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
296阅读
什么是全文检索数据的分类结构化数据：指的是格式固定、长度固定、数据类型固定的数据，例如数据库中的数据。非结构化数据：指的是格式不固定、长度不固定、数据类型不固定的数据，例如 word 文档、pdf 文档、邮件、html。数据的查询结构化数据的查询：像数据库中的数据我们可以通过 SQL 语句来进行查询，简单且速度快。非结构化数据的查询：以“从多个文本文件中查询出包含 spring 单词的文件”为例，
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
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
122阅读
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
62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
转载
2024-03-24 14:57:30
48阅读
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
转载
2023-08-08 11:17:16
159阅读
文章目录1、大数据2、Hadoop是什么3、Hadoop发展历史 ( Google是Hadoop的思想之源)4、Hadoop的优势（4高）5、Hadoop1.x和2.x的区别6、HDFS架构概述7、YARN架构概述8、MapReduce架构概述9、大数据技术生态体系 1、大数据功能：主要是解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题（TB、PB、EB）特点：大量，计算机硬盘的容量为TB级别，一些企
转载
2023-06-20 10:36:28
62阅读
MapReduceHadoop 序列化 1
为什么要序列化？ 一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只能 由本地的进程使用，不能被发送到网络上的另外一台计算机。 然而序列化可以存储“活的” 对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。 2
什么是序列化？ 序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储（持 久化）和
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
84阅读
# 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
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
转载
2024-10-18 18:07:03
24阅读
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
转载
2024-10-01 14:30:20
57阅读
大数据的生态系统如今已经非常庞大，涌现大量主流数据处理框架如Hadoop、Spark、Flink、Google的Tensorflow以及其他不计其数的Apache开源项目(最受欢迎的十个开源大数据技术)。今天我们要推荐的五个“非主流”开源大数据技术项目，在某些特定的应用场合，往往能助您出奇制胜。一、Luigi Luigi是Spotify开发的数据管线批处理工具，热度正在不断飙升。Luigi的
在现代企业中，Java 被广泛应用于结构化数据处理模块。这些模块的可靠性和效率直接影响到数据的使用和价值。然而，在实际应用中，我们常常会遭遇各种问题，甚至出现错误，这篇博文将探讨一个具体的案例，展示如何有效解决 Java 结构化数据处理模块中的问题。
### 问题背景
在一个大型电商平台，结构化数据处理模块负责处理用户交易、商品信息等数据。以下是事件发生的时间线：
- **事件1**: 系统
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
转载
2023-11-03 12:47:40
90阅读
1. Hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS实现存储，而MapReduce实现分析处理，这两部分是Hadoop的核心。2. MapReduce是一个批量查询处理器，并且它能够在合理的时间范围内处理针对整个数据集的即时查询。3. MapReduce适合一次写入、多次读取数据的应用，而关系型数据库更适合持续更新的数据集。二者的比较如表所述： 表1
转载
2023-08-18 19:44:49
102阅读
Hadoop之所以大数据时代得到重用，很大程度上来说，就是因为在Hadoop在大数据处理上有很大的优势，针对大规模、多样化的大数据，进行高效准确的处理。那么Hadoop能处理哪些类型数据，Hadoop处理数据的优势是什么，下面我们来详细了解一下。 对于需要Hadoop来处理的大数据，是因为很多传统的数据处理工具已经不能实现对大数据时代更加复杂多样的数据的处理了，尤其是针对半结构化和非结构化的数据，
转载
2023-09-19 10:02:23
102阅读
Hadoop学习–(大数据)一、大数据概念：大数据是指在一定时间内无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 大数据主要是解决海量数据的存储和分析计算。二、大数据特点：大量高速（产生速度）多样： 结构化数据：以二维表来逻辑表达和实现的数据。例如：文本文件、库表 非结构化数据：没有固定的结构。视频、图片 半结构化数据：存储的数据信息类似结构化，但本身以非结构化数据存储。 半结构化数据，属于同
转载
2023-08-02 20:39:13
115阅读
Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。数据可以随机存放，所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失。Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的组成Common 一组分布式文件系统和通用I/0 的组件与接口(序列化、 Java RPC 和持久化数据结构)。Avro 一种支持高效、跨语言的 RPC 以及永久存储数据的序列化
转载
2023-08-03 20:58:58
68阅读
