精华内容
下载资源
问答
  • 日志结构化和半结构化
    千次阅读
    2019-07-09 15:19:30

    结构化数据就是我们关系数据库里的表,剩下的都是半结构化和非结构化数据,好比XML文档就是半结构化数据,WORD文档就是非结构化数据。
    1.结构化数据
    定义:业界指关系模型数据,即以关系数据库表形式管理的数据
    简析:虽然专业角度上看,结构化就是关系模型的说法并不准确,但针对目前业内现状,还是定义为关系模型最为妥善,因为它准确的代表了我们传统上最熟悉的企业业务数据。

    2.半结构化数据
    定义:非关系模型的、有基本固定结构模式的数据,例如日志文件、XML文档、JSON文档、Email等。

    3.非结构化数据
    定义:没有固定模式的数据,如WORD、PDF、PPT、EXL,各种格式的图片、视频等。

    简析:区分半结构化与非结构化的意义在于,对两者的处理方法是不同的,非结构化数据大多采用内容管理方法,而半结构化数据基本没有有效的管理方法。

    总结
    (1)结构化、半结构化、非结构化其实是按照数据格式分类。

    (2)严格讲,结构化与半结构化数据都是有基本固定结构模式的数据

    (3)半结构与非结构化数据与目前流行的大数据之间只是有领域重叠的关系,本质讲两者并无必然联系。

    (4)业界有将大数据认同为半结构/非结构化数据,是因为大数据技术最初是在半结构化数据领域发挥作用,其本质是将数据处理技术与数据格式混淆,是不正确的。

    原文:https://blog.csdn.net/qq_25353433/article/details/81451310

    更多相关内容
  • 记得在课上,老师说,结构化数据就是我们关系数据库里的表,剩下的都是半结构化和结构化数据,好比XML文档就是半结构化数据,WORD文档就是非结构化数据,大数据就是半结构化和结构化数据。心中一直有一个疑问?...

        记得在课上,老师说,结构化数据就是我们关系数据库里的表,剩下的都是半结构化和非结构化数据,好比XML文档就是半结构化数据,WORD文档就是非结构化数据,大数据就是半结构化和非结构化数据。心中一直有一个疑问?难道大数据不应该包含结构化数据吗?实在学习数据库这门课时,就对这几个概念有所混淆,所幸今天在书中发现了比较清晰的解释,记录下来,方便以后参考。

    1.结构化数据
    定义:业界指关系模型数据,即以关系数据库表形式管理的数据

    简析:虽然专业角度上看,结构化就是关系模型的说法并不准确,但针对目前业内现状,还是定义为关系模型最为妥善,因为它准确的代表了我们传统上最熟悉的企业业务数据。

    2.半结构化数据
    定义:非关系模型的、有基本固定结构模式的数据,例如日志文件、XML文档、JSON文档、Email等。

    3.非结构化数据
    定义:没有固定模式的数据,如WORD、PDF、PPT、EXL,各种格式的图片、视频等。

    简析:区分半结构化与非结构化的意义在于,对两者的处理方法是不同的,非结构化数据大多采用内容管理方法,而半结构化数据基本没有有效的管理方法。

    总结
    (1)结构化、半结构化、非结构化其实是按照数据格式分类。

    (2)严格讲,结构化与半结构化数据都是有基本固定结构模式的数据

    (3)半结构与非结构化数据与目前流行的大数据之间只是有领域重叠的关系,本质讲两者并无必然联系。

    (4)业界有将大数据认同为半结构/非结构化数据,是因为大数据技术最初是在半结构化数据领域发挥作用,其本质是将数据处理技术与数据格式混淆,是不正确的。
    --------------------- 
    转自作者:fishwinwin的文章 ,感谢作者fishwinwin!!!

    展开全文
  • 结构化半结构化、非结构化数据

    千次阅读 2019-02-18 09:58:49
    1.结构化数据 定义:业界指关系模型数据,即以关系数据库表...2.半结构化数据 定义:非关系模型的、有基本固定结构模式的数据,例如日志文件、XML文档、JSON文档、Email等。 3.非结构化数据 定义:没有固定模式...

