结构化程序设计 结构化的程序设计，如C、Basic、Pascal语言都属于结构化语言。通过一个个函数完成程序的功能， 程序设计三种不同的结构 (1) 顺序结构：在源代码按照顺序被依次执行的代码块 (2) 选择结构：表示程序在处理需要根据某个特定的条件选择其中的一个分支进行执行，选择结构有单选择、双选择、多选择三种模式。 (3) 循环结构：表示程序反复的执行某个或者某些操作，直到某个条件不
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
44阅读
文章目录大数据时代大数据的关键技术Hadoop：Spark：Hadoop VS Spark：Hadoop的缺点：Spark的优点：Spark和Hadoop数据处理对比图：Spark是否会取代Hadoop呢？Flink:Beam 大数据时代我们现处于一个大数据的时代，信息呈现指数级的暴增，这里的信息主要是非结构化的数据。结构化数据：运营数据、公司的经营数据、销售数据等可以在数据库中存储、管理的数据
转载
2023-07-21 14:49:37
241阅读
上回书说道我们对于常见的结构化数据采用pandas模块可以对其进行处理，那今天我们再来谈谈对于半结构化的数据，对于它，我们应该怎么办？ 首先我们需要了解一下，什么是半结构化的数据？和普通纯文本相比，半结构化数据具有一定的结构性，但和具有严格理论模型的关系数据库的数据相比。OEM(Objectexchange Model)是一种典型的半结构化数据模型。半结构化数据(semi-structu
转载
2023-08-28 13:08:28
97阅读
目录1 Spark概述1.1 Spark是什么？1.2 Spark内置模块1.3 Spark 特点2 RDD概述2.1 什么是RDD？2.2 RDD的属性2.3 RDD特点2.4 弹性体现在哪？2.5 分区2.6 分区2.7 依赖2.8 缓存2.9 CheckPoint 1 Spark概述1.1 Spark是什么？Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。1.2 Spark内
rlist扩展包设计目标：更方便地在R中操作list对象特性：提供一系列高阶函数，可以方便地对list对象中的元素进行映射（mapping）、筛选（filtering）、分组（grouping）、排序（sorting）、合并（joining）、更新（updating）、搜索（searching）以及其他常用操作。对管道操作（pipeline）友好，方便非结构化数据处理的流程化。整合多种非结构化数据
转载
2023-07-25 21:43:58
68阅读
半结构化数据模型与XML基础 在之前的课程学习中，由于课时缩减及任务的繁重，所以并没有机会接触到XML相关部分的内容。而XML这部分在修改《吞食鱼》的时候又会常常被涉及到，因此对其进行了解也是非常重要的。现在大学的最后一个考试周也结束了，是时候静下心来补充一些自己想去了解，而此前又没有机会去了解的内容了半结构化数据 半结构化数据模型是不同于之前所提到的结构化数据模型的。相比于结构化数据而言，半
文章目录需要什么样的能力？1 集合运算能力2 Lambda语法3 在 Lambda 语法中直接引用字段4 动态数据结构5 解释型语言引入 SPL丰富的集合运算函数简洁的Lambda语法动态数据结构直接执行SQL更多语言优势离散性及其支挂下的更彻底的集合化更方便的函数语法扩展的Lambda语法无缝集成、低耦合、热
原创
2022-05-19 09:37:35
308阅读
现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现，而不是像传统应用架构中放在数据库中。应用中的业务逻辑大都会涉及结构化数据处理。数据库（SQL）中对这类任务有较丰富的支持，可以相对简易地实现业务逻辑。但Java却一直缺乏这类基础支持，导致用Java实现业务逻辑非常繁琐低效。结
原创
2022-04-08 17:36:01
230阅读
Java 结构化数据处理开源库 SPL概述需要什么样的能力1. 集合运算能力2. Lambda语法3. 在 Lambda 语法中直接引用字段4. 动态数据结构5. 解释型语言引入SPL丰富的集合运算函数简洁的Lambda语法动态数据结构直接执行SQL更多语言优势离散性及其支挂下的更彻底的集合
原创
2022-10-30 07:37:23
123阅读
文章目录1.什么是非结构化数据？2.处理非结构化数据有什么困难？3.相应的解决办法是什么？ 1.什么是非结构化数据？百度百科定义：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、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。2.处理非结构化数据有什么困难？一、扩容难、成本高 随着数据的高速增长，传统存
转载
2023-08-03 23:38:33
88阅读
现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求
转载
2022-05-14 19:14:00
48阅读
文章目录概述需要什么样的能力？1 集合运算能力2 Lambda语法3 在 Lambd
原创
2022-05-25 14:29:41
10000+阅读
前言介绍： 现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现，而不是像传统应用架构中放在数据库中。
原创
2022-04-21 18:42:48
113阅读
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。非结构化的数据处理文本、电话号码、邮箱地址：正则表达式 HTML 文件：正则表达式、XPath、CSS选择器结构化的数据处理JSON 文
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。非结构化的数据处理文本、电话号码、邮箱地址正则表达式HTML 文件正则表达式XPathCSS选择器结构化的数据处理JSON 文件JSON Pa
0. 前言随着MaxCompute（原ODPS）非结构化数据处理框架的推出，在SQL线上打通了MaxCompute与OSS数据之间的计算数据连接生态，我们看到了视频，图像，音频以及基因，气象等各种各种各样数据在MaxCompute平台上实现了与传统结构化数据的无缝融合。之前我们提供了在MaxCompute非结构化框架处理OSS上数据的整体介绍，在基本功能实现后，我们收到用户许多关于优化和怎样最好
非结构化数据与结构化数据提取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。1、非结构化的数据处理文本、电话号码、邮箱地址正则表达式HTML 文件正则表达式XPathCSS选择器2、结构化的数据处理JSON 文件JSON Path
现在 Hadoop 已经发展成为包含多个子项目的集合。虽然其核心内容是 MapReduce 和Hadoop 分布式文件系统（HDFS），但 Hadoop 下的Common 、Avro、 Chukwa、Hive 、HBase等子项目也是不可或缺的。它们提供了互补性服务或在核心层上提供了更高层的服务。以下图2是 Hadoop 的项目结构图。 &
转载
2023-07-14 14:50:37
42阅读
Mrjob实现Hadoop结构化数据预处理前言一、环境二、Mrjob基本框架三、实验基本步骤（1）PreProcessMain（2）PreProcessMaster（3）dataClean() 前言Hadoop为Java外的其他语言，提供了一个友好的实现mapreduce的框架，即Hadoop-Streaming。Hadoop-Streaming只需遵循从标准输入stdin读入，写出到标准输出s
