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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python处理半结构化数据的入门指南
在如今的数据驱动世界中,处理半结构化数据的能力是每个开发者必备的技能之一。半结构化数据并不像结构化数据那样易于处理(例如,Tabular Data),也不像非结构化数据那样完全无组织(例如,纯文本)。JSON、XML和HTML等格式都属于半结构化数据。本文将引导新手一步步了解如何使用Python来处理这类数据。
## 处理流程概述
处理半结构化数据            
                
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            结构化数据、半结构化数据和非结构化数据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:id name age gender
1 lyh 12 male
2 liangyh 13 female
3 liang 18 male所以,结构化的数据的存储和排列是很有规律的,这对查询            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、JSON 与 JSONB 的世纪抉择1.1 核心差异解析PostgreSQL 提供两种 JSON 数据类型,满足不同场景需求:特性JSONJSONB存储格式文本存储二进制分解存储写入速度快慢(需要解析)查询性能慢(需解析)快索引支持有限完整支持数据校验基础校验严格校验存储空间原始大小增加约20%创建表示例:CREATE TABLE user_profiles (
    id SERIAL P            
                
         
            
            
            
            作者:王华峰 半结构化数据得益于其本身的易用性以及强大的表达能力,使得半结构化数据的使用场景非常广泛。本文将为大家介绍Hologres JSON半结构化数据的极致分析性能实现原理。近年来,随着移动端应用的普及,应用埋点、用户标签计算等场景开始诞生,为了更好的支撑这类场景,越来越多的大数据系统开始使用半结构化JSON格式来存储此类数据,以获得更加灵活的开发和处理。Hologres是阿里云自研的云原生            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介: MaxCompute作为企业级数据仓库服务,集中存储和管理企业数据资产、面向数据应用处理和分析数据,将数据转换为业务洞察。通过与阿里云内、外部服务灵活组合,可构建丰富的数据应用。全托管的数据与分析解决方案,可简化平台运维、管理投入,提升面向业务的服务能力,加速价值实现。 本文作者 孔亮 阿 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录半结构化数据模型(Semi-structured Data Model)1. 几种数据模型2. 半结构化模型特征3. XML和JSON4. 树状数据结构(Tree Data Structure)  (写在前面:由于之前学习过数据库相关知识,这里不再赘述关于关系模型的相关知识) 半结构化数据模型(Semi-structured Data Model)1. 几种数据模型参考:知乎:什么是结构            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            半结构化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(Object exchange Model)是一种典型的半结构化数据模型。在做一个信息系统设计时肯定会涉及到数据的存储,一般我们都会将系统信息保存在某个指定的关系数据库中。我们会将数据按业务分类,并设计相应的表,然后将对应的信息保存到相应的表中。比如我们做一个业务系统,要保存员工基本信息            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            结构化、非结构化、半结构化数据:  1. 结构化数据  能够用数据或统一的结构表示,我们称之为结构化数据,如数字、符号。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。  2. 非结构化数据  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  3. 半结构化数据  就是介于完全结构化数据(如关系型数据库、面向对象数据库中的数据)和完全无结构的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            结构化与半结构化与非结构化数据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。例子:id      name    age     gender
1       lyh     12      male
2       liangyh 13      female
3       l            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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
                                                                                    
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            1、本文章主要写的是关于HFile里面键值对的剖析先来看看HFile的存储格式 HFile的文件是不定长的,长度固定的只有两块,就是Traifer和File info。Data块的是由Magic和键值对组成,Magic主要是生成一些随机数来防止数据的损坏,其他的就是键值对。上面我们大概的讲了一下,键值对,下面这个张图描述的更清晰 键值对结构图上面这张图里面包含的内容是:Key Length :用4            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在学C语言的时候,学过两数交换:《小朋友学C语言(25):两数交换》 https://www.jianshu.com/p/64bc70f0abfe            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-08-04 17:36:17
                            
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            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的数据即称为非结构化数据,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。
字段可根据需要扩充,即字段数目不定,可称为半结构化数据,例如Exchange存储的数据。
非结构化数据库
  在信息社会,信息可以划分为两大类。一类信息能            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2011-08-01 13:34:26
                            
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