    1.结构化数据

    定义:业界指关系模型数据,即以关系数据库表形式管理的数据

    简析:虽然专业角度上看,结构化就是关系模型的说法并不准确,但针对目前业内现状,还是定义为关系模型最为妥善,因为它准确的代表了我们传统上最熟悉的企业业务数据。

    2.半结构化数据

    定义:非关系模型的、有基本固定结构模式的数据,例如日志文件、XML文档、JSON文档、Email等。

    3.非结构化数据

    定义:没有固定模式的数据,如WORD、PDF、PPT、EXL,各种格式的图片、视频等。

    简析:区分半结构化与非结构化的意义在于,对两者的处理方法是不同的,非结构化数据大多采用内容管理方法,而半结构化数据基本没有有效的管理方法。

    总结
    (1)结构化、半结构化、非结构化其实是按照数据格式分类。

    (2)严格讲,结构化与半结构化数据都是有基本固定结构模式的数据

    (3)半结构与非结构化数据与目前流行的大数据之间只是有领域重叠的关系,本质讲两者并无必然联系。

    (4)业界有将大数据认同为半结构/非结构化数据,是因为大数据技术最初是在半结构化数据领域发挥作用,其本质是将数据处理技术与数据格式混淆,是不正确的。

     

     

    参考文献:

    何小朝. 纵横大数据[M]. 电子工业出版社, 2014.
    --------------------- 
    原文:https://blog.csdn.net/qq_25353433/article/details/81451310 
     

    展开全文
  • 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示存储,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...

    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        female
    3       Zhang San       28        male
    

    所以,结构化的数据的存储和排列是很有规律的,这对查询和修改等操作很有帮助。

    但是,它的扩展性不好。比如,如果字段不固定,利用关系型数据库也是比较困难的,有人会说,需要的时候加个字段就可以了,这样的方法也不是不可以,但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的,这也容易导致后台接口从数据库取数据出错。你也可以预先设定大量的预备字段,但这样的话,时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态,即哪个字段保存有哪些数据。

    典型的结构化数据包括:信用卡号码、日期、财务金额、电话号码、地址、产品名称等。

    结构化数据,简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、财务系统;医疗HIS数据库;教育一卡通;政府行政审批;其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢?基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

    二、半结构化数据

    半结构化数据是结构化数据的一种形式,它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构,但包含相关标记,用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此,它也被称为自描述的结构。

    半结构化数据,属于同一类实体可以有不同的属性,即使他们被组合在一起,这些属性的顺序并不重要。

    常见的半结构数据有XML和JSON,对于对于两个XML文件,第一个可能有

    <person>
        <name>A</name>
        <age>13</age>
        <gender>female</gender>
    </person>
    

    第二个可能为:

    <person>
        <name>B</name>
        <gender>male</gender>
    </person>
    

    从上面的例子中,属性的顺序是不重要的,不同的半结构化数据的属性的个数是不一定一样的。有些人说半结构化数据是以树或者图的数据结构存储的数据,怎么理解呢?上面的例子中,标签是树的根节点,和标签是子节点。通过这样的数据格式,可以自由地表达很多有用的信息,包括自我描述信息(元数据)。所以,半结构化数据的扩展性是很好的。

    • 标记语言XML这是一种半结构化的文档语言。XML是一组定义人机可读格式的文档编码规则(虽然说XML是人类可读的,但并没有带来太大的好处,因为人员阅读XML文档都会让他们更加耗费时间。)其价值在于它的标签驱动结构非常灵活,编码人员可以使其适应在Web上普及数据结构、存储和传输。

    • 开放标准JSON(JavaScript Object
      Notation)是另一种半结构化数据交换格式。Java隐含在名称中,但其他类似C语言的编程语言可以识别它。其结构由名称/值对(或对象、散列表等)和有序值列表(或数组、序列、列表)组成。由于结构在各种语言之间可以互换,JSON擅长在Web应用程序和服务器之间传输数据。

    • NoSQL半结构化数据也是许多NoSQL(不仅是SQL)数据库的重要组成部分。NoSQL数据库与关系数据库不同,因为它们不会将组织(模式)与数据分开。这使得NoSQL成为存储不容易适应记录和表格格式的信息(比如长度不同的文本)的更好选择。它还允许数据库之间进行更容易的数据交换。一些较新的NoSQL数据库(如MongoDB和Couchbase)也通过将它们以JSON格式本地存储来包含半结构化文档。

    在大数据环境中,NoSQL不需要管理员将运营和分析数据库分离为单独的部署。NoSQL是可操作的数据库,并托管用于商业智能的本地分析工具。在Hadoop环境中,NoSQL数据库摄取并管理传入数据并提供分析结果。

    这些数据库在大数据基础架构和LinkedIn等实时Web应用程序中很常见。在LinkedIn网站上,数以亿计的商业用户可以自由分享职位、地点、技能等等。LinkedIn以半结构化格式捕捉海量数据。当求职用户创建搜索时,LinkedIn会将查询与其大规模的半结构化数据存储相匹配,将数据交叉引用到招聘趋势中,并与求职者分享结果推荐。 Salesforce等高级LinkedIn服务中的销售和营销查询也采用相同的流程。亚马逊还将读者推荐建立在半结构化数据库上。

