非结构化数据与结构化数据提取抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。非结构化数据：先有数据，再有结构，结构化数据：先有结构、再有数据不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。1、非结构化的数据处理文本、电话号码、邮箱地址正则表达式HTML 文件正则表达式XPathCSS选择器2、结构化的数据处理JSON 文件JSON Path
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2023-11-30 14:28:13
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结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据是对存储形式的一种数据类型分析，有助于企业细分行业案例，帮助存储合作伙伴更好地解决应用实施方案。定义 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； 非结构化数据，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。存储格式的区别 关系数据库 — 结构定义不易改变，数据定长。 非结构化数据库 — 是指其字段长度可变，并且每个字段的记录
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2023-09-02 22:07:47
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「第十三章」 非结构化数据提取在爬取数据的过程中，需要对页面解析和数据提取。一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据和结构化的数据。非结构化数据：先有数据，再有结构。结构化数据：先有结构、再有数据。不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。13.1 正则表达式13.1.1 为什么要学正则表达式实际上爬虫一共就四个主要步骤：1
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2024-01-25 10:06:54
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一.封装与解构 1.封装(装箱) a.将多个值使用逗号分割,组合在一起 b.本质上,返回一个元组,只是省掉了小括号t1 = (1,2)#定义为元组 t2 = 1,2 #将1和2封装成元组 type(t1) type(t2) 2.交换(封装解) a = 4 b = 5 temp = a a = b b = temp 等价于 a,b = b,a 左边封装右边解构 3.解构(拆箱) a.把线性结构的元素
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2024-05-29 07:56:28
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结构化与非结构化数据的读取方法 文章目录结构化与非结构化数据的读取方法1. 结构化数据的读取1.1 pandas 读取 excel 文件1.2 pandas 读取 csv 文件1.3 pandas 读取 txt 文件1.4 利用 scipy 读取 mat 格式文件数据1.5 利用 numpy 存储和读取 npz 格式文件2. python 读取图像的常用方式2.1 利用 Pillow 库实现图像的
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2024-04-19 13:16:47
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一、概念：1、结构化和非结构化数据结构化数据：固有的键值对非结构数据：没有固定的键值对，没有明确的映射关系所以就可以理解下面这句话：hive是由facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计项目。2、Hive是基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构，它为数据仓库的管理提供了许多功能：数据ETL(抽取、转换和加载)、数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力。RDBMS(关系型数据库)OLTP
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2023-10-10 00:09:32
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林中鹿
结构化数据可以通过固有键值获取相应信息，且
数据的格式固定，如RDBMS data半
结构化数据可以通过灵活的键值调整获取相应信息，且
数据的格式不固定，如json，同一键值下存储的信息可能是数值型的，可能是文本型的，也可能是字典或者列表<person>
<name>A</name>
<age>13</age>
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2023-07-17 20:27:13
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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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今日，“一面网络”正式对外宣布已获得1400万元的Pre-A轮融资，投资方为真格基金和联想之星。此前，一面网络于2014年成立时获得了天使轮融资，投资方为个人。由于互联网的高速发展，用户产生的行为数据越来越多。这些数据可以划分为两大类：一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数
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2024-08-14 17:47:05
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一.非结构化数据的定义结构化数据指有完整规则的数据模型定义，高度组织格式化，可用统一的结构逻辑表达的数据。如：日期、电话号码等。非结构化数据指数据定义不完整或不规则，没有预定义的数据模型，无法用数据库二维表结构来逻辑表达的数据。简单来说就是字段可变的数据。常见的非结构化数据有文档、图片、音频、视频等。半结构化数据为介于结构化数据与非结构化数据之间的数据，常见的半结构化数据有HTML（超文本标记语言
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2023-08-25 22:41:08
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0. 前言MaxCompute作为阿里云大数据平台的核心计算组件，拥有强大的计算能力，能够调度大量的节点做并行计算，同时对分布式计算中的failover，重试等均有一套行之有效的处理管理机制。 而MaxCompute SQL能在简明的语义上实现各种数据处理逻辑，在集团内外更是广为应用，在其上实现与各种数据源的互通，对于打通整个阿里云的数据生态具有重要意义。基于这一点，最近MaxCompute团队依
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2024-09-19 14:16:08
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摘要：本文主要介绍了字典数据类型1、字典数据类型1.1 从例子入手首先为了更好的了解一下字典这种数据结构，直接举一个例子，使得我们对其有更加形象的认识：1 >>> sam={'animal':'cat','color':'green','food':'chicken'}
2 >>> sam['animal']
3 'cat'上面的这种数据结构的定义方法就是字典：
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2024-06-17 21:57:04
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结构化数据与非结构化数据的区别（转载） 在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例。 定义： 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
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2024-02-27 07:17:31
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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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## 处理非结构化数据的Hive
在大数据处理领域，Hive是一个用于管理和查询分布式存储的工具，特别适用于处理大规模的数据。在Hive中，我们可以利用SQL语言来查询和处理数据，同时也支持处理非结构化数据。
### 什么是非结构化数据？
非结构化数据是指没有明确定义的数据类型或格式的数据，例如文本文件、日志文件、图片、视频等。这些数据不适合存储在传统的关系型数据库中，因为它们并没有固定的表
原创
2024-03-12 03:32:59
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时常有人讨论结构化数据、非结构化数据。而且经常有争论。有人说数据库是结构化（数据），Excel也是一种数据库，所以Excel是结构化。有人说非结构化数据就是图片、视频、声音这些，所以Xml，Json不是非结构化，可以算作半结构化。有人说图片文件也是有结构的，包括视频流也是有结构的。 我们先
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2023-07-21 12:01:25
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文章目录1.什么是非结构化数据？2.处理非结构化数据有什么困难？3.相应的解决办法是什么？ 1.什么是非结构化数据？百度百科定义：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、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。2.处理非结构化数据有什么困难？一、扩容难、成本高 随着数据的高速增长，传统存
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2023-08-03 23:38:33
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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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# 用 PySpark 处理非结构化数据的指南
## 一、前言
非结构化数据是指没有固定形式或结构的数据，例如文本、图像和音频等。随着大数据时代的到来，如何有效处理和分析这些数据成为了一个重要的问题。今天，我们将通过 PySpark 来处理非结构化数据。
## 二、流程概览
处理非结构化数据的整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-05 04:15:31
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# SparkSQL处理非结构化数据
在数据处理领域，非结构化数据是指没有明确定义数据模型的数据，通常以文本、图像、视频、音频等形式存在。处理非结构化数据是数据分析和挖掘的重要一环，而SparkSQL则是处理大规模数据的利器之一。本文将介绍如何使用SparkSQL处理非结构化数据，并通过代码示例演示。
## SparkSQL简介
SparkSQL是Apache Spark项目中的一个组件，提
原创
2024-04-18 04:10:54
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