MapReduce -读取数据通过InputFormat 决定读取的数据的类型，然后拆分成一个个InputSplit ，每个inputSplit 对应一个Map 处理，RecordReader 读取InputSplit 的内容给Map 。InputFormat 决定读取数据的格式，可以是文件或数据库等。功能:1) 验证作业输入的正确性，如格式等。2). 将输入文件切割成逻辑分
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2023-07-12 12:27:45
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# Hadoop的数据抽取：从数据湖到数据仓库的旅程
在大数据时代，数据的提取（Extract）是各类数据处理和分析流程中的关键一步。Hadoop作为一个强大的分布式计算框架，广泛应用于数据的存储和处理。本文将讨论在Hadoop环境下，如何高效地进行数据抽取，以及其中的相关代码示例。
## Hadoop简介
Hadoop是一个开源的框架，用于存储和处理海量数据。它由两个主要部分组成：Hado
# Hadoop抽取业务数据
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。它的一个重要应用是抽取业务数据，从海量数据中提取有价值的信息。
## Hadoop简介
Hadoop由Apache基金会开发，它是一个由HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce组成的框架。HDFS是一个高容错性的文件系统，能够将大数据集分布在多个服务器上。MapReduce是一种将大
原创
2023-11-30 09:52:30
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4.产业应用现状4.1信息抽取技术的产业应用信息抽取技术已发展多年，相关产业也日趋成熟，下面是几种主要的信息抽取产业应用：商业信息抽取：通过开发专门的信息抽取系统，分析各渠道收集的商业信息大数据，抽取诸如有关公司工商信息、舆情现状、风险监控等信息，提供决策支持信息。医疗信息抽取：医疗保健机构以及健康保险部门可以利用信息抽取系统，获取病人的症状、诊断情况、化验结果以及治疗情况，以便更好地提供医疗服务
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2023-09-01 20:29:11
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信息抽取概述 信息/数据抽取是指从非结构化或半结构化文档中提取结构化信息的技术。粗浅的来说它的任务是从大量数据中准确、快速地获取目标信息，并将其以结构化的形式储存起来，方便以后的分析和处理，从而提高信息的利用率概率。模型/分类器可以帮助实现这些任务。1任务抽取实体：比如人，地名，时间这些一般的常见的实体，再比如在一些垂直领域，需要提取医疗领域，金
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2023-10-25 04:15:03
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PaddleNLP v2.3带来两大重磅能力：通用信息抽取统一建模技术UIE开源！文心大模型ENRIE轻量级模型及一系列产业范例实践开源！01通用信息抽取在金融、政务、法律、医疗等众多行业中，大量文档信息需要进行数字化及结构化处理，而人工处理方式往往费时费力，且容易产生错误。信息抽取技术能很好地解决这个问题。信息抽取（Information Extraction,IE）指的是从自然语言文本中抽取指
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2024-05-21 19:16:14
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系列前三篇文章中介绍了分布式存储和计算系统Hadoop以及Hadoop集群的搭建、Zookeeper集群搭建、HBase分布式部署等。当Hadoop集群的数量达到1000+时，集群自身的信息将会大量增加。Apache开发出一个开源的数据收集和分析系统—Chukwa来处理Hadoop集群的数据。Chukwa有几个非常吸引人的特点：它架构清晰，部署简单；收集的数据类型广泛，
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2023-10-14 23:20:20
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为什么要进行信息抽取：从非结构化的文本中抽取出一些非常重要的、关键的、人们关心的数据 。核心店：挖实体+实体间的关系 三元组表示（属于知识图谱范围）： 信息抽取为什么这么重要？1、问答系统。2、扩充原有的知识库。3、用于法律、金融领域 一些关系展示：Ontological RelationIS-A Instance-of 例如： 开源的知识库： 关系抽取方法介绍：基于规则的方法例如：提取IS-A关
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2024-01-12 15:16:46
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一个完整的信息抽取系统分为三部分：实体识别、关系链接、关系分类第一步做我的实体识别数据集。这里其实开源的NER数据集和模型都很多了。手工标注： 走了很多弯路，其实直接做NER任务就行，不过也学习了很多东西 1）labelimg 手工标注工具，标注后的anno文件是xml，里面包含的字段： filename &nbs
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2024-04-05 12:18:10
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# SQL Server抽取数据到Hadoop
在大数据时代，数据的处理和分析变得越来越重要。Hadoop是一种流行的分布式数据处理框架，而SQL Server是一种功能强大的关系型数据库。本文将介绍如何将SQL Server中的数据抽取到Hadoop中进行进一步的处理和分析。
## 步骤一：安装和配置Hadoop
要使用Hadoop，首先需要安装和配置Hadoop集群。这里不详细介绍Had
原创
2023-08-27 12:20:14