    半结构化数据,包括邮件、HTML、报表、资源库等等,典型场景如邮件系统、WEB集群、教学资源库、数据挖掘系统、档案系统等等。这些应用对于数据存储、数据备份、数据共享以及数据归档 等基本存储需求。

    三、非结构化数据

    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、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

    非结构化数据其格式非常多样,标准也是多样性的,而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术,比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。

    非结构化数据,包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。具体到典型案例中,像是医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、文件服务器(PDM/FTP)、媒体资源管理等具体应用,这些行业对于存储需求包括数据存储、数据备份以及数据共享等。

    典型的人为生成的非结构化数据包括:

    • 文本文件:文字处理、电子表格、演示文稿、电子邮件、日志。
    • 电子邮件:电子邮件由于其元数据而具有一些内部结构,我们有时将其称为半结构化。但是,消息字段是非结构化的,传统的分析工具无法解析它。
    • 社交媒体:来自新浪微博、微信、QQ、Facebook,Twitter,LinkedIn等平台的数据。
    • 网站: YouTube,Instagram,照片共享网站。
    • 移动数据:短信、位置等。
    • 通讯:聊天、即时消息、电话录音、协作软件等。
    • 媒体:MP3、数码照片、音频文件、视频文件。
    • 业务应用程序:MS Office文档、生产力应用程序。

    典型的机器生成的非结构化数据包括:

    • 卫星图像:天气数据、地形、军事活动。
    • 科学数据:石油和天然气勘探、空间勘探、地震图像、大气数据。
    • 数字监控:监控照片和视频。
    • 传感器数据:交通、天气、海洋传感器。

    四、结构化数据与非结构化数据有什么区别?

    结构化数据和非结构化数据是大数据的两种类型,这两者之间并不存在真正的冲突。客户如何选择不是基于数据结构,而是基于使用它们的应用程序:关系数据库用于结构化数据,大多数其他类型的应用程序用于非结构化数据。除了存储在关系数据库和存储非关系数据库之外的明显区别之外,最大的区别在于分析结构化数据与非结构化数据的便利性。针对结构化数据存在成熟的分析工具,但用于挖掘非结构化数据的分析工具正处于萌芽和发展阶段。
    并且非结构化数据要比结构化数据多得多。非结构化数据占企业数据的80%以上,并且以每年55%~65%的速度增长。如果没有工具来分析这些海量数据,企业数据的巨大价值都将无法发挥。

    参考:
    结构化数据与非结构化数据有什么区别?

    结构化数据、半结构化数据和非结构化数据

    展开全文
  • 半结构化数据:非关系模型的,有基本固定结构模式的数据,例如日志文件、XML 文档、JSON 文档、Email 等 三、非机构化数据 非结构化数据:没有固定模式的数据,如 WORD、PDF、PPT、EXL,各种格式的图片、视频等 ...
  • (1)结构化数据,简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、财务系统;医疗HIS数据库;教育一卡通;政府行政审批;其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢?基本包括高速存储应用需求...
  • 本篇文章里,将介绍如何使用 Clickhouse 快速处理诸如 Nginx 运行日志半结构化的离线数据,让这些静态数据能够被快速的查询分析。 写在前面 诸如 Nginx 等 Web 服务器、MySQL 等数据库,这类软件在日常运行过程中...
  • 关于结构化半结构化、非结构化数据的理解

    万次阅读 多人点赞 2018-08-06 11:36:03
    记得在课上,老师说,结构化数据就是我们关系数据库里的表,剩下的都是半结构化和结构化数据,好比XML文档就是半结构化数据,WORD文档就是非结构化数据,大数据就是半结构化和结构化数据。心中一直有一个疑问?...
  • 结构化数据结构化数据是大数据的两种类型,这两者之间并不存在真正的冲突。客户如何选择不是基于数据结构,而是基于使用它们的应用程序:关系数据库用于结构化数据,大多数其他类型的应用程序用于非结构化数据。...
  • 半结构化数据 结构化数据 这类数据其实其实就是数据之间满足某种关系,这里称其为结构化,而在关系型数据库中关系的实体就是表,所以这类数据一般我们使用关系型数据库进行管理.结构化数据首先依赖于建立一个数据模型,...
  • 记得在课上,老师说,结构化数据就是我们关系数据库里的表,剩下的都是半结构化和结构化数据,好比XML文档就是半结构化数据,WORD文档就是非结构化数据,大数据就是半结构化和结构化数据。心中一直有一个疑问?...
  • 结构化数据结构化数据的分析

