对于一个对象，如一个变量，从内存中保存到磁盘中一个文件中，即进行序列化，可以如下： 一、jsonJSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。JSON是一个标记符的序列。这套标记符包含六个构造字符、字符串、数字和三个字面名。JSON是一个序列化的对象或数组。 1. 六个构造字符： begin-array = ws %x5B
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2023-09-21 10:18:06
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最近工作中用到了JSON，总结一下：JSON是一种轻量级的，基于文本的数据交换格式，仅仅靠特定的字符格式就能很方便的传递字符信息，以下对JSON详细解读。JSON：全称：“JavaScript Object Notation”,(JavaScript 对象表示法)，一种基于文本，独立于语言的轻量级数据交换格式，在我看来JSON的特性就是简洁，用处广泛，在我接触到的各个语言都有使用，可以跨平台使用，
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2023-06-09 16:07:23
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一、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 Liu Yi 20 male
2 Chen Er 35
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2023-12-17 14:55:59
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J2EE 框架Spring 开发框架 + SSH or SSMLucene 索引和查询IKAnalyzer 分词Webmagic 爬虫ETL工具：KettleSqoop 结构化数据库-hadoop数据萃取。可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。结构化数据库MySQL Oracle需要关注的大数据系统
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2024-06-18 08:40:58
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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
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2023-08-02 20:39:13
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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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云时代的特征可以从很多方面来进行归纳，就如同哈姆雷特一样，一千个人就会有一千种想法，而今天，我们要着眼的方向就显得略为生僻，我们将从数据类型的角度来分析云时代我们的存储特征。 一提到数据，不少人脑海里马上就会蹦出一个词儿——数据库，这个词儿能有如此高的知名度，完全得益于此前结构化数据在数据管理中的统治地位与人们对于其的重视。的确，在过去相当长的时期内，企业是数据制造的主体，而对于企业来讲，存在于
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2024-04-26 18:44:03
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文章目录一、非结构化数据的定义二、非结构化处理的重要性1. 有大量的非结构化数据需要处理2. 非结构化数据蕴藏着大量的价值3. 非结构化处理不需要依靠数据科学家团队4. 终端用户授权三、非结构化处理的方法和手段1. 采集2. 查询3. 存储 一、非结构化数据的定义非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、
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2023-09-07 06:35:59
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过去的相当长的一段时间里，商用对象存储占据了市场上的大量的份额。国外的Amazon S3，国内的阿里云OSS都成为了大多数公司的选择。但是构建一个企业级的数据湖（包括结构化和非结构化数据）已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗？还是我们需要更多的选择？存储方案如图所示，底层存储大体可以分为四类。对象存储（Object Storage），NoSQL 数据库（NoSQL S
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2023-12-14 02:19:04
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从clodago发布的2019年的存储独角兽名单来看，里面已经没有做全闪存的公司了，大部分都是做数据管理的。这也说明数据管理是现在最大的存储风口，而全闪存已经风光不再了。 而数据管理的难点是非结构化数据的管理，因为这块的数据量巨大，传统的方法基本无能为力，因此聚焦这块的创新公司也就非常多。咨询公司GigaOm最近发布了两个关于非结构化数据管理的报告，报告虽然遭到了很多没有入围公司的吐槽，但有
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2024-08-26 07:45:30
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HBase 基础笔记
HBase是基于Hadoop的一款数据库工具。它来源于Google的一篇论文BigTable。后来由Apache做了开源实现，就是HBase。HBase是一种NoSQL(非关系型数据库)。适合储存非结构化和半结构化的数据，适合储存稀疏的数据(空的数据不占据空间)，HBase是面向列(族)储存的。在底层是按照列为单位进行数据储存的。不同于Hive，即使HBase是基于HDFS