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1. ETL的定义：是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleansing)、装载(Load)的过程。是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去;2. 常用的ETL工具：主要有三大主流工具，分别是Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercent
环境 虚拟机：VMware 10 Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 客户端：Xshell4 FTP：Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1一、简介Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类sql语句的查询功能；Hive使用Hql作为查询接口，使用HDFS存储，使用mapr
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2023-08-18 21:00:04
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一、关系抽取简介信息抽取的主要目的是将非结构化或半结构化描述的自然语言文本转化成结构化数据（Structuring），关系抽取是其重要的子任务，主要负责从文本中识别出实体（Entities)，抽取实体之间的语义关系。如：句子“Bill Gates is the founder of MicrosoftInc.”中包含一个实体对(Bill Gates, Microsoft Inc.)，这两个实体对之
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2024-05-20 22:54:57
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# 使用Hadoop进行任务抽取数据：实际案例解析
在大数据时代，很多企业和机构都开始采用Hadoop等大数据框架来处理和分析海量数据。本文将围绕如何在Hadoop环境中构建任务，提取数据，解决一个实际问题，提供具体的示例，同时以图形化方式展示我们的思路和关系。
## 1. 问题背景
假设我们在某旅游公司工作，该公司有一个用户数据库，存储了用户的基本信息和他们的旅游历史。我们的任务是提取所有
原创
2024-10-23 05:10:29
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Flume 抽取 MySQL 到 Hadoop 示例
在现代数据处理管道中，Flume 提供了一种高效的方式来从多种数据源（如 MySQL 数据库）抽取数据，并将其传输到 Hadoop 等大数据存储系统中。本文旨在展示如何配置和使用 Flume 将 MySQL 数据同步到 Hadoop 的具体过程。
## 环境准备
首先，我们需要确保环境中已安装必要的组件，包括 MySQL、Hadoop 和
每天给你送来NLP技术干货！1. 机器阅读理解（MRC）、问答系统（QA）与信息抽取最近实体关系抽取与命名实体识别的SOTA模型排行榜中，有很多模型都使用了机器阅读理解（MRC）和问答系统（QA）中的思想和方法，比如HBT、ETL-span、Multi-turn QA 和 BERT_MRC等。MRC和QA中的思想和方法的使用，让这些模型相比于传统方法有很大提升。在实体关系抽取任
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2024-04-17 09:53:39
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AI领域的工作突破通常有三类：屠爆了学术界榜单，成为该领域学术层面的新SOTA实现了大一统，用一个架构实现对该领域诸多子任务的统一建模，刷新建模认知将NB的学术界新SOTA变成一件人人可傻瓜式使用的开源工具利器，带领该领域大规模落地开花要单独实现其中的任何一点，都是一件很有挑战的事情。如果我说，在信息抽取领域，不久前的一个工作同时做到了这三种突破呢？这次，先倒着讲。先讲第三点：一个刷新认知的信息抽
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2024-05-01 11:17:24
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标注方式，就决定了解码方式，如何做标注，决定了训练时候的比对，决定了预测的时候如何做解码。 信息抽取定义 信息抽取应用 实体关系事件 包括问答也是，有抽取式和生成式 评测指标 解码是关键 实体抽取 CRF让输出也关联合理 重叠 不连续 关系抽取 两步走关系抽取 关系就是一个分类任务 序列标注直接解决关系抽取 关系重叠 分头实体和尾实体进行区分，这个就是实践课的多标签分类问题 变换为整体的分类，实体
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2023-09-20 09:18:54
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一.研究背景与动机信息抽取目的信息抽取旨在从非结构化的自然语言文本中抽取出结构化的信息。主要任务命名实体识别关系抽取事件抽取观点抽取主要设置全监督低资源少样本零样本作用场景医疗金融法律美业农业教育信息抽取现有的问题任务难度大，落地成本居高不下。 1）不同的信息抽取任务拥有差异较大的输出结构，难以统一化建模：实体识别任务一般是采用span及其实体类别表示关系抽取任务一般采用三元组（triplet）
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2024-05-02 07:04:10
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写在前面：上一篇谈到的规则及这一篇谈到的规范都是本人的经验总结，不代表一定正确。kettle开发规范：1. 对于会发生变化的因素要用变量替换，不能写死。根据需求严格区分在未来哪些有可能变化的，哪些一定会变化的及哪些是不变的，如做增量数据抽取时，增量的时间范围未来就是有可能会发生变化的。通常情况下数据库是一定会变化的(开发环境和测试环境及生产环境通常都是不一样的)，变量要控制作用域，即合理的用全局变
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2023-12-28 18:50:23
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