    千次阅读 2021-04-06 21:24:51
    结构化数据结构化数据的分析一. 什么是数据二. 数据的分类1. 按性质分为2. 按表现形式分为3. 按表现形式分为三. 结构化数据结构化数据1. 什么是结构化数据2. 什么是非结构化数据3. 结构化数据与非结构化数据...
  • Beats: 使用 Filebeat 进行日志结构化 - Python

    千次阅读 热门讨论 2020-06-11 17:18:07
    结构化日志背后的想法很简单:让应用程序直接编写 JSON 对象,而不是让应用程序将需要通过正则表达式解析的日志写入到你索引到 Elasticsearch 的 JSON 对象中。 举例来说,假设你正在编写 Python Web 应用程序,...
  • 结构化日志和业务审计日志

    千次阅读 2021-01-12 10:49:09
    结构化日志日志信息按照 json 结构化的样式搜集 样例 业务审计日志
  • 干货 | Logstash Grok数据结构化ETL实战

    千次阅读 2019-07-13 13:15:06
    0、题记 日志分析是ELK起家的最核心业务场景之一。 如果你正在使用Elastic Stack...本文重点介绍数据清洗环节的非结构数据转化为结构化数据的——Grok实现。 1、认知前提 老生常谈,夯实基础认知。 ELK Stac...
  • 结构化数据库是指其字段长度可变,并且每个...非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像音频/视频信息等等 结构化数据: 能够用数据或统一的结构加以表示,我们称之
  • 结构化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...
  • 前言 现在越来越多的数据以json的格式进行存储,例如通过网络爬虫时,那些异步存储的数据往往都是json类型的;...那今天我们就来聊聊如何利用Python将半结构化的json数据转换成结构化数据。简单的json...
  • 结构化数据分析技术是忽悠

    万次阅读 2018-04-11 20:26:44
    大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析。传说一个企业中80%的数据都是非...不存在通用的非结构化数据计算技术非结构化数据五花八门,有声音图像、文本网页、办公文档、设备日志、….;每类数据的都有各自的...
  • 超酷算法:日志结构化存储

    千次阅读 2016-05-10 13:37:55
    通常,如果你正在设计一个存储系统,例如一个文件系统或者数据库,你主要问题之一是如何把数据储存到磁盘上。你不仅要注意存储索引数据,也要注意为存储对象分配...日志结构化存储(Log structured storage)是一项可
  • 在过去的几年中,结构化日志已经大受欢迎。而Serilog是 .NET 中最著名的结构化日志类库 ,我们提供了这份的精简指南来帮助你快速了解并运用它。 内容 设定目标 认识Serilog 事件级别 触发收集结构化数据 ...
  • 文章目录目录日志结构的文件系统日志文件系统 日志结构的文件系统 技术的改变会给当前的文件系统带来压力。这种情况下,CPU 会变得越来越快,磁盘会变得越来越大并且越来越便宜(但不会越来越快)。内存容量也是以...
  • 按照规范打印uid【鉴权层】,日志层级(入口层,边界io层,内部业务日志)【便于筛选入口日志,找到对应的TraceId】,日志类型(相当于不同的表,pv日志,事件流类型,业务日志1,业务日志规范2)3. 把日志系统改造...
  • 学习TensorFlow,TensorBoard可视网络结构和参数

    万次阅读 多人点赞 2016-07-06 22:29:15
    针对这个问题,TensorFlow开发了一个特别有用的可视工具包:TensorBoard,既可以显示网络结构,又可以显示训练过程中各层参数的变化情况。本博文分为四个部分,第一部分介绍相关函数,第二部分是代码测试,第三...
  • 文章目录内存数据源码实现事务日志配置项查看事务日志数据 内存数据 Zookeeper数据的组织形式为一个类似文件系统的数据结构,而这些数据都是存储在内存中的, 可以认为 Zookeeper是一个基于内存的小型数据库 . 源码...
  • Hadoop经典案例Spark实现(七)——日志分析:分析非结构化文件
  • 知识图谱构建之二:从结构化数据到知识图谱

    千次阅读 多人点赞 2019-05-05 16:33:33
    这张表结构如上图所示,包含公众号名称,建立时间,传播知识的主题,作者共4个字段。 节点的创建有两种方法。第一种方法,可以把每个字段都做成节点,公众号名称字段就是节点的标签名,具体的字段值就是name...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 492,785
精华内容 197,114
关键字:

日志结构化和半结构化