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2023-05-26 15:04:03
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1 引言Redis 作为基于内存的非关系型的 K-V 数据库。因读写响应快速、原子操作、提供了多种数据类型 String、List、Hash、Set、Sorted Set、在项目中有着广泛的使用，今天我们来探讨下下 Redis 的数据结构是如何实现的。2 数据存储2.1 RedisDBRedis 将数据存储在 redisDb 中，默认 0~15 共 16 个 db。每个库都是独立的空间
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2023-05-30 09:26:59
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所谓结构化存储方法，实际是把树状文件系统的原理应用到单个的文件中，使得单个文件也能象文件系统一样包含"子目录"，"子目录"还可以包含更深层次的"子目录"，各个"目录"可以含多个文件，把原来需要多个文件存储的内容按树状结构和层次保存到一个文件中去。对清楚磁盘存储的用户来说，很容易理解这种存储方法可以极大程度的提高磁盘空间使用效率。另外便于在单个文件就能明确内容的归属关系和分类关系，再就是在软件分发过
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2024-06-05 13:21:38
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HBase基本介绍hbase是bigtable的开源java版本。是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。（结构化就是按指定字符分割的表，松散数据就
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2023-07-18 11:45:39
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Hbase 简介开源的非关系型的分布式数据库，运用于HDFS文件系统之上，可以容错地存储海量稀疏的数据。Hbase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据 。 Hbase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元
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2023-07-12 23:06:30
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员工离职，老板最关心的可能并不是工作交接是否滴水不漏，而是离职员工会如何处理他手里的数据。例如设计人员的设计图纸、项目经理的项目文档等，这些文档属于企业珍贵的资产，而大部分企业却从未真正管控过这部分资产。可以确定的是，企业已经存在海量的、价值不菲的非结构化数据，如何妥善管理非结构化数据是每个企业家都应认真思考的问题。在开始谈论企业非结构化数据管理之前，我们先来回顾一下非结构化数据和结构化数据的概念
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2023-09-09 11:21:40
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什么是对象存储对象存储是一种将数据作为对象进行管理的计算机数据存储体系结构，与其他存储体系结构（例如将数据作为文件层级管理的文件系统）以及将数据作为块和扇区内的块进行管理的块存储相对。每个对象通常包括数据本身，可变数量的元数据和全局唯一标识符。对象存储可以在多个级别实现，包括设备级别（对象存储设备），系统级别和接口级别。在每种情况下，对象存储都试图实现其他存储架构无法解决的功能，例如可以由应用程序
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2023-11-19 15:06:04
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非结构化数据呼唤集群存储架构 信息高速增长势不可挡。据IDC的报告显示，现在全球数据量每18个月就要翻一番，每年全球产生的数据量已经高达40EB(1EB=1000PB)。而这些疯狂增长的数据主要来自非结构化数据。结构化数据主要是指那些数字的或能用统一的结构来表示的数据，如存储在数据库中的数据，这些数据基本上是以块(Block)的形式呈现;不言而喻，非结构化数据是指那些无法用数字或统一的结构来
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2023-10-29 11:43:56
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一、Hbase简介1、什么是HbaseHbase的原型是google的BigTable论文，收到了该论文思想的启发，目前作为hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。Hbase是一个高可靠性（存储在hdfs上，有副本机制），高性能，面向列，非关系型的数据库（类似redis），可伸缩的分布式存储系统（因为是存储在hdfs上），利用hbase技术可在廉价PC server上搭建大规模结
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2019-12-27 23:39:00
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IDC 预测，2018年到2025年间，全球产生的数据量将会从33 ZB增长到175 ZB，其中超过80%为非结构化数据，并且每年将以指数级趋势递增。数字化汪洋之上，海雾弥漫，遮天蔽日，组织如何冲破重重阻碍，实现对非结构化数据的存储、挖掘和洞察呢？结构化数据如日期、电话号、账户余额、产品名称等，严格遵循数据格式与长度规范、易于由二维表结构进行逻辑表达和实现，与之相反，非结构化数据结构不规则或不完整
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2023-09-11 17:31:19
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