结构化数据到结构化数据：使用Hive实现数据转化
在大数据时代，数据来源通常是非结构化的，这些数据包括文本文件、日志、社交媒体等。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以帮助我们将非结构化数据转化为结构化数据。本文将逐步教会你如何利用Hive进行这一转化过程。
## 整体流程概述
在使用Hive将非结构化数据转化为结构化数据的过程中，我们可以将整个步骤分为五个部分，分别是数
原创
2024-10-14 04:37:19
274阅读
点赞
一、hive概述： 由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计，后称为Apache Hive为一个开源项目 结构化数据：数据类型，字段，value---》hive 非结构化数据：比如文本、图片、音频、视频---》会有非关系型数据库存储，或者转换为结构化 结构化日志数
转载
2023-08-15 17:34:48
128阅读
一、概念：1、结构化和非结构化数据结构化数据：固有的键值对非结构数据：没有固定的键值对，没有明确的映射关系所以就可以理解下面这句话：hive是由facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计项目。2、Hive是基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构，它为数据仓库的管理提供了许多功能：数据ETL(抽取、转换和加载)、数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力。RDBMS(关系型数据库)OLTP
转载
2023-10-10 00:09:32
340阅读
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、
转载
2023-09-07 06:35:59
145阅读
介绍Hive是基于Hadoop构建的数据仓库系统，能够处理Hadoop上的结构化，非结构化数据。在Hive之前，必须编写复杂的MapReduce程序，在Hive之后，Hive能够将SQL转换为MapReduce。Hive简化了Hadoop的复杂，对Hive来说不需要学习Java，Hive以表的方式来组织数据。历史Hive是由Facebook开发的，在Facebook中Hive处理2PB的数据量，每
转载
2023-07-12 22:03:19
89阅读
Hive（二）Hive基本概念Hive概念Hive中的数据来源Hive中的元数据信息为什么要HiveHive的架构 Hive概念Hive是一个数据仓库的处理工具，专门用于仓库的数据分析。Hive是基于hadoop上的一个数据仓库工具，将结构化的数据，映射成为一张表，并且提偶给你类似于sql的查询功能。Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce的任务进行执行。底层由HDFS来提供数据的存
转载
2023-07-11 11:11:35
101阅读
1.Hive是个什么玩意?Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据（有规律的数据）文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。一句话暴力总结：通过写SQL语句的方式，代替原来的写MapReduce程序。下边几点还需要留意一下：Hive处理的数据存储在HDFS ；Hive分析数据底层的实现是MapReduce ；
转载
2023-08-09 22:16:37
124阅读
## 处理非结构化数据的Hive
在大数据处理领域，Hive是一个用于管理和查询分布式存储的工具，特别适用于处理大规模的数据。在Hive中，我们可以利用SQL语言来查询和处理数据，同时也支持处理非结构化数据。
### 什么是非结构化数据？
非结构化数据是指没有明确定义的数据类型或格式的数据，例如文本文件、日志文件、图片、视频等。这些数据不适合存储在传统的关系型数据库中，因为它们并没有固定的表
原创
2024-03-12 03:32:59
126阅读
结构化数据与非结构化数据的区别（转载） 在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例。 定义： 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
转载
2024-02-27 07:17:31
192阅读
Hbase：全称Hadoop database,适用于存储非结构化数据，是Nosql（key-value）数据库,主要针对OLTP应用。适用场景：主要适用于海量（亿级）数据的随机实时查询。1）日志信息的存储；2）交易清单；3）轨迹行为。Hive：适用于存储结构化数据，是hadoop的数据仓库，主要针对OLAP应用，用于查询分析。适用场景：通过sql来计算和处理hdfs上的结构化数据，适用于离线的批
转载
2023-09-28 12:19:30
180阅读
时常有人讨论结构化数据、非结构化数据。而且经常有争论。有人说数据库是结构化（数据），Excel也是一种数据库，所以Excel是结构化。有人说非结构化数据就是图片、视频、声音这些，所以Xml，Json不是非结构化，可以算作半结构化。有人说图片文件也是有结构的，包括视频流也是有结构的。 我们先
转载
2023-07-21 12:01:25
1195阅读
结构化数据 特点：高度组织和格式化；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 特点：数据结构不规则或不完整、数据模型不固定 存储形式：非关系型数据库 绝大部分数据是非结构化的 半结构化数据 非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML文档、JSON
转载
2019-10-04 09:49:00
3100阅读
2评论
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
转载
2024-04-26 18:44:03
74阅读
**Hive如何处理非结构化数据**
在大数据处理的领域，非结构化数据越来越普遍。非结构化数据包括文本文件、图像、视频等，与传统的结构化数据（如数据库表格）相比，它们缺乏固定的模式和数据结构。Apache Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，提供了一种用于处理和分析非结构化数据的高级接口。本文将介绍Hive如何处理非结构化数据，并给出一些代码示例。
### 1. Hive简介
Hi
HDFS详解——大数据
一、大数据简介
1、大数据特征
转载
2023-07-12 11:48:27
247阅读
数据大爆炸时代，海量非结构化数据管理需要一种全新的智慧。11月2日，爱数举办了一场线上发布会，发布了全新的AnyBackup Family 7海量非结构化数据超可用解决方案。关注爱数的都知道，AnyBackup是爱数的一张王牌产品，它通过先进的CDM、CDP、双活、备份集技术以及BCS服务，联合各类数字化技术，在数据超级多、系统超级复杂、环境超级异构的挑战下，更普适性地助力企业和组织从数据到平台再
转载
2023-09-05 18:50:52
62阅读
每个服务对应介绍如下：HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System），是一个分布式文件系统。它具有高容错性的特点，可以被广泛的部署于廉价的PC之上。它以流式访问模式访问应用程序的数据，这大大提高了整个系统的数据吞吐量，能够满足多来源、多类型、海量的数据存储要求，因而非常适用于日志详单类非结构化数据的存储。HDFS架构采用主从架构（master/slave）。一个典
转载
2023-07-12 19:37:09
175阅读
转载
2018-07-20 10:09:00
631阅读
2评论
前言：Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。在学习Hive之前我们先了解下结构化数据，半结构化数据以及非结构化数据的区别。1.结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。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。举一个例子：idnameagegender1lyh12male2liangy
原创
2018-06-01 16:48:56
7071阅读
点赞
1评论
