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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HDFS=Hadoop Distributed File System（Hadoop分布式文件系统）硬件故障HDFS由数百上千个服务器机器组成，每台机器都存储数据的一部分，每个组件都有可能失效，所以HDFS的某些组件始终是分功能性的。所以，故障检测和快速自动恢复是HDFS的核心架构目标。流式访问数据运行在HDFS上的程序访问数据集是采用流访问。HDFS并不是运行在通用文件系统上的应用程序，HDFS
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2024-02-08 07:22:47
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在数据分析中，我们会接触到很多的数据，而这些数据都是有类别之分的。这些数据根据结构分类被划分为三种，它们分别是结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。在这篇文章中我们就简单地给大家介绍一下这三种数据的相关知识。首先我们说一下结构化数据，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
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2024-01-10 17:59:06
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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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随着互联网技术的日新月异，内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中，需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等，都属于内容数据范畴。例如，某银行的无人营业网点的远程业务办理中，要求用户上传身份证、签字页等扫描件，来核实用户身份。为其做后端支撑的影像管理平台，就属于典型的内容管理系统。基于该类平台，企业替代了业务处理中的纸质化传输，实现了海量非结构化内容数据的采集、加工、传递及
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2023-09-06 20:41:43
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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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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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---恢复内容开始---参考文献：万里鹏. 非结构化到结构化数据转换的研究与实现[D]. 西南交通大学, 2013. 文中提到了一种方法：非结构化数据（通过提取有关的元数据）——>xml文档（根据约束条件）——>结构化数据通过这样的方式来使得数据从非结构化到结构化。 如何提取有关的元数据呢？一般采用了文件模板的方式，即把文件分为（1）文件字段名（2）字段
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2024-01-18 16:08:50
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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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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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目录1 HDFS 概述1.1 HDFS 产出背景及定义1.2 HDFS 优缺点1.3 新框架的学习方法2 HDFS体系结构2.1 NameNode介绍2.2 SecondaryNameNode介绍2.3 DataNode介绍2.4 NameNode总结1 HDFS 概述1.1 HDFS 产出背景及定义1）HDFS 产生背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系
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2023-08-24 20:57:19
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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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2023-07-21 14:49:37
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今天跟一个朋友在讨论hadoop体系架构，从当下流行的Hadoop+HDFS+MapReduce+Hbase+Pig+Hive+Spark+Storm开始一直讲到HDFS的底层实现，MapReduce的模型计算，到一个云盘如何实现，再到Google分布式史上那最伟大的三篇文章。 这几个名词刚问到初学者的时候肯定会一脸懵逼包括我自己，整个Hadoop家族成员很多，“势力”很庞大，下面画个图，简
# 非结构化数据治理与 Hadoop
随着大数据时代的到来，企业每天都面临着大量的非结构化数据，如文本、图像、音频等，这些数据往往缺乏固定的格式，给数据治理带来了挑战。Hadoop 作为一种流行的分布式计算框架，能够有效地处理和治理这些非结构化数据。本文将从非结构化数据治理的基本概念、Hadoop 的架构，以及代码示例来阐述这一主题。
## 非结构化数据的概念
非结构化数据是指没有预定义数据
目录
情景假设
将结构数据和非结构数据关联起来
1 上传数据
2 建立Hive表并通过Impala和Hue查询数据
情景假设
仅仅产出关于结构数据的数据报告无法使上级满足，因此需要使用其他方法展现数据价值。 提出第二个问题：被浏览最多次的商品销售得最多吗？ hadoop可以在不重建整个数据库得情况下存储非结构和半结构数
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2024-03-17 00:02:45
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# 非结构化数据上传Hadoop的流程与实现指南
在现代数据管理中，Hadoop 是一个强大的框架，用于存储与处理海量数据，尤其是非结构化数据。非结构化数据通常指的是没有被预先组织或格式化的数据，比如文本文件、音频、视频等。本文将详细讲解如何将非结构化数据上传到 Hadoop 中，并提供必要的代码示例和步骤说明，以帮助刚入行的小白快速掌握这个过程。
## 流程概述
首先，我们来看看将非结构化
原创
2024-09-17 04:54:29
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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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作者: seriouszyx 最近想要了解一些前沿技术，不能一门心思眼中只有 web，因为我目前对 Java 语言及其生态相对熟悉，所以在网上搜集了 Hadoop 相关文章，并做了整合。本篇文章在于对大数据以及 Hadoop 有一个直观的概念，并上手简单体验。Hadoop 基础概念Hadoop 是一个用 Java 实现的开源框架，是一个分布式的解决方案，将大量的信息处理所带来的压力分摊到其他服务器
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2023-12-29 23:53:01
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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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