问结构化和非结构化数据与大规模数据处理引擎的集成

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通用数据处理引擎，如Flink或Spark，可以让您定义自己的数据类型和功能。

如果您有非结构化或半结构化数据，您的数据类型可以反映这些属性，例如，可以选择一些信息或使用灵活的数据结构(嵌套类型、列表、映射等)对其进行建模。您的用户定义函数应该知道某些信息可能并不总是存在，并且知道如何处理这种情况。

因此，处理半结构化或非结构化数据并不是免费的。必须明确指定它。事实上，这两个系统都把重点放在用户定义的数据和函数上，但最近增加了API来简化结构化数据的处理(Flink：表API，Spark：DataFrames)。