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、
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2023-10-14 12:42:34
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# 非结构化数据在Hadoop的存储
在当今信息爆炸的时代，数据以各种形式迅速增长，其中非结构化数据，比如文本、图片和视频，扮演着越来越重要的角色。传统的关系数据库对结构化数据有很好的支持，但面对非结构化数据却力有不逮。Hadoop作为一个分布式存储和处理框架，能够高效地应对非结构化数据的存储和分析。本文将探讨如何在Hadoop中存储非结构化数据，并提供相关代码示例。
## 什么是非结构化数据
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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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
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2024-04-22 11:16:29
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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
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2024-07-21 16:58:48
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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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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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Hadoop和MongoDB是两种不同类型的数据库系统，有着不同的底层原理和适用场景。Hadoop是一个分布式计算平台，它的设计目的是为了处理大数据。Hadoop采用了分布式存储和计算的架构，将数据分成多个块，存储在不同的计算节点上，并通过MapReduce算法来处理和计算这些数据。Hadoop的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce和YARN（资源管理器）。Hadoop适用于
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2023-08-08 11:17:16
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相信了解过大数据的小伙伴们，对大数据架构的各个组件的名称和大致作用肯定有一定的了解。那我们来看看那些属于存储系统吧1.hadoop，毫无疑问，它肯定是存储系统，用来存储分布式文件的。从存取速度角度来说，它的速度并不快。从数据量来说，海亮数据存储说的就是以它为鼻祖的组件。他并不擅长存取大量的小文件。适合存储大文件。因为文件的元数据信息保存在namenode的内存中，这个数据结构决定了不能存储太多小文
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2023-09-14 16:26:33
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数据，在企业中扮演的角色越来越重要。经过多年的信息化建设，很多企业已略有数据资产规模，同时意识到，要想保持长远的发展，还需要更协调组织协作、利用现有的数据沉淀经验，并构建一个协同的企业生态。非结构化数据价值据IDC调查，目前企业结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据，这些非结构化数据每年增长率达60%。非结构化数据，顾名思义，是存储在文件系统的信息
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2024-01-23 22:02:06
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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
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2023-10-12 22:59:58
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HDFS HDFS是Hadoop整体架构的底层存储系统，从数据结构上来说，它适合存储半结构化、非结构化、多维的数据，如果实时性要求不高，那么它也可存储关系性很强数据的数据。从数据量来说，它的分布式体系和容错机制可容纳PB级别的数据。从统计角度来说，HDFS可通过MapReduce对数据进行无限次数有规律的统计分析，最后达到数据挖
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2023-09-20 12:45:05
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大数据概念海量数据,具有高增长率、数据类型多样化、一定时间内无法使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的特征 4VVolume:巨大的数据量Variety:数据类型多样化 –(1):结构化的数据 即有固定格式和有限长度的数据。 –(2):半结构化的数据 是一些XML或者HTML的格式的数据。 –(3):非结构化的数据 现在非结构化的数据越来越多，就是不定长、无固定格式的数据，例如网
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2023-11-27 07:57:22
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一、认识HDFS1.分布式文件系统当单台服务器的存储量和计算性能已经无法处理超大文件时，分布式文件系统应用而生。为存储超大文件，可将文件切分为很多“块”，并将其均匀的存储在多台服务器上，然后通过一套系统来维护这些“块”。当用户需要访问时，该系统将后台多个服务器上存储的“块”临时拼装，并返回给统一的客户端，用户就像是操作一台计算机一样访问该超大文件，这套系统就是“分布式文件系统”。 &nb
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2023-11-26 10:08:08
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在大数据环境下使用海量的非结构化数据，所以我们常使用HDFS分布式文件系统和NoSQL数据库进行存储HDFS分布式文件系统HDFS特点：存储数据较大支持流式数据访问支持多硬件平台数据一致性高有效预防硬件失效支持移动计算HDFS局限性：不适合低延迟的数据访问无法高效地存储大量小文件不支持多用户写入以及任意修改文件HDFS的体系结构NameNode和DataNodeHDFS采用主从结构存储数据，Nam
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2023-08-08 15:46:53
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HDFS入门1.分布式文件系统HDFS 当单台服务器的存储容量和计算性能已经无法处理超大文时，分布式文件系统应运而生。为了存储超大文件，可以将文件切分成很多小“块”，将这些块均匀的存储在多台服务器上，然后，通过一套系统来维护这些文件数据块。当用户需要访问这些超大文件时，该系统将后台多台服务器上存储的“块”进行临时拼装，并返回给统一的客户端，用户就像操作一台计算机一样，自然地访问该超大文件。这套系
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2023-11-30 13:31:53
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一头黄色的小象（大数据系列）~~Hadoop是大数据涵盖的一个生态体系，主要分为：HDFS（文件存储系统，就是存数据），MapReduce（分布式计算引擎，其实应该拆开来的Map和Reduce，下边会具体介绍），Yarn（资源调度矿建）。在介绍之前先来简单的了解下“结构化数据”和“半结构化数据”和“非结构化数据”是什么？结构化数据 暂时理解为结构化数据一般会存放在关系型数据库中的数据，如Mysql
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2023-07-14 16:19:32
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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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1、首先Hadoop是什么?Hadoop是一个分布式计算的解决方案.。（从一个大的方向来讲）Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据
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2024-04-19 17:52:47
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# Hadoop非结构化数据存储界面实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(了解需求) --> B(准备Hadoop环境)
B --> C(创建HDFS目录)
C --> D(上传非结构化数据)
D --> E(编写代码)
E --> F(运行代码)
F --> G(查看结果)
G --> H(优化代码)
H --> I(再次运行代码)
I --> J(查看
原创
2023-11-11 07:37:43
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